#分类算法第17页

多分类神经网络：Softmax回归

在机器学习中，我们会使用二分类算法的Many-vs-Many（多对多）和One-vs-Rest（一对多）模式来进行多分类。

L_bloomer·2023-02-05 10:32

【OpenMMLab AI 实战营】第二课：计算机视觉之图像分类算法基础

计算机视觉之图像分类算法基础图像分类与基础视觉模型图像分类的任务目标：给定一张图片，识别图像中物体的类别图像分类问题：构建一个可计算实现的函数(即将图像映射到对应的类别)图像为:X∈RH∗W∗3X\inR

Harper_Yu·2023-02-05 10:32

matlab机器学习之knn算法实例

KNN（K-NearestNeighbor）算法即K最邻近算法，是实现分类器中比较简单易懂的一种分类算法。

xuan196·2023-02-05 10:45

图像分类算法ResNet论文解读

论文名称：DeepResidualLearningforImageRecognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf代码地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/resnet_v1.pyResN

纸上得来终觉浅～·2023-02-05 09:38

MATLAB机器学习方法之朴素贝叶斯算法

QLY_8829861·2023-02-05 09:31

基于贝叶斯分类算法的图像分割matlab仿真

目录1.算法仿真效果2.MATLAB源码3.算法概述4.部分参考文献1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.MATLAB源码%*************************************

Simuworld·2023-02-05 09:44

[机器学习导论]——第六课——贝叶斯分类器

文章目录第六课——贝叶斯分类器一、知识准备贝叶斯公式贝叶斯决策基础二、MAP分类准则三、贝叶斯分类算法一般生成式贝叶斯分类器公式说明举例说明朴素贝叶斯分类器公式说明举例说明避免0概率问题高斯朴素贝叶斯分类器高斯分布高斯分布参数估计高斯贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯分类器使用朴素高斯的必要性高斯贝叶斯决策面

雨落俊泉·2023-02-05 07:40

第六章——机器学习（贝叶斯学习和决策树学习）

其基本求解公式为2.朴素贝叶斯分类1）概念贝叶斯分类是一类以贝叶斯定理为基础的分类算法的总称，朴素贝叶斯分类是其中之一，这里的“

chy3232·2023-02-05 07:33

深度学习用户画像_深度学习在用户画像方面的应用系列

实际上，用户画像的方法有很多，我把他们暂且分为两种，一种是传统机器学习算法，例如无监督聚类、多分类算法(集成树等)，这些方法都需要我们手动提取每个用户的特征，用一个特征向量去代表一个用户，我们把特征向量放到模型里

weixin_39885690·2023-02-05 07:53

（sklearn）机器学习（七）分类算法

分类算法1sklrean转换器和预估器2k-近邻算法（KNN算法）3模型选择与调优4朴素贝叶斯算法5决策树6决策树可视化7随机森林1sklrean转换器和预估器1.用于分类的估计器：fromsklearn.neighbors

勇气在前·2023-02-04 18:06

openmmlab第二次课程随记

感想第二次课程：本次课程主要聚焦于图像分类算法，详细介绍了AI算法和传统图像算法的特点，从演变历史和实现方式等方面告知了我们AI算法的巨大优势。

m0_52154064·2023-02-04 18:58

OpenMMLab 实战营打卡 - 第二课

目录（二）计算机视觉之图像分类算法基础课程链接：计算机视觉之图像分类算法基础一、图像分类与基础视觉模型1.超越规则，让机器从数据中学习2.AlexNet的诞生&深度学习时代的开始神经结构搜索NeuralArchitectureSearch

苦瓜汤补钙·2023-02-04 17:27

2、计算机视觉之图像分类算法基础（笔记）

什么是图像分类？识别图像所表示内容的任务称为图像分类。我们可以对图像分类模型进行训练以识别各类图像。例如，您可以训练模型来识别表示三种不同类型动物的照片：兔子、仓鼠和狗。下面几个神经网络重点关注准确率的问题上图只是训练方式不一样，但是提高了精度提升精度或者训练损失不继续下降办法汇总参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_43167121/article/details/

