行业-电子政务-一种电容器内弯连接片的制作装置.zip
matlab 10交叉验证知识代码分类算法评估 介绍 该项目的目标是基于以下内容评估一组分类器: 准确性 敏感性和 特异性 资料集 该项目使用的数据集是从乳腺癌数据库中获得的,可以找到。 快速描述如下: 实例数为699。 每个实例具有2种可能的类别之一:良性(65.5%)或恶性(34.5%),分别由2和4表示,稍后用-1和1代替。 每个实例具有9个按[1-10]比例缩放的属性以及类标签。 缺失的属性(总共16个)被替换为最常出现的值。 分类器 在此项目中评估的分类器以及为其属性设置的值是: 贝叶斯 概率分类器,通过基于实例具有的属性值来估计该实例最有可能属于哪个类,从而为该实例分配一个类标签。 先验概率根据data-description.txt,将良性和恶性分别设置为0.655和0.345的那些 K最近邻居 在这种情况下,对象通过其邻居的多次投票进行分类。 打破领带 如果是平局,则使用最接近的级别。 k选择 为了优化性能,将k设置为训练集大小的平方根。 通常,较大的k值会减少噪声对分类的影响,但会使类别之间的界限不那么明显。 邻居效应 为了使距离较近的邻居比距离较远的邻居贡献更多,
2021-09-03 09:14:16 33KB 系统开源
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matlab 花代码分类-IRIS- 使用 10 交叉验证报告 IRIS 数据集的分类结果。 从准确率结果可以看出,在 150 个示例中,有些花被误分类了。 代码在matlab上实现。
2021-09-03 09:09:15 6KB 系统开源
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行业分类-外包设计-带有卡扣带的包装袋、该包装袋的制造装置、制造方法及弯用带状构件.zip
行业分类-外包设计-带有弯格线的塑料片材、塑料片材用格线刀及包装容器.zip
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机器学习与数据科学 机器学习和数据挖掘:回归[线性(选择和收缩,降维,超出线性范围)和非线性回归(逻辑,K-NN,树)],交叉验证(LOOCV,K,偏差与方差) ,分类(LDA,QDA,K-NN,物流,树,SVM),聚类(PCA,K-Means,分层)本课程将介绍数据挖掘/统计学习的主要主题,包括:统计基础,数据可视化,分类,回归,聚类。 重点将放在统计学习方法,其背后的模型,直觉和假设以及对实际问题的应用上。 您可以在stats 415项目文件夹中找到我的最终项目。 项目总结 实施整个学期学习的所有分类器,以预测通过BMI分类的美国肥胖率,其中最佳分类器为7倍KNN,预测准确性为81.54% 分析模型选择方法以提供最佳模型并找到最佳预测因子; 结论是可以根据收入,饮食习惯,运动习惯和购物习惯来非参数地预测BMI
2021-08-30 13:48:18 18.05MB R
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行业分类-设备装置-纸盒机.zip
2021-08-30 09:04:46 469KB 行业分类-设备装置-折纸盒机.z