分類算法
關(guān)注創(chuàng)建者：老干部 創(chuàng)建時(shí)間：2020-01-15
分類算法的視頻教程
1-78基于matlab的BiLSTM分類算法
基于matlab的BiLSTM分類算法，輸出迭代曲線，測(cè)試集和訓(xùn)練集分類結(jié)果和混淆矩陣，程序有詳細(xì)注釋，數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-101基于matlab的極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM算法進(jìn)行遙感圖像分類
基于matlab的極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM算法進(jìn)行遙感圖像分類，對(duì)所獲取的遙感圖片進(jìn)行初步分類和最終分類。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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支持向量機(jī)SVM及MATLAB程序視頻算法識(shí)別分類擬合預(yù)測(cè)課程
第九章 ?基于SVM分析意大利葡萄酒多個(gè)分類 第十章 ?參數(shù)優(yōu)化及交叉驗(yàn)證方法與最佳參數(shù)計(jì)算 第十一章 ?支持向量機(jī)進(jìn)行手寫體數(shù)字圖像識(shí)別分類 第十二章 ?SVM回歸分析預(yù)測(cè)上證開盤指數(shù) 第十三章 ?SVM的信息粒化時(shí)序回歸預(yù)測(cè)上證開盤指數(shù)變化區(qū)間 第十四章 ?基于SVM算法進(jìn)行柴油機(jī)故障診斷 第十五章 ?支持向量機(jī)(SVM)算法與其它算法結(jié)合思路與希望
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分類算法的實(shí)例教程
基于matlab的相關(guān)向量機(jī)（RVM）回歸和分類算法。該算法基于貝葉斯稀疏核?法，避免了支持向量機(jī)（SVM）的主要局限性。RVM關(guān)鍵是為每個(gè)權(quán)參數(shù) 都引入一個(gè)單獨(dú)的超參數(shù) ，而不是一個(gè)共享超參數(shù)。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
一、什么是分類
分類，是數(shù)據(jù)建模領(lǐng)域的重要分支，你每天也都會(huì)接觸。
手機(jī)垃圾短信過濾，就是分類算法給短信打的標(biāo)簽，比如0代表正常短信，1代表垃圾短信。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，根據(jù)影像檢查判斷腫瘤是良性還是惡性。在工業(yè)領(lǐng)域，根據(jù)設(shè)備工作特征做故障診斷。在材料領(lǐng)域，根據(jù)配方快速預(yù)測(cè)新材料的特性是否符合要求。
前面這些例子大多是二分類，即只有兩個(gè)標(biāo)簽，更細(xì)的還有多分類。
比如電子郵件分為正常郵件、廣告郵件、垃圾郵件或釣魚郵件。貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，分類為高風(fēng)險(xiǎn)中風(fēng)險(xiǎn)低風(fēng)險(xiǎn)。工廠的質(zhì)量控制，分類為一級(jí)品、二級(jí)品以及廢品。
二、分類算法
分類算法的核心邏輯是找到數(shù)據(jù)中特征與標(biāo)簽之間的映射關(guān)系。簡(jiǎn)單來說，就是找到一個(gè)“函數(shù)”，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征，準(zhǔn)確地判斷數(shù)據(jù)所屬的類別。
根據(jù)算法原理和實(shí)現(xiàn)方式，分類算法可以分為線性算法，非線性算法和集成學(xué)習(xí)算法。這三類算法分別適合不同的建模場(chǎng)景，訓(xùn)練出的模型復(fù)雜度一般也越來越高。
針對(duì)每一大類，數(shù)據(jù)建模軟件DTEmpower也內(nèi)置了多種算法。
比如線性算法里的邏輯回歸算法Logistic，它的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單高效計(jì)算成本低，且可解釋性強(qiáng)，比如你能通過模型看出某個(gè)特征的重要性。
