14种智能算法优化BP神经网络(14种方法)实现数据预测分类研究（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 本文内容如下： ⛳️赠与读者 做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按...
基于蜻蜓算法优化支持向量机(DA-SVM)的数据多特征分类预测研究（Matlab代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️ 博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 本文内容如下： ⛳️赠与读者 做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按...
AP聚类算法实现三维数据点分类
AP聚类算法实现三维数据点分类 基于亲和传播(Affinity Propagation, AP)聚类算法的三维数据点分类MATLAB实现。AP聚类是一种无监督学习算法，无需预先指定聚类数量，通过数据点之间的"消息传递"自动确定聚类中心。 function ap_clustering_3d() % 生成三维测试数据 [data, true...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
什么是视频分类训练算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1 KNN的介绍和应用1.1 KNN的介绍kNN(k-nearest neighbors)，中文翻译K近邻。我们常常听到一个故事：如果要了解一个人的经....
基于sklearn随机森林算法对鸢尾花数据进行分类
随机森林定义 随机森林（Random Forest，RF），顾名思义就是将多棵相互之间并无关联的决策树整合起来形成一个森林，再通过各棵树投票或取均值来产生最终结果的分类器。在介绍随机森林前需要了解几个概念：Bootstrap 自助抽样法、Bagging 套袋法和 Boosting 提升法。 Bootstrap 是一种抽样方法，即采取随机有放回....
基于sklearn决策树算法对鸢尾花数据进行分类
决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决 策的过程，早期人工智能模型中有很多应用，现在更多的是使用基于决策树的一些集成学习 的算法。这章我们把决策树算法理解透彻非常有利于后面去学习集成学习。特点1. 可以处理非线性的问题2. 可解释性强 没有θ3. 模型简单，模型预测效率高 if else4. ....
机器学习：K-近邻算法对鸢尾花数据进行分类预测
K-近邻算法 KNN定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，则改样本也属于这个类别计算距离：欧式距离z = sqrt((x1-x2)^2 + (y1-y2)^2)相似样本，特征之间的值应该都是相近的需要做标准化处理k的取值k较小 容易受异常点影响k较大 容易受k值数量波动优点简单，易于实现，无需估计参数，无需训练缺点懒惰算法，计算量较大，内....
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