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  • 常用的分类划分方式有
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    2021-12-17 18:57:37


    根据监督方式划分分类算法,分类学习问题可分为三大类:有监督分类、半监督分类和无监督分类。

    一、有监督分类

    有监督分类是指用来训练分类器的所有样本都经过了人工或其他方式的标注,有很多著名的分类器算法都属于有监督的学习方式,如AdaBoost,SVM,神经网络算法以及感知器算法。

    二、无监督分类

    无监督分类是指所有的样本均没有经过标注,分类算法需利用样本自身信息完成分类学习任务,这种方法通常被称为聚类,常用的聚类算法包括期望最大化(EM)算法和模糊C均值聚类算法等。

    三、半监督分类

    半监督分类指仅有一部分训练样本(极少量)具有类标号,分类算法需要同时利用有标号样本和无标号样本学习分类,使用两种样本训练的结果比仅使用有标注的样本训练的效果更好。这类算法通常由有监督学习算法改进而成,如SemiBoost、流形正则化、半监督SVM等。

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  • ip地址分类及范围划分有哪些

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    ip地址分为网络地址和主机地址,IP地址是真正网络中计算机的身份标识。手机的IP是手机上网使用的地址,不论是手机还是电脑,一个网段里面...下面小编为大家解答手机ip地址修改方法及ip地址分类及范围划分等知识。...

    ip地址分为网络地址和主机地址,IP地址是真正网络中计算机的身份标识。手机的IP是手机上网使用的地址,不论是手机还是电脑,一个网段里面只有一个IP,所以每个人手机的IP都是唯一的,当用手机发朋友圈时,就会显示手机ip地址所在地,因此有些人会想要修改手机ip地址。那么ip地址可分为哪几类?其范围是怎么划分的?如何修改手机ip地址?下面小编为大家解答手机ip地址修改方法及ip地址分类及范围划分等知识。

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    如何修改手机ip地址?(以OPPO手机为例)

    修改手机ip的操作非常简单,首先进入手机设置界面,连接wifi后,在已连接成功的wifi后面点击⊙(圈里面是个i),然后可以看到下面有一个ip地址,如果是查询,那么就这个直接看ip地址就行,如果是修改,就得再点击ip设置,选择静态,然后再在ip地址栏输入你想设置的ip。

    还有另一种更简单的做法,那就是直接开关飞行模式,使用飞行模式后就会自动更换ip地址。

    IP地址的含义

    1)IP地址的组成:IP地址由32个二进制位组成,分为四组,每组8位,组之间以点号分隔,形如:×.×.×.×,其中×表示8个二进制位,为便于记忆,常用点分十进制表示。

    2)IP地址范围:以点分十进制表示为在0.0.0.0-255.255.255.255之间。

    3)IP地址的结构:IP地址由网络地址、主机地址两部分组成。

    ip地址分类及范围划分

    1)A类地址:规定第一组即前8位来表示网络地址且以0开头,剩余三组即24位来表示主机地址网络地址,其具体范围划分如下。

    由上面表格所示:(1)A类网络地址个数:网络地址部分共8位,第一位固定为0,可变化二进制位数为7位,而7个二进制位可确定27=128种状态,即可表示128个网络地址,应该从0开始127结束,但根据规定,网络地址8个0(0)用来表示本地网络,网络地址01111111(127)用来表示环回地址,所以A类网络IP地址网络地址范围为:1-126;(2)A类主机地址个数:主机地址部分24位,可用来表示224台主机IP地址,其中24个二进制位为0时,用来表示本机,24个二进制位为1时表示广播地址,所以舍弃24位全0和全1的组合,实际可用主机地址共224-2个;(3)A类可用IP地址范围为:1.0.0.1-126.255.255.254,由上述的分析发现A类地址总共可以划分为126个网络,而每个网络中包含224-2台主机,故A类网络一般用于大型网络;(4)根据子网掩码的定义,A类默认子网掩码为:255.0.0.0。

