【Python机器学习】实验04 多分类实践(基于逻辑回归)1

多分类以及机器学习实践如何对多个类别进行分类Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。....

Python 基于循环神经网络的情感分类系统设计与实现，附可视化界面.

1 简介循环神经网络是一种能够有效处理序列数据的深度学习模型，在情感分类任务中具有广泛的应用，因此开发环节采用了GRU框架作为循环神经网络的实现模型，开发完成的情感分类系统能够自动识别用户的留言情感分类，将留言有效区分为积极或消极，并且在后台进行统计分析，对软件维护人员而言，具有重要的应用价值。2 技术栈说明技术栈备注后台Python前端HTML数据库MYSql架构B/S 结构循环神经网络是一种....

Python Bug分类，及异常处理

基于Python+DenseNet121算法模型实现一个图像分类识别系统案例

目录 介绍 在TensorFlow中的应用 实战案例 最后 一、介绍 DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）是一种卷积神经网络（CNN）架构，2017年由Gao Huang等人提出。该网络的核心思想是密集连接，即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型，其中121表示网络...

【从零学习python 】69. 网络通信及IP地址分类解析

网络通信的概念简单来说，网络是用物理链路将各个孤立的工作站或主机相连在一起，组成数据链路，从而达到资源共享和通信的目的。使用网络的目的，就是为了联通多方然后进行通信，即把数据从一方传递给另外一方。前面的学习编写的程序都是单机的，即不能和其他电脑上的程序进行通信。为了让在不同的电脑上运行的软件，之间能够互相传递数据，就需要借助网络的功能。使用网络能够把多方链接在一起，然后可以进行数据传递。所谓的网....

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用NN神经网络进行分类（十一）

[toc]1 前言神经网络（Neural network，NN）机器学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它模拟了人类神经系统的工作原理。神经网络是由多个人工神经元组成的网络结构，每个神经元都接收输入信号、进行计算并生成输出信号。1.1 神经网络的介绍首先了解一下神经元和层的概念：神经元（Neuron）是神经网络的基本单元，模拟了生物神经系统中的神经元的功能。每个神经元接收来自其他神经元的输....

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用SVD奇异值分解进行降维分类（八）

[toc]1 前言1.1 奇异值分解奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下：对于任意 m X n 的矩阵 A，它的 SVD 分解为：其中 A 是待分解的矩阵，U 是一个正交矩阵，$\sigma $ 是一个对角矩阵，V^T 是.....

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用PCA主成分分析进行降维分类（七）

[toc]1 前言1.1 主成分分析的介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。其原理是寻找最能代表原始数据的几个主成分，并保留大部分的数据方差。PCA的目的是通过线性变换将原始数据转化为一组新的变量，这些新变量是原始变量的线性组合，且互相独立。这些新变量称为主成分，第一个主成分方差最大，第....

【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用DT决策树模型进行分类预测（六）

[toc]1 前言1.1 决策树的介绍决策树（Decision Tree，DT）是一种类似流程图的树形结构，其中内部节点表示特征或属性，分支表示决策规则，每个叶节点表示结果。在决策树中，最上方的节点称为根节点。它学习基于属性值进行分区。它以递归方式进行分区，称为递归分区。这种类似流程图的结构有助于决策制定。它的可视化类似于流程图，可以很容易地模拟人类的思维过程。这就是为什么决策树易于理解和解释的....

【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用LDA线性判别模型进行分类预测（五）

[toc]1 前言1.1 线性判别模型的介绍线性判别模型（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的监督学习算法，它旨在通过学习输入特征和它们所属类别之间的线性关系来进行分类任务。线性判别模型通常可以被看作是一种分类器，可以用于二元分类和多元分类问题。线性判别模型的主要思想是将输入特征空间中的样本投影到一条直线或者一个超平面上，从而实现对样本的分类。这个超平面....