AI检测代码解析 plt.hist(data,bins=10,edgecolor='black')plt.plot(x,y,'r-',label='Fit')plt.xlabel('Value')plt.ylabel('Frequency / Probability Density')plt.title('Histogram with Gaussian Fit')plt.legend()plt.show()print(f"拟合曲线的均值:{mu}")print(f"拟合曲线的标准差:{sigma}") 1....
NLTK Positive Naïve Bayes:NLTK Naïve Bayes 的变体,用于对只标注了一部分的训练集进行二分类 Scikit-learn Gaussian Naïve Bayes:提供了部分拟合方法来支持数据流或很大的数据集(LCTT 译注:它们可能无法一次性导入内存,用部分拟合可以动态地增加数据) Scikit-learn Multinomial Naïve Bayes:针对离散型特征、...
This example demonstrates the behavior of Gaussian mixture models fit on data that was not sampled from a mixture of Gaussian random variables. The dataset is formed by 100 points loosely spaced following a noisy sine curve. There is therefore no ground truth value for the number of Gaussian co...
clf = SVM(kernel=self.kernel_str, C=self.C, k=self.k) clf.fit(Xs, Ys) # save the classifier self.clfs.append(clf) if eval_train: print(f"Finished training with accuracy {self.evaluate(X, y)}") 然后,为了对新示例执行预测,我们选择相应分类器最自信(得分最高)的类。 @SVMClass def m...
fit函数实现了很多功能,下面分解介绍。 1.将样本数存储在变量中,以便后续使用。 2.计算每个数据点之间的欧式距离。这对应于||xi — xj||^2。 3.将上一步中计算出的欧几里德距离作为参数传递给_join_probabilities函数,然后计算并返回一个矩阵p_ji(使用相同的方程式)。
在每次迭代中,使用现有样本(即 x_samples 和 y_samples)更新高斯过程模型,使用 gp.fit() 方法。然后,通过在参数空间生成的大量随机点(即 x_random_points)优化获取函数,选择下一个由目标函数评估的样本。在这些点上评估获取函数,并选择获取函数值最大的点作为下一个样本...
异常检测(Anomaly detection)是机器学习的常见应用,其目标是识别数据集中的异常或不寻常模式。尽管通常被归类为非监督学习问题,异常检测却具有与监督学习相似的特征。在异常检测中,我们通常处理的是未标记的数据,即没有明确的标签指示哪些样本是异常的。相反,算法需要根据数据本身的特征来确定异常。这使得异常检测成为一项...
# Test SVMsvm = SVM(kernel='rbf', k=4)svm.fit(X, y, eval_train=True) y_pred = svm.predict(X)print(f"Accuracy: {np.sum(y==y_pred)/y.shape[0]}") # 0.65 # Test with Scikitfrom sklearn.multiclass import OneVsRestClassifierfrom sklearn....
X_train = X #np.vstack([shifted_gaussian, stretched_gaussian]) # fit a Gaussian Mixture Model with two components clf = mixture.GaussianMixture(n_components=4, covariance_type='full') clf.fit(X_train) Z = -clf.predict(X) score= metrics.calinski_harabaz_score(X, y_pred) ...
def match_corner(coordinates, window_ext=3): row, col = np.round(coordinates).astype(np.intp) window_original = image_original[row-window_ext:row+window_ext+1, col-window_ext:col+window_ext+1, :] weights = gaussian_weights(window_ext, 3) weights = np.dstack((weights, weights, weight...