【深度学习基础】反向传播BP算法原理详解及实战演示（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~神经网络的设计灵感来源于生物学上的神经网络。如图所示，每个节点就是一个神经元，神经元与神经元之间的连线表示信息传递的方向。Layer 1表示输入层，Layer 2、Layer 3表示隐藏层，Layer 4表示输出层。我们希望通过神经网络，对输入数据进行某种变换，从而获得期望的输出，换句话说，神经网络就是一种映射，将原数据映射成期望获得的数据。BP算法就....
OpenCV中应用尺度不变特征变换SIFT算法讲解及实战（附源码）
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~应用尺度不变特征变换（SIFT）尺度不变特征变换是用于图像处理领域的一种局部特征检测算法，SIFT算法（1999）发现了图像或者视频中的特征，并由英国哥伦比亚大学获得专利。通常，我们可以使用特征进行分类或聚类。SIFT相对于平移、缩放和旋转是不变的SIFT算法描述如下输入：原始图像输出：图像的SIFT特征点方法：（1）使用高斯模糊滤波器以不同的比....
密度聚类DBSCAN、主成分分析PCA算法讲解及实战（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、基于密度的聚类基于密度的聚类算法的主要思想是：只要邻近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阀值，就把它加到与之相近的聚类中。也就是说，对给定类中的每个数据点，在一个给定范围的区域中必须至少包含某个数目的点基于密度的聚类算法代表算法有：DBSCAN算法、OPTICS算法及DENCLUE算法等DBSCAN算法涉及2个参数5个定义1）2个参数: Ep....
K-Means、层次聚类算法讲解及对iris数据集聚类实战（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~聚类(Clustering) 一个重要的非监督学习方法聚类-即是将相似的对象组成多个类簇，以此来发现数据之间的关系聚类（簇）：数据对象的集合 在同一个聚类（簇）中的对象彼此相似 不同簇中的对象则相异聚类是一种无指导的学习：没有预定义的类编号聚类分析的数据挖掘功能 作为一个独立的工具来获得数据分布的情况作为其他算法（如：特征和分类）的预处理步骤聚类的“好....
SVM算法、朴素贝叶斯算法讲解及对iris数据集分类实战（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、支持向量机SVM算法原理支持向量机（Support Vetor Machine，SVM）是一种对线性和非线性数据进行分类的方法。SVM 使用一种非线性映射，把原始训练数据映射到较高的维上，在新的维上，搜索最佳分离超平面SVM可分类为三类：线性可分（linear SVM in linearly separable case）的线性SVM、线性不可分的....
分类算法中决策树和KNN算法讲解及对iris数据集分类实战（附源码）
需要源码请带点赞关注收藏后评论区留言私信~~~分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。数据分类也被称为监督学习，包括学习阶段（构建分类模型）和分类阶段（使用模型预测给定数据的类标号）两个阶段。数据分类方法只要有决策树归纳、贝叶斯分类、K-近邻分类、支持向量机SVM等方法一、决策树规约1. 算法原理决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有广泛应用。在20世纪70年代后期和80年代....
Python利用K-Means算法进行图像聚类分割实战（超详细 附源码）
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~图形分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。并提出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到图像分析的关键步骤，本案例利用K-Means聚类方法对图像的像素进行聚类实现图像分割打开图像文件并显示 原图像如下 接着显示图像的信息和图像大小显示图像的颜色模式对图像数据进行聚类并显示每个像素的簇标号 最后显示分割后的图像 如下图所示可以看出图....
BP神经网络算法讲解及实战应用（超详细 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。误差逆传播（Error BackPropagation）算法就是学习算法中的杰出代表。现实任务中使用神经网络时，大多是使用BP算法进行训练。需要注意的是，BP算法不仅可以用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时，常指利用....
【数据挖掘】K-Means、K-Means++、ISODATA算法详解及实战（图文解释 附源码）
聚类分析无监督学习（Unsupervise Learning）着重于发现数据本身的分布特点。与监督学习（Supervised Learning）不同，无监督学习不需要对数据进行标记。从功能角度讲，无监督学习模型可以发现数据的“群落”，同时也可以寻找“离群”的样本。另外，对于特征维度非常高的数据样本，同样可以通过无监督学习进行数据降维，保留最具有区分性的低维度特征聚类是一个将数据对象集划分为多个组....
【数据挖掘】袋装、AdaBoost、随机森林算法的讲解及分类实战（超详细 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。组合分类器往往比它的成员分类器更准确俗话说得好 三个臭皮匠顶过一个诸葛亮 此处也是如下 1：袋装袋装（Bagging）是一种采用随机有放回的抽样选择训练数据构造分类器进行组合的方法。如同找医生看病，选择多个医生，根据多个医生的诊断结果做出最终结果（多数表决），每个医生具有相同的....
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