大胡子大叔·2023-02-04 14:17

openmmlab计算机视觉之图像分类算法

1、图像分类：卷积神经网络、残差网络、神经结构搜索、VisionTransforms、轻量化神经网络、可分离卷积；2、模型学习范式：监督学习、自监督学习3、学习率和优化器策略：学习率退火、升温、linearscalingrule(batchsize扩大原来k倍，学习率也应该扩大k倍)、4、自适应梯度算法：SGD、Adaw5、数据增强：几何变换、色彩变换、随机遮挡、强化学习、组合图形（逐像素混合图像

pedroHuang123·2023-02-04 14:35

AI实战营打卡笔记第二天（图像分类算法基础）

什么是图像分类？就是给图片，识别图片里的东西。机器学习对于处理图像分类局限于机器学习算法更易于处理低维度、分布相对简单的数据。图像数据在几十万维的空间中以复杂的方式"缠绕"在一起常规的机器学习算法难以处理这种复杂数据分布。深度学习处理图像卷积神经网络有AlexNet(2012)、GoingDeeper(2012~2014)和VGG(2014)等。AlexNet(2012)•在ImageNet数据集

林三sy·2023-02-04 13:08

OpenMMLab AI实战营打卡笔记——02 图像分类与 MMClassification

本篇文章为OpenMMLabAI实战营打卡笔记，想要具体了解可以跳转课程视频：计算机视觉之图像分类算法基础目录一、图像分类与基础视觉模型二、MMClassification介绍一、图像分类与基础视觉模型

XuanDawn·2023-02-04 13:26

OpenMMLab AI实战营笔记（二）

计算机视觉之图像分类算法基础第二节课讲了一些深度网络的发展史，也讲了一些轻量级网络VGG使用小的卷积核替代一个大的卷积核，减少了参数的数量，而且感受野不变亮点1.引入了inception结构，可以融合不同尺度的信息

cyj5x·2023-02-04 10:25

（202302）OpenMMLabAI实战营CV贰——图像分类算法基础

历史上的图像分类图像分类任务目标：给定一张图片识别图像中的物体是什么。视觉任务的难点：图像的内容是像素整体呈现出的结果，和个别像素的值没有直接关联，难以遵循具体的规则设计算法。机器学习的局限：善于处理低维分布简单的数据，难以处理图像数据这种在几十万维空间中以复杂的方式缠绕在一起的数据。传统方法：设计图象特征（1990s~2000s）——好的特征可以计大简化数据的表达并且能够保留内容的相关信息。特征

早上真好·2023-02-04 10:22

【OpenMMLab 2023 Course】Lecture2

计算机视觉之图像分类算法基础图像分类任务介绍卷积神经网络轻量化卷积神经网络VisionTransformers模型学习监督学习学习率与优化器策略数据增强模型相关策略自监督学习MMClassification

Oscillated·2023-02-04 09:07

python鸢尾花数据集knn_机器学习（基于Python）重写Knn算法（鸢尾花数据集）

二.算法设计1.算法流程图2.具体实现步骤(1)定义一个My_KNN()函数实现KNN分类算法；(2)函数参数设为鸢尾花的训练集和测试集；(3)定义对应的三个列表用来存放测试数据与整个数据的欧氏距离；(

在人间贩卖黄昏·2023-02-04 08:43

mmlab寒假实战营day2

mmlab寒假实战营day2注：本博客仅用于个人上课随手笔记计算机视觉之图像分类算法介绍一、上课笔记1.传统学习图像特征方法使用方向梯度直方图来学习，将图像通过人工算法转为特征向量，进而转换为预测类别特征工程

seeleyuan·2023-02-04 08:25

OpenMMLab AI 实战营 Day 2 笔记

今天的课程主要讲图像分类算法。图像分类算法的目标，就是构建图到物体类别的对应。

Ecron·2023-02-04 07:11

【OpenMMLab 实战营打卡-第2课】计算机视觉之图像分类算法基础

一.图像分类的数学表示1.提出问题图像分类问题旨在设计一个函数满足从图像到类别的映射，且该映射关系是符合人类认知的。2.研究难点对于机器而言，图像内容不过是由一串像素值所组成。人类很难显式地定义一套规则来设计算法，教会机器去理解图片中的内容。3.初步尝试人类尝试基于手工特征提取和机器学习的方法来从数据中实现图像分类任务，然而手工特征设计仅仅局限于像素层面的计算，丢失了图像的其他维度的信息，基于特征