但線性算法更適合特征與目標(biāo)變量之間存在線性關(guān)系的場(chǎng)景。所謂線性關(guān)系，就是因變量y可以寫成y=ax1+bx2+cx3...這種形式。
非線性分類算法里的比較著名的KNN，K近鄰算法。它的優(yōu)點(diǎn)是原理簡(jiǎn)單且能處理非線性數(shù)據(jù)，對(duì)異常值不敏感。但缺點(diǎn)就是計(jì)算效率低，處理大數(shù)據(jù)時(shí)比較慢，因此也更適合數(shù)據(jù)量不大且數(shù)據(jù)集維度不高的情況。
集成學(xué)習(xí)算法里，RandomForest隨機(jī)森林算法很有代表性，它最顯著的優(yōu)點(diǎn)是抗過擬合能力強(qiáng)。
所謂過擬合，指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常好，精度很高。
展開 案例：波士頓房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)項(xiàng)目
七、KNN分類算法
1.KNN分類算法介紹 2.KNN分類算法應(yīng)用
3.KNN分類算法與應(yīng)用實(shí)現(xiàn) 案例：鳶尾花分類
八、決策樹算法
1.決策樹-信息熵,ID3,C4.5算法介紹
2.sklearn實(shí)現(xiàn)決策樹
3.決策樹-CART算法
4.CART算法實(shí)踐
5.決策樹解決線性二分類問題
6.決策樹解決非線性二分類問題
案例：葉子分類項(xiàng)目
案例：銀行用戶購買行為預(yù)測(cè)
九、集成算法與隨機(jī)森林
1.Bagging介紹與使用 2.隨機(jī)森林介紹與使用
3.Adaboost介紹與使用
4.Stacking和Voting介紹與使用
案例：用戶流失分析
十、K-means聚類算法
1.K-means算法介紹
2.K-means算法應(yīng)用
3.K-means算法實(shí)際應(yīng)用案例
案例：NBA球隊(duì)實(shí)力聚類分析
十一、支持向量機(jī)
1.SVM算法介紹與原理推導(dǎo)
2.支持向量的作用
3.核函數(shù)的作用
4.建模方法 案例：SVM完成人臉識(shí)別應(yīng)用
十二、特征工程項(xiàng)目
1.數(shù)據(jù)缺失處理 2.特征篩選方法 3.特征工程
4.算法選擇 5.結(jié)果評(píng)估
十三、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史 2.單層感知器
3.激活函數(shù)，損失函數(shù)和梯度下降法
4.BP算法介紹 案例：BP算法解決手寫數(shù)字識(shí)別問題
展開 根據(jù)用戶的神經(jīng)活動(dòng)來預(yù)測(cè)他們想選擇哪個(gè)字母，以此構(gòu)建一個(gè)分類算法，這也是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。
目前最成功的侵入式腦機(jī)接口也是Shenoy團(tuán)隊(duì)于2017年在eLife雜志發(fā)表的一項(xiàng)研究。在那項(xiàng)研究中，包括T5（此項(xiàng)最新研究中的參與者）在內(nèi)的三個(gè)肢體癱瘓的參與者，都在運(yùn)動(dòng)皮層植入了腦機(jī)接口，他們被要求全神貫注將光標(biāo)從電腦屏幕上的一個(gè)鍵移動(dòng)到另一個(gè)鍵，然后集中精力點(diǎn)擊那個(gè)鍵。
在那項(xiàng)研究中，T5創(chuàng)造了迄今為止的最高記錄：以每分鐘40個(gè)字符的速度抄寫顯示出來的句子。但這些侵入式腦機(jī)接口，和非侵入性的眼球追蹤器一樣，占用了用戶的視覺注意力，并且不能提供明顯更快的輸入速度。
如果說2017年研究的模式類似于打字，那么此次這項(xiàng)新研究則類似于手寫，而此前沒人想過直接手寫。Willett想知道，是否有可能利用書寫時(shí)引發(fā)的大腦信號(hào)，“我們想找到讓人們交流更快的新方法。”研究團(tuán)隊(duì)因此與T5繼續(xù)合作。T5當(dāng)時(shí)65歲，其在2007年因?yàn)榧顾钃p傷癱瘓，幾乎喪失了頸部以下的所有活動(dòng)能力。
▍“腦轉(zhuǎn)文”腦機(jī)接口
Willett等人的新方法需要一種分類算法，能夠預(yù)測(cè)癱瘓用戶試圖書寫的26個(gè)字母或5個(gè)標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，這是具有挑戰(zhàn)性的技術(shù)，因?yàn)榭茖W(xué)家們無法觀察到這些意圖。
