分类器第15页

OpenCV——HOG特征检测

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearanceandshape）能够被梯度或边缘的方向

DDsoup·2023-10-20 05:59

主动学习(Active Learning)介绍

那么有没有办法，能够使用较少的训练样本来获得性能较好的分类器呢？主动学习(ActiveLearning)为我们提供了这种可能。

KBAC·2023-10-20 00:19

机器学习算法之Boosting详解

它是通过训练多个弱分类器，最后加权组合成一个强分类器。弱分类器一般是指一个分类器它的分类结果仅仅比随机分类好一点点。

Jeremy_lf·2023-10-19 23:46

文本分类

训练一个分类器。1、首先使用Jieba分词工具将文本进行分词segment，得到。

是小橙子呀·2023-10-19 22:16

决胜AI-深度学习系列实战150讲

深度学习概述11:2702.挑战与常规套路9:4003.用K近邻来进行分类10:0104.超参数与交叉验证10:3005.线性分类9:3406.损失函数9:1707.正则化惩罚项7:1908.softmax分类器

nmj2008·2023-10-19 18:24

垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习计算机竞赛

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(

Mr.D学长·2023-10-19 16:14

ROS opencv 人脸识别

2001年，Viola和Jones提出了基于Haar特征的级联分类器对象检测算法，并在2002年由Lienhart和Maydt进行改进，为快速、可靠的人脸检测应用提供了一种有效方法。

小海聊智造·2023-10-19 12:22

《机器学习----简单的分类器》第二章、朴素贝叶斯，项目：使用特征值给语句打标签

贝叶斯分类器1,朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法、2.算法思路3.贝叶斯定理4.特征的选用的要求和处理2，算法应用1文本分类2垃圾邮件过滤3情感分析3.朴素贝叶斯的优缺点1.优点2.缺点项目实践1，算法流程

司职在下·2023-10-19 09:40

《机器学习分类器二》——朴素的贝叶斯算法，项目实践，算法实践。

1,朴素贝叶斯算法的介绍1.朴素贝叶斯算法定义朴素贝叶斯算法是基于概率统计的分类方法。它的核心思想是利用贝叶斯定理来估计在给定特征的条件下某个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。在分类问题中，我们通常有一个数据集，其中包含了带有标签的样本，以及一些特征，用于描述这些样本。2.算法思路简单的来说朴素的贝叶斯算法就是选用几个特征值进行特征判断，我们选用几个特征值作为分类标准，我们首先对

司职在下·2023-10-19 09:31

核酸管外观缺陷检测(二)

1.1应用示例思路(1)创建分类器；(2)向分类器中添加样本；(3)训练分类器；(4)测试数据，并将检测结果写入txt文件中。

夏雪之晶莹·2023-10-19 09:41

总奖金7万美金，Kaggle近期可报名赛事，语音识别、图像识别分类领域

●赛题一、鸟叫识别●参赛者需要完成自动识别声景记录中的鸟类，通过检查一个acoustic数据集，设计一个创新性的解决方案，高效可靠的建立检测器和分类器来提取感兴趣的信号（鸟叫）。

我爱计算机视觉·2023-10-19 09:33

COMMUTING CONDITIONAL GANS FOR MULTI-MODAL FUSION

方法Cf^ff是分类器，Pf^ff(oi_ii)是第i个物体出现的融合概率作者未公布代码

宇来风满楼·2023-10-18 14:31

CCF CSP认证历年题目自练Day23

CCFCSP认证历年题目自练Day23题目一试题编号：202006-1试题名称：线性分类器时间限制：1.0s内存限制：512.0MB题目分析（个人理解）题目很长，专门吓唬人的，第一行输入两个数n是坐标数

尚棹芸·2023-10-18 12:48

Probability Calibration概率校准大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

简单来说，概率校准就是将分类器输出的原始预测概率转换为更准确、更可靠的概率值。这样做的目的是为了让模型的预测结果更接近实际情况，从而提高模型在特定应用场景中的可用性。

Mr数据杨·2023-10-18 09:03

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

51-60天

第51天:kNN分类器两种距离度量.数据随机分割方式.间址的灵活使用:trainingSet和testingSet都是整数数组,表示下标.arff文件的读取.需要weka.jar包.求邻居.投票.代码如下

谨言慎行324·2023-10-18 07:28

机器学习算法综述——有监督学习

之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP多层感知机（人工神经网络）三、贝叶斯分类器家族

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

【论文阅读】RadHAR：通过毫米波雷达生成的点云识别人类活动

文章目录原文题目摘要1引言2背景2.1毫米波雷达3RADHAR概述3.1数据收集和预处理3.2MMActvity数据集3.3数据预处理3.4分类器4评价5结论原文题目RadHAR:HumanActivityRecognitionfromPointCloudsGeneratedthroughaMillimeter-waveRadar

dotJunz·2023-10-17 18:32

【机器学习】逻辑回归

文章目录逻辑回归定义损失函数正则化sklearn里面的逻辑回归逻辑回归逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。

