假如输出的分类为1,2,3,4，四种类别，请问可以通过机器学习得到每个输入属于每个类别的概率吗
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kakaccys 2022-08-14 16:29关注可以啊。。。这不是很正常就能获取的，你如果是python的sklearn，直接调用predict_proba就有
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- 2022-08-14 15:25回答 1 已采纳 可以啊。。。这不是很正常就能获取的，你如果是python的sklearn，直接调用predict_proba就有
- 2023-01-01 00:36回答 2 已采纳 我现在写，望采纳！！点击该回答右侧的“采纳”按钮即可采纳！！这是一个比较全面的任务，需要用到 Python 中的不同机器学习库和模型来完成。 对于第一类数据集，我们可以使用 NumPy 库来生成数据
- 2022-02-27 18:35回答 2 已采纳 理论上可以做，但样本量太少。首先，你的问题不是很明确，你是聚类问题（59个样本没有分类标记），还是分类问题（59个样本已标记属于那种分类）。如果是聚类问题，这些特征和样本也是可以做的，只是效果很难说。
- 2024-03-02 16:38机器学习（ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论...ML基本思路：首先将现实问题抽象为数学问题（模型），利用数学方法对该问题进行求解，机器解决数学问题，从而解决现实问题
- 2023-01-15 09:39回答 5 已采纳 直接在你的虚拟环境运行脚本，你那个报错是pycharm没有识别虚拟环境下的安装包而已
- 2023-03-10 17:09回答 3 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ当使用H2O的AutoML功能时，可以同时尝试多种模型（包括随机森林和逻辑回归），并选择性能最佳的模型作为最终的分类器。以下是使用H2O AutoML进行分类任务的示例代码
- 2022-11-13 22:00回答 1 已采纳 我复现了你的问题，是matplotlib版本问题，你的版本太高了。我测试的另一个版本3.3.4可以显示结果。 3.3.4可以显示。3.5.0不能显示
- 2023-09-04 12:28艾派森的博客 机器学习和人工智能，深度学习的关系人工智能（AI）：人工智能是一门研究如何使计算机能够模拟、理解和执行人类智能任务的学科。它的目标是让计算机具备类似于人类的智能水平，可以进行推理、学习、感知和决策。机器...
- 2022-05-23 09:05回答 5 已采纳 GBDT和XGBoost都是决策树分类的，机器学习分类算法应该按照下面的链接来分类，总共有7种，而且你说的神经网络算深度学习了 机器学习中的七种分类算法_坠星不坠的博客-
- 2023-01-01 22:46回答 1 已采纳 我现在写，望采纳！！点击该回答右侧的“采纳”按钮即可采纳！！这是一个比较全面的任务，需要用到 Python 中的不同机器学习库和模型来完成。 对于第一类数据集，我们可以使用 NumPy 库来生成数据
- 2023-02-14 19:00回答 2 已采纳 机器学习，本质上是从样本数据进行学习，形式上就是用一个复杂的非线性函数模型来拟合样本数据。
- 2019-06-28 08:23喜欢打酱油的老鸟的博客 简单归纳总结一下，机器学习主要解决六大类任务或者叫问题：分类问题、聚类问题、回归问题、关联问题、序列问题。 异常检测问题 1. 分类问题（Classification) 抽象来看，分类问题就是构造一个分类...
- 2022-05-21 15:34回答 1 已采纳 好家伙，你这特征数量真心不少。KNN的核心是计算距离，你这个特征这么多，计算的复杂度就会很高，不知道你用的距离算法，也不知道你CPU能不能受的住。 减少特征的数量，比如颜色特征，看看能
- 2021-12-08 23:12hustlei的博客 机器学习按照学习任务可以分为回归、分类、聚类、降维、密度估计、排序、优化。 机器学习按照学习方式可以分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。 机器学习按照模型可以分为几何模型、逻辑模型、网络...
- 2022-06-21 15:25Lee达森的博客 机器学习不是万能的，不能解决所有的问题。机器学习擅长的是通过已知 经验找到规律去解决问题。如果我们面对的问题没有任何规律可循，完全是 一个随机事件，那么使用再复杂的机器学习算法也无济于事 。值得注意的 是...
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