分类器第16页

自己制作人脸识别的分类器

在学习人脸识别的时候,我们常用到各种分类器,如haarcascade_frontalface_default.xml。但是我们会疑惑，这个分类器是从哪里来的，为此我写了这篇文章解答各位的疑惑。

猿择·2023-10-10 20:33

【Python&目标识别】目标检测的原理及常见模型的介绍

在深度学习之前，目标检测算法主要基于传统计算机视觉方法，如特征提取和分类器设计。然而，随着深度神经网络的普及，尤其是卷积神经网络（CNN）的快速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升。

RS迷途小书童·2023-10-10 15:48

深卷积恶意软件分类器可以仅从原始可执行程序和标签中学习

来源：DEEPCONVOLUTIONALMALWARECLASSIFIERSCANLEARNFROMRAWEXECUTABLESANDLABELSONLY（2018），Workshoptrack-ICLR2018，MarekKrcˇal´，CzechAcademyofSciences摘要：我们提出并评估一个简单的卷积深层神经网络体系结构，通过只学习它们的原始字节序列和标签来检测恶意可执行文件(Wi

Threathunter·2023-10-10 14:03

【机器学习】人工智能实验二：利用贝叶斯分类器实现手写数字识别

一、数据获取对于新手而言，熟练掌握各种数据的读取方式，并了解读入的数据具体存储形式及相关操作，实际上任务已经完成一大半了！之所以这么讲，主要是为了强调，数据获取数据处理的在机器学习中的重要意义！1、Python几种读取mat格式数据的方法对于怎么获取.mat最合适，以及它们之间的差别，暂时我还没搞清楚，先“搁置争议”（不求甚解），毕竟这篇博客主打的记录代码2、数据获取：数据获取见博客：分类-MNI

Vivid-victory·2023-10-10 05:43

使用mapreduce用贝叶斯分类器训练

实验项目链接：https://download.csdn.net/download/weixin_42615157/10883188实验原理：贝叶斯分类器，通过其名字我们就可以知道，是以贝叶斯公式为基础

秃顶高富帅·2023-10-09 22:19

【ESP32 + Edge Impulse平台】模拟多传感器数据融合实验测试

完成数据集的采集、训练、测试、模型部署和运行，实现多传感器数据的融合目录1.实验描述1.1【场景1固件】1.2【场景2固件】2.数据集采集2.1数据集12.1数据集23.数据集训练3.1生成数据特征3.2选用分类器训练数据集

Intoxicated_Rookie·2023-10-09 20:28

python画出roc曲线 auc计算逻辑_利用Python画ROC曲线和AUC值计算，rocauc

利用Python画ROC曲线和AUC值计算，rocauc前言ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier

weixin_39615643·2023-10-09 14:42

Joint Copying and Restricted Generation for Paraphrase

copydecoder和生成受限decoder的seq2seq模型copydecoder生成受限decoder看论文时的疑问在结合copydecoder和生成受限decoder两种结果的时候，采用的是建立分类器来预测选取其中哪种结果

rzhangpku·2023-10-09 07:26

one-hot独热编码

一、独热编码出现之前：针对无序离散的分类特征，机器学习算法的分类器并不

阿波拉·2023-10-09 05:52

机器学习笔记 - 两个静态手势识别的简单示例

静态手势是那些只需要在分类器的输入处处理单个图像的手势，这种方法的优点是计算成本较低。动态手势需要处理图像序列和更复杂的手势识别方法。进一步了解可以参考下面链接。

坐望云起·2023-10-09 00:33

机器学习：随机森林

集成学习的基本思想是通过结合多个弱分类器或回归器的预测结果，来构建一个更强大的集成模型。集成学习可以用于分类问题和回归问题。

fakerth·2023-10-08 23:21

一个非常简单的变分量子分类器（VQC）

二、实验概述今天，我将设计一个变分量子分类器（VQC），它是一个混合计算分类器，如图1所示。

无水先生·2023-10-08 21:18

支持向量机入门到精通

分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务，它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器)，而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法(至于具体什么是监督学习与非监督学习，请参见此系列MachineL

aec1234·2023-10-08 19:37

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

此外，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

回归预测|GWO-BPNN-Adaboost算法原理及其实现（Matlab）

在上一篇文章中介绍了BPNN-Adaboost算法的原理及其实现，Adaboost算法可以将多个BPNN作为弱分类器进行训练，使其相互补充，集成为具有较强鲁棒性的强分类器。