為克服這一挑戰(zhàn)，Willett等人基于一種最初為語音識(shí)別開發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，重新設(shè)計(jì)了另一種算法。這使得他們能夠僅根據(jù)神經(jīng)活動(dòng)來估計(jì)參與者何時(shí)開始嘗試書寫一個(gè)字符。
展開 高校）
2019年9月5日-2019年9月8日
（時(shí)間安排：一天報(bào)到 三天授課）
時(shí)間
大章節(jié)
小章節(jié)
2019-09-06 9:00-11:30
一、python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
1.python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
2.科學(xué)計(jì)算包numpy使用學(xué)習(xí)
3.繪圖工具包matplotlib學(xué)習(xí)
2019-09-06 11:30-12:00
二、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1.人工智能概述
2.機(jī)器學(xué)習(xí)概述
3.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析
2019-09-06 14:00-15:00
三、回歸算法
1.一元線性回歸
2.代價(jià)函數(shù)
3.梯度下降法
4.sklearn一元線性回歸應(yīng)用
5.多元線性回歸 6.sklearn多元線性回歸應(yīng)用
7.非線性回歸
案例：葡萄酒質(zhì)量和時(shí)間的關(guān)系
2019-09-06 15:00-15:30
四、KNN分類算法
1.KNN分類算法介紹
2.KNN分類算法應(yīng)用
3.KNN實(shí)現(xiàn)
案例：鳶尾花分類
2019-09-06 15:30-16:00
五、決策樹算法
1.決策樹算法介紹
2.熵的定義
3.決策樹算法與應(yīng)用實(shí)現(xiàn)
案例：用戶購買行為預(yù)測(cè)
2019-09-06 16:00-16:30
六、集成算法與隨機(jī)森林
1.Bagging算法介紹
2.隨機(jī)森林建模方法
3.Adaboost算法介紹
4.stack
展開 
分類算法的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
分類算法的最新內(nèi)容
■ DTEmpower 首次實(shí)現(xiàn)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理與分析；支持深度學(xué)習(xí)算法；新增SPC統(tǒng)計(jì)過程分析模塊；完成時(shí)序模塊升級(jí)；AI智能助手上線；新增系統(tǒng)仿真降階模塊與分類算法體系。
探討如何構(gòu)建端到端高置信度驗(yàn)證體系？5個(gè)月前
仿真若未能精確建模材質(zhì)的反射率與激光波長(zhǎng)的關(guān)系，將導(dǎo)致點(diǎn)云強(qiáng)度信息失真，影響基于強(qiáng)度的目標(biāo)分類算法。同時(shí)，激光在復(fù)雜結(jié)構(gòu)（如角落、潮濕路面）中的多徑效應(yīng)會(huì)產(chǎn)生偽影點(diǎn)，干擾障礙物檢測(cè)。
（3）雷達(dá)（Radar）模型
物理建模與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模的挑戰(zhàn)：雷達(dá)仿真模型通常分為兩大類：基于物理的（如光線追蹤）和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的（如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。
理論加案例，一文讀懂?dāng)?shù)據(jù)分析中的分類建模11個(gè)月前
二、分類算法
分類算法的核心邏輯是找到數(shù)據(jù)中特征與標(biāo)簽之間的映射關(guān)系。簡(jiǎn)單來說，就是找到一個(gè)“函數(shù)”，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特征，準(zhǔn)確地判斷數(shù)據(jù)所屬的類別。
