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如何选择合适的数据集进行机器学习的分类任务？ 选择合适的数据集是进行任何机器学习项目的第一步，特别是分类任务。数据集是机器学习任务成功的基础。没有数据，最先进的算法也无从谈起。 本文将专注于 sklearn.datasets 模块中用于分类任务的数据集。这些数据集覆盖
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征
使用决策树算法和随机森林算法对income_classification.csv的收入水平进行分类。训练集和测试集的比例是7:3，选取适当的特征列，使得针对测试样本的分类准确率在80%以上，比较2种分类方法的准确率。 数据说明： 特征列： 分类标签列：income 1、读入数据并显示数据的维度和前
背景 目前，先进传感器的使用使得在自然资源监测方面能够以高效的方式进行创新，激光雷达技术就是这样一种情况。激光雷达技术是GPS技术、惯性测量单元和激光传感器的集成结果，用于通过收集以三维坐标（x、y、z）呈现的数据来测量可变距离的范围。 这些数据用于定
这里主要介绍了基于自定义动作识别数据集训练用于视频分类的 3D 卷积神经网络 (CNN) 。3D CNN 使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在 2D CNN 中它可以在二维上滑动。 这里的模型主要基于D. Tran 等人2017年的论文“动作识别的时空卷积研
基于手写minst数据集，完成关于卷积网络CNN的模型训练、测试与评估。 卷积层 通过使用一组可学习的滤波器（也称为卷积核）对输入图像进行滑动窗口卷积操作，这样可以提取出不同位置的局部特征，从而捕捉到图像的空间结构信息。 激活函数 在卷积层之后，通常会应用一
算法评估矩阵（Algorithm Evaluation Metrics）用于评估机器学习算法在特定任务上的 性能 。不同的任务可能会使用不同的评估矩阵，因为每个任务的优劣衡量标准都不同。 分类问题或许是最常见的机器学习问题，并且有多种评估矩阵来评估 分类算法。以下几种用来评估分类算法
经典机器学习入门项目，使用逻辑回归、线性判别分析、KNN、分类与回归树、朴素贝叶斯、向量机、随机森林、梯度提升决策树对不同占比的训练集进行分类 数据源 ：Iris Species | Kaggle 150行，5列，分三种鸢尾花类型，每种类型50个样本，每行数据包含花萼长度、花萼宽度、花
首先，读取数据集，该数据集是UCI上的心脏病患者数据集，其中包含了 303 条患者信息，每一名患者有 13 个字段记录其基本信息（年龄、性别等）和身体健康信息（心率、血糖等），此外有一个类变量记录其是否患有心脏病。详细的字段信息可见 此处。 类别字段 target 有两
基于Adult数据集，完成关于收入是否大于50K的逻辑回归分类、朴素贝叶斯模型训练、测试与评估。 认识数据 14个特征变量如下 1个目标变量：Income：50K 或 50K 填充缺失值（“ ？”） 统计各类型数据缺失个数如下，这三种缺失数据类型均为离散型(discrete)，因此采用众数填充较