高朗·2023-10-17 05:01

用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络

计算机视觉研究院·2023-10-16 21:09

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P16 Loss可能影响网络训练失败&softmax与sigmoid

构建分类器，解决有多个正确答案的问题时，用Sigmoid函数分别处理各个原始输出值。Softma

QwQllly·2023-10-16 14:36

FastBert学习笔记

这个论文从两个方面去掌握：样本自适应推断：使用不确定性指标（anormalizedentropy）去过滤样本；模型自蒸馏：分支网络分类器学习主干网络分类器，并使用KL散度进行度量；然

biuHeartBurn·2023-10-16 11:57

数据挖掘（5）分类数据挖掘：基于距离的分类方法

一、分类挖掘的基本流程最常用的就是客户评估1.1分类器概念1.2分类方法基于距离的分类方法决策树分类方法贝叶斯分类方法1.3分类的基本流程步骤建立分类模型通过分类算法对训练集训练，得到有指导的学习、有监督的学习预定义的类

烟雨平生9527·2023-10-16 09:54

ResNet分类器量化

1.动态范围的常用计算方法Max方法之前的对称量化和非对称量化就是在用最大最小的办法做的Histgram直方图是一种用于可视化信号或数据分布的图形工具。计算动态范围的一种方法是通过查看直方图的范围。动态范围可以由直方图中的最高峰值和最低峰值之间的差异来估算。Entropy熵是一个信号的统计度量，用于衡量信号的不确定性或信息量。较高的熵表示信号具有更大的动态范围，因为它包含更多的信息。熵的计算可以通

智障学AI·2023-10-16 03:24

深度强化学习第 1 章机器学习基础

本节讨论线性回归、逻辑斯蒂回归（logisticregression）、softmax分类器等三种模型。

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

7.machine_learning_SVM

：攀登传统机器学习的珠峰-SVM(上)攀登传统机器学习的珠峰-SVM(中)攀登传统机器学习的珠峰-SVM(下)机器学习中的SVM支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器

许志辉Albert·2023-10-15 12:29

2019-08-17 深度学习简介

计算机视觉核心任务计算机中图像被表示成三维数组的形式，每个像素值为0-255[RGB]像素点的值比较大亮度越大图像分类的挑战：1光照强度2形状改变3部分遮蔽（核心困难）4背景混入深度学习常规套路：1.数据收集并给定标签2.训练分类器

Enpleeeee·2023-10-15 12:08

Saliency maps

VisualisingImageClassiﬁcationModelsandSaliencyMaps问题这篇文章和ZFnet相似，旨在研究网络可视化的问题，根据分裂网络最后的向量来反推出最原始的图像，如果假设输入(input)是III,而输入图像对应的标签是ccc,而分类器的得分是

MTandHJ·2023-10-15 00:25

提速256倍，斯坦福&谷歌提出扩散模型蒸馏方法，效果接近Teacher

编辑|杜伟、陈萍来源|机器之心斯坦福大学联合谷歌大脑使用「两步蒸馏方法」提升无分类器指导的采样效率，在生成样本质量和采样速度上都有非常亮眼的表现。

夕小瑶·2023-10-14 23:18

机器学习算法进阶——回归算法

—理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践AUC分类器指标手写理论线性回归理论线性回归

糖糖Amor·2023-10-14 14:21

计算机视觉基础-图像处理-LBP特征描述算子-人脸检测

LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特

weixin_46729859·2023-10-13 23:16

计算机视觉基础---图像处理（下）---任务02

LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口

迷途小龙驹·2023-10-13 23:43

机器学习算法概述

强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器

uuddoop·2023-10-13 22:49

TCGA+biomarker——Calibration curve

ROC曲线，展示特异性和敏感性，ROC曲线下的面积被称为AUC，它介于0.5和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。2

