【人工智能】从零实现朴素贝叶斯算法并应用于垃圾邮件分类
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单高效的分类算法，在文本分类任务中表现尤为优异。垃圾邮件分类是朴素贝叶斯算法的一个经典应用，通过分析电子邮件的词频分布来判断其是否为垃圾邮件。本文将从朴素贝叶斯算法的基本原理出发，逐步介绍其数学推导和实现过程，并使用Python手动实现该算法应用于垃圾邮件分类。
spark 3.4.4 利用Spark ML中的交叉验证、管道流实现鸢尾花分类预测案例选取最优模型
本案例详细介绍了在Spark中使用交叉验证、逻辑回归以及管道流（Pipeline）实现鸢尾花数据集最优模型选择的过程，并提供了Scala语言的示例代码。通过管道流机制，将数据预处理、特征选择和模型训练等阶段整合在一起，提高了机器学习流程的清晰度和可复用性。同时，结合交叉验证方法，提高了模型性能评估的
基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（三）
混淆矩阵（Confusion Matrix）是一种用于评估分类模型性能的表格，它将模型预测的结果与实际的类别标签进行比较，从而展现模型的分类准确性。对测试集的真实标签（y_true）和模型预测得到的二元分类结果（y_pred）进行评估，通过输出分类报告（classification_report）来
头歌平台Spark分类分析小节测试（8.2小节测试）
打开右侧代码文件窗口，在至区域补充代码，完成任务。读取文件中的内容，使用二项逻辑斯蒂回归进行二分类分析，过滤类。
【人工智能】使用Keras构建图像分类模型：从数据预处理到模型优化的全流程解析
图像分类是计算机视觉中的经典任务，深度学习技术的发展使得卷积神经网络（CNN）成为图像分类的主流工具。本文将通过Keras库，引导读者从头构建一个图像分类模型。我们将详细讨论数据预处理、CNN的设计与搭建，以及模型调优和优化技巧。通过这篇文章，读者可以掌握如何使用Keras进行图像数据的加载、处理，
【Python机器学习】模型评估与改进——二分类指标
二分类可能是实践中最常见的机器学习应用，也是概念最简单的应用。但是即使是评估这个简单的任务也仍有一些注意事项。对于二分类问题，我们通常会说正类和反类，而正类使我们要寻找的类。
[Pytorch案例实践005]蚂蚁&蜜蜂图像分类
pytorch实现蚂蚁&蜜蜂图像分类
人工智能在病理切片虚拟染色及染色标准化领域的系统进展分析｜文献速递·24-07-07
这篇文章介绍了一个自动化的端到端深度学习框架，用于从未经染色的病理图像中进行分类和肿瘤定位。研究由Akram Bayat、Connor Anderson和Pratik Shah等人完成，并发表在2021年SPIE医学成像会议的图像处理卷中。背景与挑战：传统的组织病理学图像分析依赖于染色技术，但存在样
深度解析机器学习的四大核心功能：分类、回归、聚类与降维
在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为推动科技进步和商业创新的重要力量。无论是在金融、医疗、交通还是社交媒体等领域，机器学习都在不断改变着我们的生活方式和工作模式。然而，面对如此广泛的应用，许多人可能会感到困惑，不知从何入手。机器学习的核心功能主要包括分类、回归、聚类和降维。这些功能不仅是机器学习的
数据处理和分析之分类算法：XGBoost：数据隐私与安全在XGBoost中的考虑
XGBoost, 作为一种高效的机器学习算法，尤其在处理大规模数据集时表现出色，但在数据隐私保护方面存在一定的局限性。数据集中存储：XGBoost训练模型时，通常需要将数据集中存储在内存中，这可能导致敏感数据的泄露风险，尤其是在云环境或跨组织合作中。模型过拟合：虽然XGBoost通过正则化等手段防止
数据处理和分析之分类算法：随机森林(RandomForest)：大数据环境下的随机森林应用
在大数据环境下，随机森林的性能优化不仅涉及参数调整，还需要考虑数据预处理和利用并行或分布式计算资源。通过合理选择参数和优化策略，可以有效提升模型的训练效率和预测性能。高准确性随机森林通过集成多个决策树，能够显著提高预测的准确性。每个决策树在训练时使用不同的数据子集和特征子集，这有助于减少过拟合，提高
第三期安全AI挑战者计划-文本分类对抗攻击 第三名“我永远喜欢星野源”技术总结
通过本次比赛，认识了各个学校的大佬，他们的方法也让我们队有一种“恍然大悟”的感觉。例如我们在比赛中虽然想到了通过添加分隔符的方式来攻击模型，但是在文本的每个字符之间添加分隔符会显著增加词汇层面的杰卡德距离，而如果在样本末尾添加扰动字符就不会出现这些问题。再如，很多组的同学都提到替换“你”这个字对模型
基于ResNet50实现垃圾分类
ResNet50是Residual Networks（残差网络）的一种变体，由Kaiming He等人在2015年提出。ResNet50包含50个深度层，通过引入残差模块，有效地解决了深层网络的退化问题。残差模块通过引入短连接（skip connections）使得网络在训练时更容易优化。下图在下文
【机器学习】探秘图像处理与分类：运用C++结合OpenCV实现智能视觉识别技术
在计算机视觉领域，图像处理与分类是核心任务之一。OpenCV作为一个功能强大的开源计算机视觉库，提供了丰富的API支持多种语言的开发，其中C++因其性能优势而被广泛使用,下面我们就来看一下，如何使用C++结合OpenCV进行图像处理与分类，包括安装步骤、基础图像操作以及使用Bag of Words
在分类模型中使用Kappa系数作为模型评估指标
Kappa系数（Cohen’s Kappa）是一种用于评估分类模型或评估者之间一致性的方法。它特别适用于评估二分类或多分类任务中的分类器性能或两个评估者在分类任务中的一致性。Kappa系数通过考虑分类的偶然性因素，比简单的准确率提供了更可靠的一致性测度。
一文理解多标签分类损失函数ASL(Asymmetric Loss)
一文理解asl，从ce到focal loss到asl
二分类损失 - BCELoss详解
BCELoss (Binary Cross-Entropy Loss) 是用于二分类问题的损失函数。它用于评估预测值和实际标签之间的差异。在 PyTorch 中，BCELoss是一个常用的损失函数。以下是 BCELoss 的详细计算过程和代码实现。
cuda12.2 linux gpu torch环境记录
显示是12.2的版本，然后去官网查看相对应的安装GPUpytorch的命令。首先，先查看服务器CUDA 版本：nvcc --version。首先在虚拟环境conda安装GPU的pytorch环境，安装以后查看是否成功。
AI：52-基于深度学习的垃圾分类
垃圾分类是一项全球性的环境挑战，随着城市化进程的不断加快，垃圾的产生和管理成为了一个紧迫的问题。传统的垃圾分类方法需要依靠人工进行分类和处理，但由于垃圾种类繁多且形态各异，这种方法效率低下且容易出错。然而，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的垃圾分类技术成为了一种创新的解决方案。本文将介绍基于
Python机器学习实战：分类算法之支持向量机-垃圾邮件识别
Python机器学习实战：分类算法之支持向量机-垃圾邮件识别