    2)B类地址:规定前两组即前16位来表示网络地址且以10开头;剩余两组即后16位来表示主机地址,具体范围划分如下。

    由上面表格所示:(1)B类网络地址个数:网络地址共16位,前两位固定为10,可变化二进制位数为14位,而14个二进制位可以确定214种状态,即可表示214个网络地址,B类网络IP地址网络地址范围为:128.0-191.255;(2)B类主机地址个数:主机地址部分16位,可用来表示216个主机IP地址,其中16个二进制位为0时,用来表示本机,16个二进制位为1时表示广播地址,所以舍弃16位全0和全1的组合,实际可用主机地址共216-2个;(3)B类可用IP地址范围为:128.0.0.1-191.255.255.254,由上述的分析发现B类地址总共可以划分为214个网络,而每个网络中包含216-2台主机,故B类网络一般使用于中型网络;(4)根据子网掩码的定义,B类默认子网掩码为:255.255.0.0。

    3)C类地址:规定前三组即前24位来表示网络地址且以110开头,剩余一组即8位来表示主机地址,具体范围划分如下。

    (1)C类网络地址个数:网络地址部分共24位,前3位固定为110,可变化二进制位数为21位,而21位二进制位可以确定221种状态,即可表示221个网络地址,范围为:192.0.0-191.255.255;(2)C类主机地址个数:主机地址部分8位,可用来表示28(256)台主机,其中8个二进制位为0时,用来表示本机,8个二进制位为1时表示广播地址,所以舍弃8位全0和全1的组合,实际可用主机地址共28-2个;(3)C类可用IP地址范围:192.0.0.1-223.255.255.254,由上述的分析发现C类地址总共可以划分为221个网络,而每个网络中包含28-2台主机,故C类网络一般适用用于小型网络;(4)根据子网掩码的定义,C类默认子网掩码为:255.0.0.0。

    ip地址分类及范围划分规律总结:

    A类以0开头;B类以10开头;C类以110开头;D类以1110开头;E类以1111开头。

    转换为相应的十进制分别为A:1-126;B:128-191;C:92-223;D:224-239;E:240-255

    IP地址还存在一些特例:回环地址、私网地址、D类地址、E类地址。

    b41b1bbbe5e185987e81a2154a951089.png

    以上就是关于如何修改手机ip地址?ip地址分类及范围划分的相关知识介绍,目前IP地址可分为IPv4和IPV6两大类型,IP地址分类设计有效的避免了路由条目,增强了路由的灵活性,解决了多台设备共同运行的弊端。

    (本文来源于网络,由千家智客进行整理编辑,如有侵权,请联系删除。)

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  • 数据集划分的三种常见方式

    万次阅读 2021-01-15 08:18:00
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    公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容

    作者:xiaoyi

    来源:小一的学习笔记

    今天分享一个比较简单的问题:数据集划分的三种方法。

    数据集划分算是在数据分析建模中比较重要的,模型的好坏不但和训练数据有关,还和测试数据有关,当然,也和评估指标有关,不过今天先来看前者。


    ▶什么是数据集和它的划分?

    对于模型来说,其在训练集上面的误差我们称之为 训练误差 或者 经验误差,而在测试集上的误差称之为 测试误差

    因为测试集是用来测试学习器对新样本的学习能力,因此我们可以把测试误差作为 泛化误差 的近似(泛化误差:在新样本上的误差)。

    对于我们来说,我们更关心的是模型对于新样本的学习能力,即我们希望通过对已有样本的学习,尽可能的将所有潜在样本的普遍规律学到手,而如果模型对训练样本学的太好,则有可能把训练样本自身所具有的一些特点当做所有潜在样本的普遍特点,这时候我们就会出现 过拟合 的问题。

    因此在这里我们通常将已有的数据集划分为训练集和测试集两部分,其中训练集用来训练模型,而测试集则是用来评估模型对于新样本的判别能力。

    对于数据集的划分,我们通常要保证满足以下两个条件:

    1. 训练集和测试集的分布要与样本真实分布一致,即训练集和测试集都要保证是从样本真实分布中独立同分布采样而得;

