分类器第17页

ACGAN

CGAN通过在生成器和判别器中均使用标签信息进行训练，不仅能产生特定标签的数据，还能够提高生成数据的质量；SGAN（Semi-SupervisedGAN)通过使判别器/分类器重建标签信息来提高生成数据的质量

沐阳zz·2023-09-29 16:37

西瓜书扩展_支持向量机_间隔与支持向量

二分类问题这里我们考虑的是一个两类的分类问题，数据点用来表示，这是一个维向量，而类别用来表示，可以取或者，分别代表两个不同的类：划分超平面方程一个线性分类器就是要在维的数据空间中找到一个分离超平面，其方程可以表示为

我_7·2023-09-29 12:48

AI对抗初识

网络安全：主要包括网络设施和学习框架的漏洞，后门安全问题，以及恶意技术等（3）算法安全：算法的设计以及决策相关的安全问题3、人工智能应用面临的安全风险：（1）逃避攻击：欺骗人工智能应用，例如扰乱网络流量的分类器

Sally Y·2023-09-29 02:10

初识GAN（Generative Adversarial Nets）网络

第一套网络是我们需要训练的分类器（下图中的

HHzdh·2023-09-29 02:09

朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

目录一、简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景二、贝叶斯定理基础条件概率定义例子贝叶斯公式定义例子三、朴素贝叶斯算法原理基本构成定义例子分类过程定义例子不同变体定义例子四

TechLead KrisChang·2023-09-29 01:03

【计算机视觉、机器学习】

套路1.收集数据并给定标签2.训练一个分类器3.测试评估图像分类任务图像表示：计算机眼中的图像

岩塘·2023-09-28 21:39

逻辑回归（Logistic回归又名对数几率回归）原理及python代码实现

1.公式推导为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和代人Sigmoid函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。

南山十一少·2023-09-28 00:26

囡囡虾米·2023-09-27 23:55

【机器学习】AdaBoost

adaboost每个树都是stump，即二分类树AdaBoost核心思想adaboost是weeklearner的组合不同的弱分类器有不同的权重每个分类器都会受到上一个分类器error的影响前一个分类器的

小丫么小阿豪·2023-09-27 21:17

Adaboost,GBDT,Xgboost

集成学习就是构建多个弱分类器对数据集进行预测，然后利用某种策略将多个分类器的结果集成起来，作为最终的预测结果。

writ·2023-09-27 20:24

xgboost

lr，xgboost作为baseline比较合适baggingvsboostinghttps://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.htmlboost：使用欠拟合的弱分类器

泓礼·2023-09-27 11:43

经典网络解析（三）GoogleNet | Inception块，11卷积核，辅助分类器* 整体结构代码

文章目录1.串联结构VGG存在的问题2.GoogleNet结构解析2.1Inception块2.2最后采用平均池化操作2.3辅助分类器3.代码实现3.1实现Inception块3.2各个块依次实现4**

Qodi·2023-09-27 04:18

【计算机视觉】3.传统计算机视觉方法

图像分割基于阈值检测的方法基于边缘检测的方法基于区域的分割方法基于图论的分割方法三、人脸检测四、行人检测五、SVM六、DPM一、大纲图像分割基于阈值、基于边缘基于区域、基于图论人脸检测Haar-like特征+级联分类器行人检测

Scott_S·2023-09-26 21:40

Deep Span Representations for Named Entity Recognition

findings-acl.672.pdfACL2023介绍问题作者认为，一个好的span表征对于NER任务是非常重要的，而之前的工作都是将第一个或最后一个的表征简单的进行组合后，没有进行充分的交互就送入到实体分类器中进行分类

pepsi_w·2023-09-26 18:35

深度学习基础概念理解

2、全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

盛世芳华·2023-09-26 14:39

GoogLeNet网络

目录1.创新点1.1引入Inception结构1.21×1卷积降维1.3两个辅助分类器1.4丢弃全连接层，使用平均池化层2.网络结构3.知识点3.1torch.cat3.2关于self.training3.3

MyDreamingCode·2023-09-26 14:35

Pytorch---空间特征金字塔SPP模块的实现

论文地址如下：论文地址该模块的主要作用是：在分类网络中，通过分类器之后，与全连接层连接时，全连接层的形状是固定的，所以必须将输入网络的图片resize成224224，否则当数据传输到全连接层时，权重不匹配

饭饭饭饭饭炒蛋·2023-09-26 08:12

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

Rover Ramble·2023-09-25 22:55

C++实现nms和softmax

1、NMS原理（通俗易懂）：先假设有6个候选框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。

qq_41920323·2023-09-25 19:47

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4

cos six·2023-09-25 15:06

机器学习（18）---朴素贝叶斯

朴素贝叶斯一、概述1.1概率分类器1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集

冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

基于YOLOV5的DeepSort轨迹跟踪方法(一)

YOLO之前的检测算法都是基于分类器实现，例如滑动窗口在图片上滑动评估物体的存在。YOLO—次性计算包含边界框及每个边界框所属类别概率的输出，这个过程是一阶段、端到端

椒椒。·2023-09-25 14:53

人工智能安全-2-非平衡数据处理(2)

