传统中医焕发新生!新AI算法加持“望舌诊病”:分析患者舌头颜色来...
研究结果显示,XGBoost算法以98.71%的准确率表现最佳(对60张舌头的异常图像进行诊断,其中58张能够准确诊断),而朴素贝叶斯算法的准确率最低,为91.43%。基于这些结果,研究者选择XGBoost算法作为成像系统的分类器,并与图形用户界面(GUI)链接,以实时预测舌色及其相关疾病。从“AI通过舌头诊断疾病”回看人工智能行业发展情况...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
在构建模型时,分别估计每个类别下每个特征的均值和方差,然后基于这些参数计算新的数据点属于各类别的概率。3.伯努利朴素贝叶斯伯努利朴素贝叶斯指当特征属性为连续值时,而且分布服从伯努利分布,那么在计算P(x|y)的时候可以直接使用伯努利分布的概率公式对于二元特征,如文本中的词频是否大于零,伯努利朴素贝叶斯使用二...
【机器学习】图解朴素贝叶斯
1.朴素贝叶斯算法核心思想贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯(NaiveBayes)分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。朴素贝叶斯算法的核心思想是通过考虑特征概率来预测分类,即对于给出的待分类样本,求解在此样本出现的条件下各个类别出现的概率,...
嵌入式开发者都该了解的十大算法
算法四:二分查找算法二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程从数组的中间元素开始,如果中间元素正好是要查找的元素,则搜索过程结束;如果某一特定元素大于或者小于中间元素,则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找,而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空,则代表...
自然语言处理中的文本分类技术
文本分类的基本流程可以分为以下步骤:1.1数据预处理:包括文本清洗、分词、去除停用词、提取特征等。特征表示:将文本数据转化为具有数值特征的向量表示。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF模型和word2vec模型等。1.2模型训练:选取适当的分类算法进行模型训练,包括朴素贝叶斯、支持向量机、最近邻算法和深度学习模型等。...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,常用于文本分类(www.e993.com)2024年9月20日。缺点:需要计算先验概率;分类决策存在错误率;对输入数据的表达形式很敏感。三、逻辑回归LogisticRegression属于判别式模型,有很多正则化模型的方法(L0,L1,L2,etc),而且你不必像在用朴素贝叶斯那样担心你的特征是否相关。与决策树与SVM机相比,你还会得到...
OpenCV分享:2024年关键技能之 AI 初学指南
微分学就是从一个函数求导数的过程。这个导数测量函数速率的变化。在使用深度学习或机器学习算法和模型时,微积分起着至关重要的作用。它们帮助算法从数据中获得洞察力。简单地说,它们处理的是量变化的速率。微分学同时用于算法优化和模型函数。它们测量当输入变量改变时函数的变化情况。当应用时,从数据中学习的算法会...
来!一起捋一捋机器学习分类算法
首先对变量之间的关系进行线性回归以构建模型,分类的阈值假设为0.5。然后将Logistic函数应用于回归分析,得到两类的概率。该函数给出了事件发生和不发生概率的对数。最后,根据这两类中较高的概率对变量进行分类。K-近邻算法(K-NN)K-NN算法是一种最简单的分类算法,通过识别被分成若干类的数据点,以预测新样本点...
学术交流 | 地图线状要素眼动识别的朴素贝叶斯方法
本文提出了一种基于朴素贝叶斯分类模型的方法识别用户阅读地图线状要素时的眼动行为。本试验首先通过25名被试者阅读地图过程中的眼动行为进行数据采集,然后提取了250个眼动特征并对其进行离散化处理,采用最小冗余最大相关方法进行特征选择排序。结果显示,当采用信息熵法,特征数量为m=5时分类准确率最大为78.27%;而采用...
入门自然语言处理:文本预处理、词向量与文本分类
常见的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等等。朴素贝叶斯是一种基于概率统计的分类算法,它假设特征之间相互独立,支持向量机是一种基于最大边界分隔的分类算法,它可以将非线性可分的数据映射到高维空间进行分类,深度学习是一种基于神经网络的分类算法,它可以自动提取特征并进行分类。命名实体识别命名实体识别...