Clariom·2023-10-13 21:31

项目实战1: TF2.0+LetNet-5构建Fasion MNSIT分类器

目录一、前言1.1FasionMNSIT数据集介绍1.2LetNet-5简介二、TF2.0构建LetNet卷积网络实现FasionMNSIT分类2.1数据读取2.2构建LetNet-5网络结构2.3训练2.4验证测试2.5模型保存2.6预测一、前言本博客旨在通过利用tensorflow2.0构建一个简单的神经网络模型（LetNet-5）实现对数据集FasionMNSIT的分类，来熟悉深度学习的大致

xping_zhou·2023-10-13 10:01

opencv学习笔记三十八：级联分类器人脸检测

Haar分类器算法的要点如下：①使用Haar-like特征做检测。②使用积分图（IntegralImage）对Haar-like特征值进行加速求解。

东城青年·2023-10-13 07:48

个人笔记：OpenCv（二）物体检测——Haar级联分类器的调用

目录前言文件结构示例代码效果展示重点讲解Haar级联分类器（XML）文件的获取前言使用的编译环境和工具：Anaconda、JupyterNotebook需要安装的库：OpenCV（打开AnacondaPrompt

DebuggerDestroyer·2023-10-13 07:18

C#，人工智能，深度学习，目标检测，OpenCV级联分类器数据集的制作与《层级分类器一键生成器》源代码

一、目标识别技术概述1、摘要目标检测是计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一，它试图从自然图像中的大量预定义类别中定位目标实例。深度学习技术已成为直接从数据中学习特征表示的强大策略，并在通用目标检测领域取得了显著突破。鉴于这一快速发展时期，本文的目标是全面综述深度学习技术在这一领域的最新成就。这项调查包括300多项研究贡献，涵盖了通用对象检测的许多方面：检测框架、对象特征表示、对象提议生成、上下

Trufferover·2023-10-13 07:18

【opencv学习笔记】级联分类器人脸检测

浅析人脸检测之Haar分类器方法一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来

HandsomeJing·2023-10-13 07:17

机器学习(五)---贝叶斯分类器算法总结

1.综述1.1贝叶斯分类器贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有概率都已经知道的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。

QuinnHanz·2023-10-13 06:07

机器学习训练模板，汇总多个分类器

1.数据方面：主要包含pandas操作importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportpandasaspdsns.set(font="simhei")#让heatmap显示中文plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置在matplotlab上的中文字体plt.rcParams['axes.uni

独为我唱·2023-10-13 02:04

使用Python在Serverless架构下轻松实现图像分类和预测

在本例中，我们将使用Python和Serverless架构来构建一个图像分类器，该分类器可以将输入的图像识别为猫或狗。我们将使用AWSL

MsSequential·2023-10-13 01:55

（2023，部署准备，风险领域，缓解措施）DALL·E 3 系统名片

922230617获取资料）目录1.简介1.1缓解措施2.部署准备2.1早期访问的经验教训2.2评估2.3外部红队（RedTeaming）2.4风险领域和缓解措施2.4.1色情内容2.4.2色情内容的输出分类器

EDPJ·2023-10-12 19:41

论文阅读 Self-Mimic Learning for Small-scale Pedestrian Detection

本文深入分析了小尺度行人检测问题，揭示了小尺度行人representations较弱是分类器漏检的主要原因。为解决这一问题，我们提出了一种新颖的自

Re-赟·2023-10-12 01:20

解决Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题(将onnx的动态输入改成静态)

一、问题来源最近做人脸识别项目，想只用OpenCV自带的人脸检测和识别模块实现，使用OpenCV传统方法：Haar级联分类器人脸检测+LBPH算法人脸识别的教程已经有了，于是想着用OpenCV中的dnn

半个女码农·2023-10-12 00:03

浅析cv2.CascadeClassifier()函数

CascadeClassifier，是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。

Stray_Lambs·2023-10-11 19:13

OpenCV级联分类器识别车辆实践笔记

1.OpenCV级联分类器的基本原理基于Haar特征的级联分类器的目标检测是PaulViola和MichaelJones在2001年的论文中提出的一种有效的目标检测方法。

肖永威·2023-10-11 19:32

关于神经网络的思考

感知机：感知机是一种简单的二分类线性分类器。它接受多个输入，对每个输入施加权重，然后将它们相加。这个总和会经过一个激活函数（通常是阶跃函数）得到输出。

北边一颗小星星·2023-10-11 14:01

harr特征加级联分类器的目标检测系统

推测由于渲染引擎问题，部分公式渲染不正常，公式完整版请移步个人博客1.识别系统架构harr_system.png以上是Harr特征+级联分类器的识别系统架构图，系统分为以下几个部分：滑动框：固定大小的在原图上滑动的框

月见樽·2023-10-11 06:56

[论文阅读]Capturing Associations in Graphs 阅读笔记

之前的GFD是用于捕捉图中属性的缺失，而GAR不仅用于捕捉属性的缺失还可以通过GAR中的规则对图上的边进行增加或删除，实现边的预测（关联推断），在现实生活中可以实现实体关系之间的预测，增加了机器学习的分类器

Neil_zk·2023-10-10 23:57

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