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分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型（即我们通常所说的分类器(Classifier)）。该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个，从而可以应用于数据预测。总之，分类器是数据挖掘中对样本进行分类的方法的统称，包含决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯、神经网络等算法。...

Python实现的朴素贝叶斯分类器示例

本文实例讲述了Python实现的朴素贝叶斯分类器。分享给大家供大家参考，具体如下：因工作..

TensorFlow实现创建分类器

本文实例为大家分享了TensorFlow实现创建分类器的具体代码，供大家参考，具体内容如下创..

Tensorflow分类器项目自定义数据读入的实现

在照着Tensorflow官网的demo敲了一遍分类器项目的代码后，运行倒是成功了，结果也不错。但..

Python实现基于SVM的分类器的方法

本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~代码是基于SVM的分类..

使用PyTorch训练一个图像分类器实例

如下所示：importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnum..

Pytorch 实现计算分类器准确率(总分类及子分类)

分类器平均准确率计算：correct=torch.zeros(1).squeeze().cuda()total=torch.zeros(1).squeeze().cuda()fori,(image..

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