    2. 训练集和测试集要互斥

    对于数据集的划分有三种方法:留出法,交叉验证法和自助法,下面挨个介绍


    ▶留出法

    留出法 是直接将数据集 D 划分为两个互斥的集合,其中一个集合作为训练集 S,另一个作为测试集 T

    我们需要注意的是在划分的时候要尽可能保证数据分布的一致性,即避免因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响。

    为了保证数据分布的一致性,通常我们采用 分层采样 的方式来对数据进行采样。

    假设我们的数据中有 m1 个正样本,有 m2 个负样本,而 S 占 D 的比例为 p,那么 T 占D 的比例即为 1−p,我们可以通过在 m1 个正样本中采 m1∗p 个样本作为训练集中的正样本,通过在 m2 个负样本中采 m2∗p 个样本作为训练集中的负样本,其余的作为测试集中的样本。

    注意:样本的不同划分方式会导致模型评估的相应结果也会有差别

    例如:

    如果我们把正样本进行了排序,那么在排序后的样本中采样与未排序的样本采样得到的结果会有一些不同

    因此通常我们都会进行多次随机划分、重复进行实验评估后取平均值作为留出法的评估结果。


    缺点:

    对于留出法,如果我们的对数据集 D 划分后,训练集 S 中的样本很多,接近于 D,其训练出来的模型与 D 本身训练出来的模型可能很接近,但是由于 T 比较小,这时候可能会导致评估结果不够准确稳定;

    如果 S 样本很少,又会使得训练出来的样本与 D 所训练出来的样本相差很大。

    通常,会将 D 中大约 2/3~4/5 的样本作为训练集,其余的作为测试集


    ▶交叉验证法

    k 折交叉验证:通常将数据集 D 分为 k 份,其中的 k-1 份作为训练集,剩余的那一份作为测试集,这样就可以获得 k 组训练/测试集,可以进行 k 次训练与测试,最终返回的是 k 个测试结果的均值。

    这里数据集的划分依然是依据 分层采样 的方式来进行。

    对于交叉验证法,其 k 值的选取往往决定了评估结果的稳定性和保真性,通常 k 值选取 10

    与留出法类似,通常我们会进行多次划分得到多个 k 折交叉验证,最终的评估结果是这多次交叉验证的平均值。

    当 k=1的时候,我们称之为留一法

    我们可以发现留一法并不需要多次划分,其划分方式只有一种

    因为留一法中的 S 与 D 很接近,所以 S 所训练出来的模型应该与 D 所训练出来的模型很接近,因此通常留一法得到的结果是比较准确的

    但是当数据集很大的时候,留一法的运算成本将会非常的高以至于无法忍受。


    ▶自助法

    留出法与交叉验证法都是使用 分层采样 的方式进行数据采样与划分,而自助法则是使用 有放回重复采样 的方式进行数据采样

    自助法:我们每次从数据集D中取一个样本作为训练集中的元素,然后把该样本放回,重复该行为 m 次,这样我们就可以得到大小为m的训练集,在这里面有的样本重复出现,有的样本则没有出现过,我们把那些没有出现过的样本作为测试集。

    进行这样采样的原因是因为在D中约有 36.8% 的数据没有在训练集中出现过(取极限后求得)

    这种方法对于那些数据集小、难以有效划分训练/测试集时很有用,但是由于该方法改变了数据的初始分布导致会引入估计偏差。

    随机森林算法中用到的就是自助法,具体可看随机森林篇:大话系列 | 集成算法之随机森林


    ▶总结一下

    对于数据量充足的时候,通常采用 留出法 或者 k折交叉验证法 来进行训练/测试集的划分;