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

使用OpenCV工具包成功实现人脸检测与人脸识别，包括传统视觉和深度学习方法（附完整代码，模型下载......）

OpenCV实现人脸检测OpenCV人脸检测方法基于Haar特征的人脸检测Haar级联检测器预训练模型下载Haar级联分类器OpenCV-Python实现基于深度学习的人脸检测传统视觉方法与深度学习方法对比

半个女码农·2023-10-08 05:41

3.2.3XGBoost

提升（Boosting）分类器隶属于集成学习模型。它的基本思想是把成百上千个分类准确率低的树模型组合起来，成为一个准确率很高的模型。这个模型的特点在于不断迭代，每次迭代就生成一颗新的树。

idatadesign·2023-10-08 04:52

计算机竞赛题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2023-10-07 20:50

【人脸检测】Compact Cascade CNN和MTCNN算法

目前人脸识别技术已经遍地开花，火车站、机场、会议签到等等领域都有应用，人脸识别的过程中有个重要的环节叫做人脸检测，顾名思义就是在一张图片中找出所有的人脸的位置，早期的人脸检测是用人工提取特征的方式，训练分类器

城市中迷途小书童·2023-10-07 15:38

分类模型评价指标-召回率和精确率

.几个常用的术语现在假设我们的分类目标只有两类，计为正类（positive）和负类（negtive）分别是：1）Truepositives(TP):（真阳性）被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数

未响的铃铛·2023-10-07 09:36

精确率与召回率

混淆举证在分类任务下，预测结果(PredictedCondition)与正确标记(TrueCondition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)TP：TruePositives，表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数

自我学习的娱乐员·2023-10-07 09:35

人工智能需要学习哪些数学基础？AI数学基础

例如，朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等算法都是基于概率论和统计学理论。线性代数：线性代数是

AI小菜鸡一个·2023-10-07 08:40

【课程笔记】深度学习网络 - 1 - AlexNet

的提出对深度学习领域产生的重大影响3、后续改进方案4、网络特征与创新点一、补充知识点1、过拟合2、Dropout随机失活机制3、卷积层计算后的矩阵尺寸大小二、模型零件与封装1、特征层的封装（feature）2、分类器的封装

牛顿第八定律·2023-10-07 07:30

深度学习02 -分类

分类我们使用深度学习来训练一个象限分类器，简而言之就是根据点的坐标决策他的象限。例如，点(1,-1)位于第三象限。这里没有细分损失函数和评估方法，下次内容会深入探讨。

HDU_Ang·2023-10-07 02:22

Google Earth Engine（GEE）——监督分类案例分析

监督分类主要流程是选择样本点来分析，通过指定的分类器完成监督分类。

此星光明·2023-10-06 22:39

GEE ——绘制二元分类的特征 (ROC) 曲线、计算曲线下面积 (AUC)

要计算ROC曲线，首先需要计算分类器不同阈值下的真正率（TPR）和假正率（FPR）。TPR是正确分类的正例的比例，而FPR是错误分类的负例的比例。

此星光明·2023-10-06 22:03

Multi-Source Transfer Learning via Ensemble Approach for Initial Diagnosis of Alzheimer’s Disease

每个源域数据集会与目标域数据集结合生成新的训练集，接着在新的训练数据集上迭代训练三个异构分类器，直到满足指标。

宇来风满楼·2023-10-06 20:20

多源蒸馏域适应

方法D是域判别器，C是分类器。阶段3选择更接近目标的源训练样本用来微调C。阶段4对于每个源域，基于阶段2学到的目标编码器提取图像特征。

宇来风满楼·2023-10-06 20:49

集成学习

(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/27689464集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测

盐巴饭团193·2023-10-06 19:24

机器学习基础之《分类算法（8）—随机森林》

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。

csj50·2023-10-06 15:06

逻辑回归与评分卡

一、概述1.名为“回归”的分类器有不少带“回归”二字的算法，回归树，随机森林的回归，无一例外都是区别于分类算法们，用来处理和预测连续型标签的算法。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

