分类器python

Ⅰ python神经网络编程有什么用

预测器
神经网络和计算机一样，对于输入和输出都做了一些处理，当我们不知道这些是什么具体处理的时候，可以使用模型来估计，模型中最重要的就是其中的参数。
对于以前所学的知识都是求出特定的参数，而在这里是使用误差值的大小去多次指导参数的调整，这就是迭代。
误差值=真实值-计算值
分类器
预测器是转换输入和输出之间的关系，分类器是将两类事物划分开，只是预测器的目的是找到输出在直线上，分类器是找到输出分为两类各在直线的上下方。但其实都是找到一个合适的斜率（只考虑简单情况下）
分类器中的误差值E=期望的正确值-基于A的猜测值得到的计算值$ E=t-y \quad E=(ΔA)x $这就是使用误差值E得到ΔA
ΔA=E/x
，再将ΔA作为调整分界线斜率A的量
但是这样会存在一个问题，那就是最终改进的直线会与最后一个训练样本十分匹配，近视可以认识忽略了之前的训练样本，所以要采用一个新的方法：采用ΔA几分之一的一个变化值，这样既能解决上面的问题，又可以有节制地抑制错误和噪声的影响，该方法如下
ΔA=L(E/x)
此处的L称之为调节系数（学习率）
使用学习率可以解决以上问题，但是当数据本身不是由单一线性过程支配时，简单的线性分类器还是不能实现分类，这个时候就要采用多个线性分类器来划分（这就是神经网络的核心思想）
神经网络中追踪信号
对于一个输入，神经元不会立即反应，而是会抑制输入，只有当输入增强到了一定程度，才可以触发输出，并且神经元前后层之间是互相连接的。
神经元的输入和输出一般采用S函数（sigmoid function）
y=11+e−x
。因为神经元存在多个输入，所以需要将输入的总和作为S函数的输出。要控制最后的输出结果，最有效的方式就是调整节点之间的连接强度，这就要使用到矩阵点乘。
一般神经网络分为三层，第一层是输入层，无需任何计算；第二层是隐藏层；最后是输出层。
总体过程如下：（特别注意：权重矩阵是不一样的）
1.输入层接收信号，通过权重比例输出到隐藏层，此处遵守公式
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是权重矩阵，I是输入矩阵，X是组合调节后的信号
2.隐藏层使用S函数（激活函数）对输入进行处理，然后输出到输出层
3.按照同样的公式，先经过权重的组合调节再适用S函数（激活函数）得到最后的输出
反向传播误差
误差=期望的输出值-实际的计算值，所以根据误差来调整权重。误差一般使用不等分误差，就是按照权重的比例分割误差。
使用权重，将误差从输出向后传播到网络中，被称为反向传播。

Ⅱ 朴素贝叶斯分类器（Python实现+详细源码原理）

1、贝叶斯公式的本质： <u>由因到果，由果推因</u>

2、贝叶斯公式：

[图片上传中...(wps6.png-5fd624-1618488341725-0)]

1、朴素贝叶斯公式

x1，x2,...xn为特征集合，y为分类结果

朴素贝叶斯假设各个特征之间相互独立

分母相同情况下，我们只要保证分子最大

训练数据集
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
测试数据集
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

结果
特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[not_long, sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.006999999999999999, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.05625000000000001}
水果类别：other_fruit
特征值：[not_long, sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：orange
特征值：[not_long, sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.063, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：orange
特征值：[not_long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.003, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.108, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：banana
特征值：[not_long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：orange
特征值：[not_long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：orange
特征值：[long, not_sweet, not_yellow]
预测结果：{'banana': 0.012, 'orange': 0.0, 'other_fruit': 0.018750000000000003}
水果类别：other_fruit
特征值：[not_long, not_sweet, yellow]
预测结果：{'banana': 0.027, 'orange': 0.15, 'other_fruit': 0.00625}
水果类别：orange

Ⅲ 如何利用 Python 实现 SVM 模型

我先直观地阐述我对SVM的理解，这其中不会涉及数学公式，然后给出Python代码。

SVM是一种二分类模型，处理的数据可以分为三类：

• 线性可分，通过硬间隔最大化，学习线性分类器

• 近似线性可分，通过软间隔最大化，学习线性分类器

• 线性不可分，通过核函数以及软间隔最大化，学习非线性分类器

线性分类器，在平面上对应直线；非线性分类器，在平面上对应曲线。

硬间隔对应于线性可分数据集，可以将所有样本正确分类，也正因为如此，受噪声样本影响很大，不推荐。

软间隔对应于通常情况下的数据集（近似线性可分或线性不可分），允许一些超平面附近的样本被错误分类，从而提升了泛化性能。

如下图：

我们可以看到，当支持向量太少，可能会得到很差的决策边界。如果支持向量太多，就相当于每次都利用整个数据集进行分类，类似KNN。

Ⅳ 遥感 集成学习stacking 图像分类 python

最近开发的模块支持用户灵活选择和组合多种机器学习基础方法（如KNN、SVM和XGBoost），通过Stacking集成学习技术，快速构建遥感影像分类模型。模块已实现对Sentinel-1和Sentinel-2的RGB波段及全波段数据的训练支持。用户可以自定义K折交叉验证，模型训练后可保存和重新加载。以下是Stacking集成学习的一些关键概念和流程概述：

Stacking是一种通过组合多个基础模型（基学习器）的预测结果，形成元学习器进行最终分类的策略。一级分类器（基学习器）如KNN、SVM可能性能受限，Stacking通过集成来提高分类效果。它首先让每个基础模型在训练数据上进行K折划分，独立进行预测，然后将这些预测结果整合，作为元学习器的训练数据。元学习器（二级分类器）则基于整合后的数据进行训练，输出最终的分类结果。

在实现上，代码主要包括一个GenerateStacking类，用户输入参数包括基础模型列表（sklearn实例），元分类器模型，K折数量，以及预测结果处理方式（如默认的平均处理）。以下是核心代码部分，用于训练和预测：

• 基础模型(BaseModel)：用户选择并实例化的sklearn模型列表


• 元模型(FinalModel)：同样使用sklearn实例化的模型，用于集成预测结果


• K值：每个基础模型的K折训练次数


• 权重方法(WeightedMethod)：处理K个预测结果的方法，如平均、变异逆系数加权或熵权法

尽管在数据量有限的情况下，Stacking能提供一定的分类效果，但效果会受到数据质量和模型选择的影响。下面展示了一些初步的结果，包括训练标签和预测结果图示。