    对于数据集小且难以有效划分训练/测试集时使用 自助法

    对于数据集小且可有效划分的时候最好使用 留一法 来进行划分,因为这种方法最为准确 最常用』

    当数据集划分完毕后,就需要建立相关模型,具体的模型算法可选的就很多了,前面都有介绍过。

    模型建立好之后我们需要对模型的的泛化能力进行衡量,而衡量模型的评价标准有:错误率与精准率、查准率、查全率与F1、ROC与AUC、错误率和代价曲线 等等

    下篇将会分享《模型评估指标》

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  • 数学建模比赛题型划分常用算法及其适用场景

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    题型划分、常用算法及其适用场景

    常见赛题类型

    • 优化类
    • 机理分析类
    • 评价类
    • 预测类

    算法体系分类

    • 数据处理模型
    • 优化模型
    • 预测模型
    • 评价模型
    • 聚类分析模型

    常用算法分类

    在这里插入图片描述

    数据预处理模型及应用场景

    1.插值拟合
    主要用于对数据的补全处理;
    其中样本点较少时(泛指样本点小于30个)采用插值方法,主要有拉格朗日插值算法、牛顿插值、双线性内插和双三次插值
    样本点较多时(泛指样本点大于30个)则采用拟合函数

    2.小波分析,聚类分析(高斯混合聚类,K-均值聚类等等)

    主要用于分析诊断数据异常值并进行剔除;
    小波分析:适用于时域范围的大样本异常值监测
    聚类分析:适用于空间分布的大样本/小样本异常值监测

    3.主成分分析、线性判别分析、局部保留投影等
    主要用于多维数据的降维处理,减少数据冗余

    4.均值、方差分析、协方差分析等统计方法

    主要用于数据的截取或者特征选择

    优化类模型及应用场景

    优化问题的三要素:

    1. 决策变量
    2. 目标函数
    3. 约束
    优化类模型:

    1.单目标优化:

    所评测目标只有一个,只需要根据具体的满足函数条件求得最值

    适用场景:针对问题所建立的优化目标函数有且仅有一个。

    2.多目标优化:

    多个评测函数的存在,而且使用不同的评测函数的解,也是不同的。也即是说:多目标优化问题中,同时存在多个最大化或是最小化的目标函数,并且,这些目标函数并不是相互独立的,也不是相互和谐融洽的,他们之间会存在或多或少的冲突,使得不能同时满足所有的目标函数。

    适用场景:基于问题所构建的优化目标函数不唯一,常出现在金融投资领域,往往要求风险更小,收益更大;

    3.线性规划

    该问题是要最小化或最大化一个受限于一组有限的线性约束的线性函数
    适用场景:所建立的目标函数和约束条件均为线性函数

    4.非线性规划

    如果目标函数或者约束条件中至少有一个是非线性函数时,最 优化问题叫做非线性规划问题
    适用场景:所建立的目标函数或约束条件存在非线性函数

    5.整数规划

    6.二次规划

    7.动态规划

    基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这 些子问题的解得到原问题的解。
    (1)背包问题:对于背包的类型,这边就做个简单的描述:n个物品要放 到一个背包里,背包有个总容量m,每个物品都有一个体积w[i]和价值v[i], 问如何装这些物品,使得背包里放的物品价值最大。
    (2)运输问题:给定m个资源,分配给n个部门,第i个部门获得j个资源 有个盈利值,问如何分配这m个资源能使获得的盈利最大,求最大盈利。
    (3)分割问题:给定一个具有n(n<50)个顶点(从1到n编号)的凸多边 形,每个顶点的权均已知。问如何把这个凸多边形划分成n-2个互不相交
    的三角形,使得这些三角形顶点 的权的乘积之和最小?

