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天气数据集 用于多类天气数据集（图像分类）的网络 TensorBoard上的图 准确性/测试 精度/训练 损失/测试 损失/火车

为了进一步提高支持向量机分类的准确性和泛化能力，提出一种基于支持向量机的改进二叉树分类算法.首先介绍支持向量机的基本原理，总结了常见的多分类器分类算法及其特点，结合现有分类算法的优点，为分类器引入了不同的权值，提出二叉树改进分类算法，有效避免了常用分类算法不足.通过仿真实验，与典型的多类分类算法对比，验证该算法的有效性，为多类分类预测研究提供了一条有效的途径.

Entropy_triangle 是一个函数，它实现了两个工具，通过对混淆矩阵或列联表的熵度量来分析多类或多类分类器的行为。 首先，我们获得了一个熵的平衡方程，它捕捉了分类器的有趣属性。 其次，通过对这个平衡方程进行归一化，我们首先在三维熵空间中得到一个 2-单纯形，然后得到 de Finetti 熵图或熵三角形。 完整说明可在以下位置找到： Valverde-Albacete, F. 和 Peláez-Moreno, C. 评估多类分类器性能的两种信息理论工具。 模式识别快报 (2010) vol. 31 (12) 页。 1665-1671 在 2.0 版本中，熵三角形添加了一个颜色条来绘制另一个变量，例如准确度，针对互信息，熵减信息的变化。 我们还添加了一个脚本 (compareETs) 来可视化您自己的 ET，并以乳胶就绪格式打印 NIT 和 EMA 与其他度量。 归一化信

- 允许 >=2 类- 只需要基础 MATLAB（不需要工具箱） - 假设数据是完整的（没有缺失值） - 已通过统计软件验证 警告： - 如果无法计算合并协方差，矩阵值将为 ("Inf") （没有错误） - 需要 Matlab >=7.6 (OOP synatx)

功能1. NaiveBayes.predict(_) 2. NaiveBayes.find（_） 描述1.返回一个或多个测试实例的估计标签以及估计的准确性。 2. 以降序返回具有各自概率的标签。 使用鸢尾花数据集的示例 加载fisheriris X = 测量值； Y = 物种； Xnew = [min(X);mean(X);max(X)]; mdl = NaiveBayes('gaussian'); mdl = mdl.fit(X,Y) Ypred = mdl.predict(Xnew) Ypred = 'setosa' '杂色' '弗吉尼亚' Ynew = {'versicolor';'versicolor';'virginica'}; 准确率=accuracy_score（Ypred，Ynew） 精度= 0.6667 查看脚本文件中描述的更多示例。

文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的多类分类器3.2 1对多的多类分类器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码 鸢尾花（拼音：yuān wěi huā）又名：蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等，鸢尾属约300种，原产于中国中部及日本，是法国的国花。鸢尾花主要色彩为蓝紫色，有“蓝色妖姬”的美誉，鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾巴而称之，有蓝、紫、黄、白、红等颜色，英文irises音译俗称为“爱丽丝” 本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花多分类预

利用深度神经网络学习的特征进行多类轴承故障分类 该存储库包含提交给的论文的代码，该论文使用已学习的数据驱动功能进行故障诊断。 无需手动计算特征，而是通过深度神经网络从数据中学习特征。 然后将这些学习到的功能与SVM一起用于故障分类。 还提出了一种解释数据驱动功能的经验方法。 该论文已被接受并将出现在会议记录中。 数据： 我们使用公开可用的。 该数据集实际上是为预后应用准备的。 但是，我们将其用于故障诊断任务。 我们考虑四种故障类型：正常故障，内部故障，外部故障和球形故障。 原始数据是在几个月内收集的，直到其中一个轴承发生故障。 因此，对于正常情况，我们已在实验开始时收集了数据。 同样，对于错误情况，我们已在实验结束时获取了数据，该数据更接近发生错误的时间点。 我们实验中使用的文件的详细信息可以在下面找到。 提取后，包含原始数据的压缩文件提供了三个文件夹：1st_test，2nd_tes

基于CSP的多类运动想象脑电特征自动选择算法

本文主要利用U-Net网络结构实现了多类的语义分割，并展示了部分测试效果，希望对你有用！