GEE土地分类——Property ‘B1‘ of feature ‘LE07_066018_20220603‘ is missing.错误

当我将分类器映射到imageCollection或采样图像后创建的featureCollection时，我在这

此星光明·2023-10-06 09:04

卷积神经网络

分类有分类器映射函数，输入的数据通过映射函数得到一个预测值，根据预测值进行分类。分类器算法有朴素

龙眠散人·2023-10-06 02:14

在envi做随机森林_随机森林原理介绍与适用情况（综述篇）

一句话介绍随机森林是一种集成算法（EnsembleLearning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。

weixin_39928736·2023-10-05 21:18

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.4 模型选择、欠拟合和过拟合--学习笔记

目录训练误差和泛化误差验证数据集和测试数据集K-折交叉验证小结过拟合和欠拟合VC维线性分类器的VC维数据复杂度小结代码实现生成数据集对模型进行训练和测试三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)高阶多项式函数拟合

爱吃白菜的金小妞·2023-10-05 18:19

K最邻近(KNN)与支持向量机(SVM)学习笔记

KNN的介绍与实例K-近邻算法（KNN）概述最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。

此方家的空腹·2023-10-05 16:03

YOLOv2解析 | 批归一化锚主干网

文章目录1改进1.1BatchNormalization批归一化1.2HighResolutionClassifier更高分辨率的分类器1.3**ConvolutionalWithAnchorBoxes

Qodi·2023-10-05 03:34

RandomForestClassifier 与 GradientBoostingClassifier 的区别

RandomForestClassifier（随机森林分类器）和GradientBoostingClassifier（梯度提升分类器）是两种常用的集成学习方法，它们之间的区别分以下几点。

我有明珠一颗·2023-10-04 23:55

机器学习笔记--支持向量机

1、支持向量机概述1.1基本概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

算法导航·2023-10-04 09:45

【学习笔记】计算机视觉与深度学习(2.全连接神经网络)

学习视频：鲁鹏-计算机视觉与深度学习同系列往期笔记：【学习笔记】计算机视觉与深度学习(1.线性分类器)全连接神经网络线性分类器通过一次变换就得出结果。全连接神经网络级联多个变换来实现输入到输出的映射。

xhyu61·2023-10-03 23:18

2018-12-25 为什么要深度学习

这是因为“深层”其实相当于“模组化”，第一个隐层是最基本的分类器，第二个隐层是用第一个隐层建造的分类器，以此类推。

昊昊先生·2023-10-02 17:22

朴素贝叶斯

贝叶斯网络是有向无环图image.png朴素贝叶斯的优点与缺点：优点：容易快速建模，在多分类问题中表现优良；当特征独立时，朴素贝叶斯分类效果好于逻辑回归等其他分类器，且需要的数据量更少；相对连续性的数据

tongues·2023-10-02 13:03

7.opencv图像对称翻折image-Flip（cv2.flip）

例如，让我们想象一下为一家小型初创公司工作，该公司想要构建一个机器学习分类器来检测图像中的人脸。我们需

·菜鸟看世界·2023-10-02 11:02

评估指标Pre\Rec\F1\AUC

AUC的计算方法同时考虑了分类器对于正例和负例的分类能力，在样本不平衡的情况下，依然能够对分类器作出合理的评价。

cloudless_sky·2023-10-02 05:22

支持向量机SVM：从数学原理到实际应用

目录一、引言背景SVM算法的重要性二、SVM基础线性分类器简介什么是支持向量？

TechLead KrisChang·2023-10-01 13:54

机器学习之随机森林, 2022-06-23

(2022.06.23)概念bagging：booststrapaggregating，多个分类器做预测，且分类器之间并行，投票决定结果；不同分类器k的数据来自对初始数据的有放回采样(samplingwithreplacement

Mc杰夫·2023-10-01 13:35

PyTorch 图像分类器

PyTorch图像分类器你已经了解了如何定义神经网络，计算损失值和网络里权重的更新。现在你也许会想应该怎么处理数据？

燕洼仙草·2023-10-01 12:58

ccf_csp第一题汇总

AcWing4509.归一化处理(小数位数+根号函数)AcWing4454.未初始化警告AcWing4280.序列查询AcWing4006.数组推导(小陷阱)AcWing3292.称检测点查询AcWing3287.线性分类器

943802606·2023-10-01 08:03

目标检测——Yolo v1

：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.026400.摘要以前的目标检测：利用分类器来执行检测任务

PRIS-SCMonkey·2023-10-01 01:02

【深度学习】分类问题探究（多标签分类转为多个二分类，等）

例如，垃圾邮件分类器可以

笃℃·2023-09-30 09:18

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