    即:有限的资源进行分配达到最优效果

    8.图论模型

    (1)最短路模型:主要包括Dijkstra算法和Floyd算法两种,用于求解 两点间的最短距离
    适用场景:路径规划问题,如修建道路、设定救援路线等

    顶端数量多采用Dijkstra

    (2)最大流模型:通常可以把这些边想象成道路,流量就是这条道 路的车流量,容量就是道路可承受的最大的车流量
    适用场景:企业生产运输问题、交通拥堵优化问题等

    (3)最小生成树:图的生成树是它的一颗含有其所有顶点的无环连通子图,一 幅加权图的最小生成树(MST)是它的一颗权值(树中的所有边的权值之和) 最小的生成树
    适用场景:道路规划、通讯网络规划、管道铺设、电线布设等

    (4)排队论模型:排队论也称随机服务系统理论。它涉及的是建立一些数学模 型,以对随机发生的需求提供服务的系统预测其行为;排队论主要是对服 务系统建立数学模型,研究诸如单位时间内服务系统能够服务的顾客的平 均数、顾客平均的排队时间、排队顾客的平均数等数量规律。
    适用场景:商店购货、轮船进港、病人就诊、机器等待修理等等

    聚类模型及应用场景

    (1)K-means聚类:针对每个点,计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点, 然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后,针对每个簇类, 重新计算中心点,然后针对每个点,重新寻找距离自己最近的中心点。如此循 环,直到前后两次迭代的簇类没有变化。
    适用场景:与地理位置有关的分类情形,如地物类别划分、村落划区、语言分 布位置划分等
    (2)层次(系统)聚类:层次聚类也称系统聚类法,是根据个体间距离将个体 向上两两聚合,再将聚合的小群体两两聚合一直到聚为一个整体。计算所有个 体之间的距离,最相近距离的个体合体,不断合体。
    适用场景:通常用于行政区域的划分或分级处理等,如根据城市经济指标划分
    城市发展等级、根据各类综合指标进行文明城市建设评选等

    (3)模糊聚类

    • 基于模糊关系的分类法:其中包括谱系聚类算法(又称系统聚类法)、基于等价 关系的聚类算法、基于相似关系的聚类算法和图论聚类算法等等。它是研究比较早 的一种方法,它不能适用于大数据量的情况,所以在实际中的应用并不广泛。
    • 基于目标函数的模糊聚类算法:该方法把聚类分析归结成一个带约束的非线性 规划问题,通过优化求解获得数据集的最优模糊划分和聚类。该方法设计简单、解 决问题的范围广,还可以转化为优化问题而借助经典数学的非线性规划理论求解, 并易于计算机实现。
    • 基于神经网络的模糊聚类算法:它是兴起比较晚的一种算法,主要是采用竞争
    学习算法来指导网络的聚类过程。

    (4)神经网络分类:常用的分类模型为BP神经网络模型,指通过多层神经元系统建立 输入与输出间的非线性映射关系
    适用场景:适合样本数量较多时的分类问题,常被用于图像地物类别划分。

    评价模型及应用场景

    ① 模糊综合评判:是一种基于模糊数学的综合评价方法。该综合评价法 根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学 对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清 晰,系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各 种非确定性问题的解决
    适用场景:无具体的评价标准,通过统计问卷等形式进行的评价问题

    ② 层次分析法:是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案 等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法
    适用场景:比较适合于具有分层交错评价指标的目标系统,而且目标值
    难于定量描述的决策问题,但常用于计算指标的权重

    ④ 数据包络(DEA)分析法:它是根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的方法,对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法
    适用场景:该方法一般用于评价生产效率或者综合竞争力水平

    ⑤ Topsis综合评价法:TOPSIS法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进 行排序的方法,是在现有的对象中进行相对优劣的评价。TOPSIS法是一种逼近 于理想解的排序法,该方法只要求各效用函数具有单调递增(或递减)性就行。 TOPSIS法是多目标决策分析中一种常用的有效方法,又称为优劣解距离法。
    适用场景:尝试用于大体系的综合评价,要求有理想化指标数据,如环境质量评价、医疗质量综合评价、国家综合实力评价等

    ⑥ 神经网络评价:与前面介绍的分类较为类似,事先将各项输入样本数据与其对 应的输出评价结果建立非线性映射关系,然后对未知样本进行类别划分即可。
    适用场景:同样适用于大样本的综合评价,不要求指标具有理想化情形

