【KNN分类】基于matlab模拟退火优化KNN、蝗虫算法优化KNN数据分类【含Matlab源码 2275期】

⛄一、1KNN算法思想 K近邻算法(KNN,K nearest neighbor algorithm)是机器学习中一种基本的分类与回归方法,其主要原理是通过对不同测试样本之间的距离进行量测,而后寻找最为相近的K个样本来进行分类,具有简单、直观、实用、分类准确的特点。整个过程主要为首先对样本之间距离进行测量计算,随后选择合适的超参数(在算法运行前需要决定的参数也就是需要决定的K值)对整个原始数据集(包...

【缺陷识别】SVM金属表面缺陷分类与测量【含GUI Matlab源码 682期】

质量,维护企业的信誉,另一方面也可以通过分析检测结果及时发现生产过程中存在的问题,并及时解决[1]。我们将依据网上提供的金属表面缺陷照片数据集为图片来源,构造相应的算法对金属表面的缺陷进行检测,识别,分类与大小测量。 1.2题目要求 金属表面缺陷识别与分类有以下具体要求: (1)依据金属表面缺陷图片的特性,对图片进行适当的灰度变换(对比度增强与滤波处理); (2)对金属表面缺陷图片进行全局优化阈值分割...

【KNN分类】基于模拟退火优化KNN、蝗虫算法优化KNN实现数据分类附matlab代码

 ⛄ 内容介绍 KNN(k Nearest Neighbor)算法是1种简单、有效、非参数的文本分类法,但缺点是样本相似度的计算量大,故不适用于有大量高维样本的文本。一方面,本文分析了KNN算法的优点和缺陷,采用了1种应用特征词提取和特征词聚合的方法来改进KNN算法在特征词提取方面的不足。另一方面,本文又深入研究了模拟退火算法思想,采用退火模拟思想的典型优化组方法和模拟退火算法原理来加快KNN算法的分...

【DBN分类】基于哈里斯鹰算法优化深度置信网络HHO-DBN实现数据分类附matlab代码

采用哈里斯鹰优化算法(HHO)优化,避免出现由随机初始化导致的局部最优解现象,从而提高了DBN网络预测性能.最后,案例测试显示了所提出模型的有效性. ⛄ 部分代码 %% 基于哈里斯鹰优化DBN实现数据分类附matlab代码 clc; clear; close all; addpath('./HHO') addpath('./DeepBeliefNetworksToolbox') load('data_...

GPU上运行基于bert的分类任务训练loss为nan

一直为nan,也没有报错。 然后经对比测试,同样的数据,同样的代码,在CPU上运行,会报如下错误: 意思就是说:数据标签有问题。 回过头,考虑两份数据标签,发现的确有区别:         之前的情感分类数据为2分类,标签分别为:0和1;         现在的是多个类别的分类,标签为:1,2,3,4,5;注意,后面的数据标签是[1,2,3,4,5],没有从0开始。 如果这种标签直接喂给模型训练的话,...

基于重构误差的同构图分类模型

摘要 目前深度学习方法应用于图分类模型的重点集中在将卷积神经网络迁移到图数据领域,包括重定义卷积层和池化层。卷积操作泛化到图数据上是有效的方法,但无论是卷积还是池化都存在较大的改进空间,尤其是在提取网络拓扑结构信息方面。提出一种基于重构误差的同构图分类模型,一方面利用改进的同构图卷积网络WaveGIC增强提取拓扑结构信息能力;另一方面利用多重注意力机制表征全图,使得模型能够关注关键节点信息。由于网络加...

分类器】

文章目录 前言 一、数据分析分类流程图? 二、高复杂性数据 三、特征选择 四、特征选择分类 总结 前言 在实际应用中,为了挖取数据中隐藏的有用数据,一般会对搜集到的原始数 据集进行分析分类处理,流程图如图1.1 所示,具体的基本步骤包括以下四步: (1)采取数据采集手段获取用户数据(数据获取);(2)对所获取的用户数据 进行分析处理(数据预处理);(3)采用特征选择方法从预处理后的数据中选 择出最优...

【机器学习】SVM多分类问题及基于sklearn的Python代码实现

SVM多分类问题及Python代码实现 1. 什么是SVM?2. SVM的分类3. SVM决策函数类型4. SVM多分类的Python代码实现参考资料 1. 什么是SVM? 对于这个点已经介绍的非常多了,不管是西瓜书还是各种博客,就是需要找到一个超平面,用这个超平面把数据划分成两个类别,最开始的SVM就是在二分类的问题上应用,在之后被扩展到多类别的分类。对于SVM的推导公式不是很复杂,在此就不进行推...

NLP 模型“解语如神”的诀窍:在文本分类模型中注入外部词典

了一条必经之路。 作为基底模型,ERNIE 等预训练语言模型普遍选择从知识图谱中获取结构化知识。构建完备的知识图谱,本身就是一项复杂课题,而融合训练更是高度的算力依赖。对于情感分析和攻击语言检测等文本分类场景,是否有更简洁的外部知识注入方式呢? 当然,在 NLP 技术还停留在特征工程时期,文本分类模型便搭建在大量的人工编辑或自动抽取的特征词典之上。进入深度学习时代,拥有卓越用户体验的商业落地系统仍然离...

论文笔记-时序分类-Rocket

w.xueshufan.com/publication/3042807565 代码链接: https://github.com/angus924/rocket 发表年份:2020 摘要 大多数时间序列分类方法都具有很高的计算复杂度,即使对于较小的数据集也需要大量的训练时间,而对于较大的数据集则难以处理。此外,许多现有的方法专注于单一类型的特征,如形状或频率。基于卷积神经网络在时间序列分类方面的近期成功...
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2023-02-01 20:20:34 1675254034