分類器python

Ⅰ python神經網路編程有什麼用

預測器
神經網路和計算機一樣，對於輸入和輸出都做了一些處理，當我們不知道這些是什麼具體處理的時候，可以使用模型來估計，模型中最重要的就是其中的參數。
對於以前所學的知識都是求出特定的參數，而在這里是使用誤差值的大小去多次指導參數的調整，這就是迭代。
誤差值=真實值-計算值
分類器
預測器是轉換輸入和輸出之間的關系，分類器是將兩類事物劃分開，只是預測器的目的是找到輸出在直線上，分類器是找到輸出分為兩類各在直線的上下方。但其實都是找到一個合適的斜率（只考慮簡單情況下）
分類器中的誤差值E=期望的正確值-基於A的猜測值得到的計算值$ E=t-y \quad E=(ΔA)x $這就是使用誤差值E得到ΔA
ΔA=E/x
，再將ΔA作為調整分界線斜率A的量
但是這樣會存在一個問題，那就是最終改進的直線會與最後一個訓練樣本十分匹配，近視可以認識忽略了之前的訓練樣本，所以要採用一個新的方法：採用ΔA幾分之一的一個變化值，這樣既能解決上面的問題，又可以有節制地抑制錯誤和雜訊的影響，該方法如下
ΔA=L(E/x)
此處的L稱之為調節系數（學習率）
使用學習率可以解決以上問題，但是當數據本身不是由單一線性過程支配時，簡單的線性分類器還是不能實現分類，這個時候就要採用多個線性分類器來劃分（這就是神經網路的核心思想）
神經網路中追蹤信號
對於一個輸入，神經元不會立即反應，而是會抑制輸入，只有當輸入增強到了一定程度，才可以觸發輸出，並且神經元前後層之間是互相連接的。
神經元的輸入和輸出一般採用S函數（sigmoid function）
y=11+e−x
。因為神經元存在多個輸入，所以需要將輸入的總和作為S函數的輸出。要控制最後的輸出結果，最有效的方式就是調整節點之間的連接強度，這就要使用到矩陣點乘。
一般神經網路分為三層，第一層是輸入層，無需任何計算；第二層是隱藏層；最後是輸出層。
總體過程如下：（特別注意：權重矩陣是不一樣的）
1.輸入層接收信號，通過權重比例輸出到隱藏層，此處遵守公式
X=W•I
$$
\begin{pmatrix}
w_{1,1} & w_{2,1}\\
w_{1,2} & w_{2,2}
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
input1\\
input2
\end{pmatrix}
$$其中W是權重矩陣，I是輸入矩陣，X是組合調節後的信號
2.隱藏層使用S函數（激活函數）對輸入進行處理，然後輸出到輸出層
3.按照同樣的公式，先經過權重的組合調節再適用S函數（激活函數）得到最後的輸出
反向傳播誤差
誤差=期望的輸出值-實際的計算值，所以根據誤差來調整權重。誤差一般使用不等分誤差，就是按照權重的比例分割誤差。
使用權重，將誤差從輸出向後傳播到網路中，被稱為反向傳播。

Ⅱ 樸素貝葉斯分類器（Python實現+詳細源碼原理）

1、貝葉斯公式的本質： <u>由因到果，由果推因</u>

2、貝葉斯公式：

[圖片上傳中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)]

1、樸素貝葉斯公式

x1，x2,...xn為特徵集合，y為分類結果

樸素貝葉斯假設各個特徵之間相互獨立

分母相同情況下，我們只要保證分子最大

訓練數據集
long,not_long,sweet,not_sweet,yellow,not_yellow,species
400,100,350,150,450,50,banana
0,300,150,150,300,0,orange
100,100,150,50,50,150,other_fruit
測試數據集
long,sweet,yellow
not_long,not_sweet,not_yellow
not_long,sweet,not_yellow
not_long,sweet,yellow
not_long,sweet,yellow
not_long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,not_yellow
long,not_sweet,yellow
not_long,not_sweet,yellow
not_long,not_sweet,yellow
long,not_sweet,not_yellow
not_long,not_sweet,yellow

結果
特徵值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[not_long, sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.006999999999999999, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.05625000000000001}
水果類別：other_fruit
特徵值：[not_long, sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：orange
特徵值：[not_long, sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：orange
特徵值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.108, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：banana
特徵值：[not_long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：orange
特徵值：[not_long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：orange
特徵值：[long, not_sweet, not_yellow]
預測結果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果類別：other_fruit
特徵值：[not_long, not_sweet, yellow]
預測結果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果類別：orange

Ⅲ 如何利用 Python 實現 SVM 模型

我先直觀地闡述我對SVM的理解，這其中不會涉及數學公式，然後給出Python代碼。

SVM是一種二分類模型，處理的數據可以分為三類：

• 線性可分，通過硬間隔最大化，學習線性分類器

• 近似線性可分，通過軟間隔最大化，學習線性分類器

• 線性不可分，通過核函數以及軟間隔最大化，學習非線性分類器

線性分類器，在平面上對應直線；非線性分類器，在平面上對應曲線。

硬間隔對應於線性可分數據集，可以將所有樣本正確分類，也正因為如此，受雜訊樣本影響很大，不推薦。

軟間隔對應於通常情況下的數據集（近似線性可分或線性不可分），允許一些超平面附近的樣本被錯誤分類，從而提升了泛化性能。

如下圖：

我們可以看到，當支持向量太少，可能會得到很差的決策邊界。如果支持向量太多，就相當於每次都利用整個數據集進行分類，類似KNN。

Ⅳ 遙感 集成學習stacking 圖像分類 python

最近開發的模塊支持用戶靈活選擇和組合多種機器學習基礎方法（如KNN、SVM和XGBoost），通過Stacking集成學習技術，快速構建遙感影像分類模型。模塊已實現對Sentinel-1和Sentinel-2的RGB波段及全波段數據的訓練支持。用戶可以自定義K折交叉驗證，模型訓練後可保存和重新載入。以下是Stacking集成學習的一些關鍵概念和流程概述：

Stacking是一種通過組合多個基礎模型（基學習器）的預測結果，形成元學習器進行最終分類的策略。一級分類器（基學習器）如KNN、SVM可能性能受限，Stacking通過集成來提高分類效果。它首先讓每個基礎模型在訓練數據上進行K折劃分，獨立進行預測，然後將這些預測結果整合，作為元學習器的訓練數據。元學習器（二級分類器）則基於整合後的數據進行訓練，輸出最終的分類結果。

在實現上，代碼主要包括一個GenerateStacking類，用戶輸入參數包括基礎模型列表（sklearn實例），元分類器模型，K折數量，以及預測結果處理方式（如默認的平均處理）。以下是核心代碼部分，用於訓練和預測：

• 基礎模型(BaseModel)：用戶選擇並實例化的sklearn模型列表


• 元模型(FinalModel)：同樣使用sklearn實例化的模型，用於集成預測結果


• K值：每個基礎模型的K折訓練次數


• 權重方法(WeightedMethod)：處理K個預測結果的方法，如平均、變異逆系數加權或熵權法

盡管在數據量有限的情況下，Stacking能提供一定的分類效果，但效果會受到數據質量和模型選擇的影響。下面展示了一些初步的結果，包括訓練標簽和預測結果圖示。