    预测类模型及应用场景

    1.灰色预测模型:是通过少量的、不完全的信息,建立数学模型并做出预 测的一种预测方法。是处理小样本(4个就可以,十到二十以内)预测问题的有效工具, 而对于小样本预测问题回归和神经网络的效果都不太理想
    适用条件:适用于小样本情况下的发展预测问题

    2.微分方程预测:无法直接找到原始数据之间的关系,但可以找到原始数据 变化速度之间的关系,通过公式推导转化为原始数据之间的关系。微分方 程建模是数学建模的重要方法,因为许多实际问题的数学描述将导致求解 微分方程的定解问题。把形形色色的实际问题化成微分方程的定解问题

    常用到的模型有:传染病模型、理想火箭模型、人口模型(Malthus模型 和Logistic模型)
    适用场景:常用于疾病的传播预测、人口数量或城市发展水平预测等

    3.回归分析预测:是在分析自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立 变量之间的回归方程,并将回归方程作为预测模型
    适用场景:样本数量较少,自变量与因变量间的变化具有明显的逻辑关系

    4.马尔科夫预测:对事件的全面预测,不仅要能够指出事件发生的各种可 能结果,而且还必须给出每一种结果出现的概率,说明被预测的事件在预 测期内出现每一种结果的可能性程度。这就是关于事件发生的概率预测。 马尔可夫(Markov)预测法,就是一种关于事件发生的概率预测方法。它 是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻(或时期)变动状况的一种 预测方法。马尔可夫预测法是地理预测研究中重要的预测方法之一。
    适用场景:主要用于市场占有率的预测和销售期望利润的预测以及其他商
    业领域的预测等

    5.时间序列预测(必须掌握)

    • 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序 列的方法构 成数据分析的一个重要领域,即时间序列分析。
    • 时间序列预测法是一种定量分析方法,它是在时间序列变量分析的基础上,运用一定的数学 方法建立预测模型,使时间趋势向外延伸,从而预测未来市场的发展变化趋势,确定变量预 测值
    常用到的模型:移动平均法、指数平滑法、差分指数平滑法、平稳时间序列模型 :自回归 AR 、移动平均 MA 、ARMA 模型等
    适用场景:常用在国民经济市场潜量预测、气象预报、水文预报、地震前兆预报、农作物病 虫灾害预报、环境污染控制、生态平衡、天文学和海洋学等方面。
    6.神经网络预测:大部分时间序列预测方法均假设各变量之间是一种线性关系,这种局限性 使其在实际应用过程中很难准确地进行分析和预测,而神经网络作为一种非线性模型被用来 研究预测问题效果会更好。
    常使用的方法:利用前i年的数据预测第i+1年的数据
    适用场景:同样适用于大样本的预测问题

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  • IP地址分为A、B、C三类及特殊地址D、E,而主机全部为0的地址是网络地址,全部为1的地址是广播地址,这2个不分配给主机使用,看下方图片: IP地址分类 A类:(1.0.0.0 - 126.255.255.255)子网掩码:255.0.0.0 第一...
  • 常用分类与预测算法

    万次阅读 2018-12-11 11:37:27
    自顶向下的递归方式,在内部节点进行属性值的比较,并根据不同的属性值从该节点下分支,最终得到的叶节点是学习划分的类 人工神经网络 输入与输出之间关系的模型 贝叶斯网络 不确定知识表达和推理领域最...
  • ML之FE:数据处理—特征工程之特征选择常用方法之基于搜索策略的三种分类、基于评价准则划分的三种分类(Filter/Wrapper/Embedded)及其代码实现 目录 Wrapper包裹式/封装式——基于搜索策略的三类 T1、全局...
  • 常用神经网络的分类

    万次阅读 多人点赞 2018-03-05 16:05:19
    本文主要介绍了当前常用的神经网络,这些神经网络主要哪些用途,以及各种神经网络的优点和局限性。 1 BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层...
  • 分类算法常用的评价指标

    万次阅读 多人点赞 2019-06-18 16:23:27
    针对一个二分类问题,即将实例分成正类(positive)或负类(negative),在实际分类中会出现以下四种情况: (1)若一个实例是正类,并且被预测为正类,即为真正类(True Positive TP) (2)若一个实例是正类,但是...
  • 分类常用的评价指标