根據(jù)算法原理和實(shí)現(xiàn)方式，分類算法可以分為線性算法，非線性算法和集成學(xué)習(xí)算法。這三類算法分別適合不同的建模場(chǎng)景，訓(xùn)練出的模型復(fù)雜度一般也越來越高。
針對(duì)每一大類，數(shù)據(jù)建模軟件DTEmpower也內(nèi)置了多種算法。
因此，它也可以稱為分類算法。GAN 有何不同？GAN 可以分為兩部分，即 Generator 和 Discriminator。鑒別器–GANs 的這一部分可以被認(rèn)為類似于 CNN 的作用。判別器是一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由許多隱藏層和一個(gè)輸出層組成，這里的主要區(qū)別是 GAN 的輸出層只能有兩個(gè)輸出，這與 CNN 不同，CNN 可以有相對(duì)于它訓(xùn)練的標(biāo)簽數(shù)量的輸出。
基于matlab的BP-Adaboost的強(qiáng)分類器分類預(yù)測(cè)，Adaboost是一種迭代分類算法，其在同一訓(xùn)練集采用不同方法訓(xùn)練不同分類器（弱分類器），并根據(jù)弱分類器的誤差分配不同權(quán)重，然后將這些弱分類器組合成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器（強(qiáng)分類器），并一直迭代，直到分類的錯(cuò)誤率達(dá)到之前設(shè)定的閾值或者迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定最大迭代次數(shù)。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
基于matlab的相關(guān)向量機(jī)（RVM）回歸和分類算法。該算法基于貝葉斯稀疏核?法，避免了支持向量機(jī)（SVM）的主要局限性。RVM關(guān)鍵是為每個(gè)權(quán)參數(shù) 都引入一個(gè)單獨(dú)的超參數(shù) ，而不是一個(gè)共享超參數(shù)。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。
對(duì)于LS-DYNA的數(shù)值模擬算法，一般按照選用的算法分類，可以分為拉格朗日方法和歐拉方法。這兩種算法的主要區(qū)別拉格朗日算法全局坐標(biāo)系與物質(zhì)是固結(jié)的，并且隨著物質(zhì)運(yùn)動(dòng)而運(yùn)動(dòng)，能夠比較準(zhǔn)確的描述占據(jù)在不同網(wǎng)格中的材料在整個(gè)計(jì)算過程中的不同應(yīng)力過程，對(duì)于不同部分的材料可以相對(duì)自由的選擇材料本構(gòu)。
Non-real time模式，核心算法包括AI音樂風(fēng)格分類算法（包括搖滾、流行、古典、鄉(xiāng)村等）和AI音樂段落劃分算法（前奏、主歌、副歌等）。通過Real-time和Non-real time音樂特征識(shí)別，為氛圍燈音樂律動(dòng)提供了豐富的效果組合，極大地提升了用戶視聽享受。
同時(shí)，經(jīng)緯恒潤(rùn)音樂律動(dòng)氛圍燈還設(shè)置了十分豐富的效果庫。
兼容不同廠家的視覺器件，同時(shí)還可以處理相機(jī)一些標(biāo)定與校準(zhǔn)服務(wù)，以及基礎(chǔ)的圖像預(yù)處理功能，實(shí)時(shí)顯示結(jié)果，以助于快速完成精準(zhǔn)成像驗(yàn)證工作；
以圖像處理軟件為核心的可配置視覺應(yīng)用服務(wù)：快速完成視覺應(yīng)用軟件的設(shè)計(jì)驗(yàn)證工作，包含專用的圖像處理設(shè)置庫，包括icd的預(yù)處理算子，還有一些應(yīng)用算子以及控制算子，同時(shí)軟件里面含有一些不同行業(yè)的專用視覺處理算法，根據(jù)需求，可以調(diào)用不同行業(yè)應(yīng)用算法的分類來執(zhí)行
這項(xiàng)比賽對(duì)全世界的所有人都開放，旨在評(píng)估為大規(guī)模物體檢測(cè)和圖像分類而設(shè)計(jì)的算法。關(guān)鍵不僅僅在于贏得勝利，還在于檢驗(yàn)一個(gè)假設(shè)：如果使用正確的算法，那ImageNet數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)可能是釋放AI潛力的關(guān)鍵。最后他們以錯(cuò)誤率低于第二名10.8％的巨大優(yōu)勢(shì)擊敗其他所有研究實(shí)驗(yàn)室。