A-Little-Boy·2023-02-04 07:57

Day 2 --- OpenMMLab系列之图像分类算法基础

一、图像分类基础任务目标：给出图像识别出图像内物体在图像分类任务中，往往将图像理解为由像素所构成的数组X∈RH×W×3X\in\mathbb{R}^{H\timesW\times3}X∈RH×W×3，同时对所检测物体进行编号y∈{1,...,K}y\in\{1,...,K\}y∈{1,...,K}，最终构建出一个抽象函数F:RH×W×3→yF:\mathbb{R}^{H\timesW\times3

Aaaaaki·2023-02-04 07:53

AI 基础实战营打卡笔记提交第二课

课程链接：火爆全网的OpenMMLab实战项目来了（基于PyTorch）目录一、图像分类算法技术演进1.1传统方法：设计图像特征(1990s~2000s)1.2AlexNet(2012)1.3GoingDeeper

sans934934·2023-02-04 07:23

第二节课笔记

传统图像分类算法基于深度学习的图像分类算法AlexNet-VGG-GoogLeNet精度退化问题-引入残差-ResNet神经结构搜索-NASNet等Transformer-ViT-SwinTransformer

jiumozhi345·2023-02-04 07:43

python 机器学习（二）分类算法-k近邻算法

来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法.计算距离公式:两个样本的距离可以通过如下公式计算

王小鹏的随笔·2023-02-03 23:31

计算机视觉之图像分类算法基础

模型设计：卷积神经网络；轻量化卷积神经网络；神经结构搜索；Transformer:注意力机制；Convnext。2.模型学习：监督学习：基于标注数据学习，损失函数，随机梯度下降算法，视觉模型常用训练技巧。自监督学习：基于无标注的数据学习。

weixin_42837310·2023-02-03 14:51

AI基础实战营打卡笔记

AI基础实战营打卡笔记20230201第一天（计算机视觉之算法基础鱼OpenMMLab入门）-张子豪20230202第二天（计算机视觉之图像分类算法基础）-王若晖20230201第一天（计算机视觉之算法基础鱼

石头变钻石？·2023-02-03 14:21

神经网络图片怎么分类的,图神经网络怎么做分类

目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中

神经网络技术宅·2023-02-03 12:08

openmmlab学习打卡1

openmmlab学习打卡1通用视觉框架OpenMMLab通过conda安装通用视觉框架OpenMMLab基于pytorch实现其中：分类算法在mmclassification模块下目标检测在mmdetection

王魚(Virgil)·2023-02-03 09:40

（202301）pytorch图像分类全流程实战Task5：在测试集上评估图像分类算法的精度

Task5：在测试集上评估图像分类算法的精度对B站up同济子豪兄的图像分类系列的学习（大佬的完整代码在GitHub开源）任务介绍与想法本次任务是测试集上评估图像分类算法的精度。

早上真好·2023-02-03 08:30

图像分类算法基础——OpenMMlab(2)

2、图像分类算法基础2.1进化历史人工构造特征工程已然过去，丢失信息大，准度低机器学习适合低维简单数据，高维数据难以处理（eg.瑞士卷分布）方向梯度直方图可以将将图像映射成一个相对低维的特征向量，同时保留足够识别物体的信息

冰皇海神·2023-02-03 08:45

【聚类·分类·回归】数据挖掘之聚类、分类、回归

许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或

爱萨萨·2023-02-02 17:36

回归和分类算法

回归和分类算法文章目录回归和分类算法A-线性回归算法：（01）线性回归的公式：（02）线性回归误差分析：（03）引入似然函数：（04）引入对数似然函数：(05)行列式的计算：(06)行列式的求导：B-logistic

Super__Tiger·2023-02-02 17:01

python之sklearn-分类算法-3.1 线性回归

一，线性回归的原理1，线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子和选股2，什么是线性回归1）定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归w为权重、b称为偏置项、x为特征2）举例说明