    千次阅读 2018-04-25 16:25:05
    准确率 准确率是一个用于评价分类模型的指标。通俗来说,准确率是指我们的模型预测...对于二元分类,也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率: Accuracy=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN) 其中,TP=真正例,...
  • 常用通信光纤是如何分类

    千次阅读 2018-12-01 23:14:12
    根据ITU-T的标准,通信光纤分为:G.651~ G.657共7个大类,这几类光纤什么区别呢。 1、G.651光纤 G.651是多模光纤,而从G.652至G.657都是单模光纤。 光纤由纤芯、包层和涂覆层构成的,如图1所示。包层的直径...
  • 通信方式分类(串行通信和并行通信)

    千次阅读 多人点赞 2021-05-10 11:04:43
    数据通信的基本方式根据数据的传输方式可以分为串行通信与并行通信两种。 串行通信又根据数据的同步方式,分为异步传送和同步传送两种方式。或者根据数据的传输方向与时间关系,分为单工通信、半双工通信及全双工...
  • 1.处理分类问题常用算法

    千次阅读 2020-03-14 04:00:11
    交叉熵公式与相对熵公式、互信息 交叉熵公式: LR(logistic regression逻辑回归) 主要用于二分类 以样本特征的线形组合作为...修改逻辑回归的损失函数,使用softmax函数构造模型解决多分类问题,softmax分类模型会...
  • 通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为错误率(Error Rate),即如果在mmm个样本中aaa个样本分类错误,则错误率E=amE=\frac{a}{m}E=ma​相应的,Accuracy=1−am\text{Accuracy}=1-\frac{a}{m}Accuracy=1...
  • 1、获取训练文档集合。训练文档的好坏对分了结果至关重要。一般是公认的,经过人工分类的库。...KNN,SVM是文本分类常用分类模型。当然,也可以选择bayes、回归模型等。 5、性能评估,参数调优。...
  • – 定义:训练是提供学习系统训练样本即样本对应标签,也城导师学习 – 最终目标:根据学习过程获得经验技能,对没学习过的问题也可作出正确解答,使计算机获得这种泛化能力 – 典型监督学习方法:决策树,支持...
  • 常用分类&聚类方法

    千次阅读 2017-09-08 10:03:42
    (参考常用分类算法总结) 决策树 基于规则的分类算法 朴素贝叶斯 杂货铺 最近邻分类器 贝叶斯信念网络(BBN) 人工神经网络 支持向量机的特征(SVM) 什么是聚类聚类就是按照某个特定标准(如距离准
  • MECE的五中分类法则

    千次阅读 2021-07-16 13:55:56
    MECE的五中分类法则 那么什么是MECE法则呢?MECE法则来源于麦肯锡,中文意思,相互独立、完全穷尽,各要素间没有交叉,没有遗漏。 对于如何做到相互独立,各要素间没有交叉和遗漏,这里给大家提供5种方法: 第一...
  • 常用分类算法总结

    万次阅读 2015-08-30 09:13:56
    分类任务就是明确对象属于哪个预定义的目标类。...常用分类算法决策树分类法,基于规则的分类算法,神经网络,支持向量机和朴素贝叶斯分类法。 下面主要介绍各个算法的应用场景和一些优缺点 (1)决策树
  • 局域网常用的基本拓扑结构环型和星型还有什么型? 它的结构主要星型结构、环型结构、总线结构、分布式结构、树型结构、网状结构、蜂窝状结构等。星型拓扑结构星型结构是最古老的一种连接方式,大家每天都使用的...
  • 常用的三种类别的IP地址 一、IP地址及其表示方法 IP地址就是给互联网上的每一台主机(或路由器)的每一个接口分配一个在全世界范围内唯一的32位的标识符。 IP地址的编址方法经过了3个阶段: 分类的IP地址 子网的...

空空如也

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