模式识别
发布日期:2021-07-22 21:24:41 浏览次数:1 分类:技术文章

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模式识别:将事物归类

根据模式之间的距离函数来判别分类

交叉熵是一种计算两个统计距离的方法

模式是通过统计数据集得来

训练过程:通过调整参数使得预测函数的计算结果与真实结果一致(监督学习)

预测过程:将等测物体的参数传入已经调整好参数的预测函数,然后看输出结果跟哪个模式的距离最小

查找距离最小的方法:softmax()

计算两组分布的距离的方法:交叉熵

    调整参数?使预测和真实结果的误差最小

    如何调整?反向传播算法

    误差最小?损失函数

    真实结果?用事先标识好的数据进行训练

    预测函数?要设计的分类器

    距离最小?softmax 

分阶段:

1.原始数据的获取和预处理;

    requests/BeautifulSoup/scrapy/xpath/lxml/

2.特征齐提取与特征选择;

    numpy/pandas/matplotlib/scipy/

3.分类或聚类;

    tensorflow/

4.后处理;

    pandas/sqlite3

其它:tempfile/configparser

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[***.202.152.39]2024年03月15日 16时31分43秒

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