TFATS·2023-02-02 16:48

美赛python学习d12——机器学习分类算法的性能评价和选择

引入算法评估的意义用多种机器学习算法解决问题，找出结果最好的算法正类和负类正类，也叫阳性，在机器学习中一般代表数据1,负类，也叫阴性，在机器学习中一般代表数据0在机器学习中，我们一般将更关注的事件定义为正类事件，我们一般关注的是结果不好的情况伪阳性和伪阴性伪阳性：实际上没做，预测做了，又叫一型错误伪阴性：实际上做了，预测没做，又叫二型错误二型错误一般比一型错误更严重，比如染上了传染病检测成没染上准

林生时见lu·2023-02-02 14:33

机器学习入门——KNN

KNN算法KNN算法原理KNN算法是传统的分类算法。原理是如果一个样本在特征空间中k个最相似的样本大部分属于某一类别，那么这个样本也属于这个类别。

小佘要加油·2023-02-02 10:36

LR和SVM的联系与区别

一、LR与SVM的相同点1.LR与SVM都是分类算法按照label的类型进行判别，如果label是离散的，如0或1，那么就应该是分类算法。如果label是连续的，就应该是回归算法。

Great_smile·2023-02-02 08:05

#机器学习公式推导#logistics 回归

logistics回归虽然名字叫回归，但其实是一种分类算法，有很多优点，1、判别式算法，直接对数据进行建模，不需要考虑数据的分布，也就是不需要考虑Y的先验这个问题。

cher12301·2023-02-01 12:27

3. KNN最近邻算法详解与关键技术剖析（理论篇）

一、KNN算法概述K最近邻（K-Nearest-Neighbour,KNN)算法可以说是最简单的分类算法，易于理解，其核心思想就是距离的比较，即离谁最近，就被归类于谁（群体投票的方式）。

少壮不努力，老大敲代码·2023-02-01 10:27

KNN 最近邻算法（K近邻）

KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，也是最为简单的算法。

wangchuang2017·2023-02-01 10:24

KNN最近邻分类算法的简单过程

1.计算测试样本点到所有训练样本点的距离，然后将所有的距离排序；2.选取K个最小距离的样本点，依据K个样本点的标签进行投票分类。

田问渠Carlnait·2023-02-01 10:53

分类与预测

常见的分类算法感知机感知机是神经网络以及支持向量机的基础。通过w*x+b=0这样一条直线将二维空间划分为两个区域，落在这两个区域中的点被归为正类和负类。

Alex_杨策·2023-02-01 10:34

KNN最近邻分类算法梳理

1.KNN算法简介K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。

Cool_Pepsi·2023-02-01 10:46

KNN 最近邻

K：距离预测点最近的K个值，哪边多算哪边监督学习使用分类算法，且数据比较大导入包importpandasaspdfromsklearnimportneighborsimportnumpyasnp%matplotlibinlineimportseaborntraining_data

OneArch·2023-02-01 10:44

分类算法

本文总结了数据挖掘以及机器学习中常见算法如神经网络算法、随机森林算法以及决策树等，希望能对数据挖掘爱好者有一定帮助。BP神经网络BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidelayer)和输出层(

Star先生·2023-02-01 09:27

朴素贝叶斯分类算法对垃圾短信分类实现总结

本文总体架构：一、朴素贝叶斯分类器的理论解释和计算步骤二、代码框架展示三、结合朴素贝叶斯理论解释代码四、此次试验总结本次试验主要解决对短信类型的分类问题，其实也是解决文本分类问题。一、朴素贝叶斯分类器理论朴素贝叶斯与贝叶斯的区别，如图image这里我们运用朴素贝叶斯分类器是因为这个算法的属性我们假设是独立的，而事实上一些文本中的词与词之间是存在联系的，我们为了简便就假设词与词之间，即属性间的关系是

大端DD·2023-01-31 13:08

Day7：K-NN分类算法

K最近邻算法是一种简单但目前最常用的分类算法，也可用于回归。KNN没有参数（不对数据潜在分布规律做任何假设），基于实例（不建立明确的模型，而是通过具体的训练实例进行预测），用于监督学习中。

海之瑶·2023-01-30 21:12

kNN与kMeans聚类算法的区别

KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习，分类目标事先已知非监督学习，将相似数据归到一起从而得到分类，没有外部分类训练数据集有

赵大寳Note·2023-01-30 21:24

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