- 【理论篇】数据挖掘 第六章 挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法（下）
说明：文章为《数据挖掘：概念与技术原书第03版》的学习笔记，该书是数据挖掘领域的经典之作，想了解更多内容请参阅原著。首先祝大家中秋快乐，本文章接上篇【理论篇】数据挖掘第六章挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法（上）思考：满足最小支持度和最小置信度的模式一定是有趣......
- 【数据挖掘】神经网络
目录一、神经网络算法概述二、神经网络算法分类三、神经网络算法优缺点和改进3.1神经网络算法优点3.2神经网络算法缺点3.3 神经网络算法改进四、神经网络算法实现4.1 神经网络算法C语言实现4.2 神经网络算法JAVA实现4.3 神经网络算法python实现4.4 神经网络......
- 【数据挖掘】K最近邻（K-NN）
目录一、K最近邻（K-NN）算法概述二、K最近邻（K-NN）算法优缺点和改进2.1K最近邻（K-NN）算法优点2.2K最近邻（K-NN）算法缺点2.3 K最近邻（K-NN）算法改进三、K最近邻（K-NN）算法实现3.1 K最近邻（K-NN）算法C语言实现3.2 K最近邻（K-NN）算法JAVA实现3.3 K最近邻（K-NN）算法python实现四、K最......
- 如何区分原生IP的真假
在网络技术领域，原生IP（也称为住宅IP）指的是直接分配给家庭或个人用户的IP地址，这些地址通常由互联网服务提供商（ISP）分配，并且与特定的地理位置相关联。原生IP因其真实性和地理位置的多样性，常被用于需要模拟真实用户行为的场景，如市场调研、社交媒体分析等。然而，市场上也存在一些非原生IP，......
- 【数据挖掘】分类算法
目录一、分类算法概述二、分类算法优缺点和改进2.1 分类算法优点2.2分类算法缺点2.3 分类算法改进三、分类算法实现3.1 分类算法C语言实现3.2 分类算法JAVA实现3.3分类算法python实现四、分类算法应用五、分类算法发展趋势一、分类算法概述 ......
- 【机器学习】8 ——朴素贝叶斯
机器学习8——朴素贝叶斯特征条件独立假设朴素是指每个特征独立地影响结果，整个假设在实际应用中不成立，主要是思想输入输出的来拟合概率分布，贝叶斯定理，后验概率最大文章目录机器学习8——朴素贝叶斯前言贝叶斯定理先验概率和后验概率一、先验概率二、后验概率例......
- SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与
查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型，它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用；是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程，使其能够精确的模......
- 【机器学习】朴素贝叶斯网络的基本概念以及朴素贝叶斯网络在python中的实例
引言文章目录引言一、朴素贝叶斯网络1.1基本概念1.1.1节点1.1.2边（Edges）1.1.3条件独立性1.2特点1.2.1结构简单1.2.2易于理解和实现1.2.3计算效率高1.3应用1.4数学表示1.5局限性二、朴素贝叶斯网络在python中的实例2.1实例背景2.2实现步骤2.3python代码......
- 【机器学习】马尔可夫随机场的基本概念、和贝叶斯网络的联系与对比以及在python中的实
引言马尔可夫随机场（MarkovRandomField，简称MRF）是一种用于描述变量之间依赖关系的概率模型，它在机器学习和图像处理等领域有着广泛的应用文章目录引言一、马尔科夫随机场1.1定义1.2特点1.3应用1.4学习算法1.5总结二、选择马尔可夫随机场的学习算法的标准2.1问......
- Python贝叶斯卷积神经网络BCNN分类胸部X光图像数据集实例
分析师：YuanchunNiu在人工智能的诸多领域中，分类技术扮演着核心角色，其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中，有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的到来，分类算法面临着前所未有的挑战和机遇。一方面，海量的数据为算法提......