5算法层面代价敏感：设置损失函数的权重，使得少数类判别错误的损失大于多数类判别错误的损失；单类分类器方法：仅对少数类进行训练，例如运用SVM算法；集成学习方法：即多个分类器，然后利用投票或者组合得到结果

HenrySmale·2023-09-25 09:47

经验熵和经验条件熵

问题描述：假设我们有一个水果分类器，它根据水果的颜色（红、绿、黄）和形状（圆、椭圆）将水果分为三类：苹果、香蕉和橙子。我们有一些观测数据来估计水果的颜色和形状的概率分布，并计算经验熵和经验条件熵。

Chen_Chance·2023-09-25 02:23

Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测

Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测介绍数据集介绍算法学习器分类器实现数据下载与导入预处理建立模型训练可视化评估，预测结果代码介绍参考资料：网易云课堂的深度学习应用开发TensorFlow实践（

weixin_42353399·2023-09-24 18:51

机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达

1、点之间的距离kNN分类器假设相似的点也可能有相同的标签。但是，在高维空间中，从概率分布中得出的点往往不会始终靠近在一起。我们可以用一个简单的例子来说明这一点。

坐望云起·2023-09-24 05:46

37从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --非极大值抑制

非极大值抑制的作用在进行目标检测过程中，我们的分类器会对每一个滑动窗口的内容进行分类，而滑动窗口是按照设定的步长在图像金字塔的每个图层中从上到下、从左向右移动，这样一个目标就会出现在多个滑动窗口中，最后我们就会获得多个相交

Jachin111·2023-09-23 22:33

朴素贝叶斯法\贝叶斯分类器举例说明

举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时，我们可以考虑以下例子：问题描述：我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感，即确定它是积极的、消极的还是中性的。训练数据：我们有一些已经标记好情感的社交媒体帖子，每个帖子都包含一些文本内容和一个情感标签。以下是一些示例训练数据：帖子文本情感标签“这个电影太好笑了，我笑翻了！”积极“今天的天气真差，让我心情不好。”消极“这家餐厅的食物一如既往地美

Chen_Chance·2023-09-23 19:42

机器学习笔记:adaBoost

1介绍AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习方法，它的目标是将多个弱分类器组合成一个强分类器通过反复修改训练数据的权重，使得之前分类错误的样本在后续的分类器中得到更多的关注每一轮中

UQI-LIUWJ·2023-09-23 16:17

使用 PyTorch 的计算机视觉简介（4/6）

对于我们的MNIST分类器，我们使用了5个5×9个过滤器，产生了24×24×<>张量。我们可以使用相同的卷积思想来提取图像中更高级别的模式。例如，数字（如8和9

无水先生·2023-09-23 16:37

[论文阅读]YOLOV1:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection

之前的目标检测工作重新使用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测表述为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类别概率。

不是吧这都有重名·2023-09-23 13:35

OpenCV自学笔记二十六：人脸检测

目录一、人脸检测二、LBPH人脸识别三、EigenFaces人脸识别四、Fisherfaces人脸识别一、人脸检测在OpenCV中，人脸检测是一个常见的计算机视觉任务，可以通过Haar级联分类器来实现。

ironmao·2023-09-23 05:28

【迁移学习】

【迁移学习】1迁移学习的思路2迁移学习的步骤3具体步骤1迁移学习的思路迁移学习的思路是利用预训练模型的卷积部分（卷积基）提取数据集的图片特征，然后重新练最后的全连接部分（分类器），迁移学习的特征提取部分

知识推荐号·2023-09-23 05:48

【模型微调】

【模型微调】1模型微调的情况2步骤：1模型微调的情况冻结的卷积层，训练分类器，分类器训练好后将冻结的卷积层解冻，允许卷积层的参数计算梯度并优化。

知识推荐号·2023-09-23 05:15

adaBoost

adaBoost是一种复杂模型，是将多个弱分类器组合在一起的模型，一般使用提升树来实现二分类问题[]adaBoost的实现处理数据#处理数据defloadDataset(fileName):""":paramfileName

绘梨衣_34f3·2023-09-23 00:14

pytorch编程练习 GPU手写体字符识别

在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“helloworld”。MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训，10

Belouga-·2023-09-22 11:01

使用 PyTorch 的计算机视觉简介（3/6）

卷积层允许我们从图像中提取某些图像模式，以便最终分类器基于这些特征。二、卷积神经网络计算机视觉不同于通用分类，因为当我们试图在图片中找到某个物体时，我们正在扫描图像以寻找一些特定的图案及其组合。

无水先生·2023-09-22 11:42

扩散模型实战（二）：扩散模型的发展

wshzd·2023-09-22 07:56

Java机器学习库（Java ML）（四、SVM分类器）

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

DbzZcz·2023-09-22 05:36

【Python+OpenCV 人脸检测—CascadeClassifier 级联分类器实现】

Python+OpenCV人脸检测—CascadeClassifier级联分类器实现一、CascadeClassifier—级联分类器1、导入分类器文件2、读入图片3、转为灰度图4、调用detectMultiScale

LPY。·2023-09-22 05:35

Python Opencv实践 - 人脸识别CascadeClassifier

参考资料：【Python+OpenCV人脸检测—CascadeClassifier级联分类器实现】_LPY。

亦枫Leonlew·2023-09-22 05:34

深度学习修炼（一）线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解

文章目录1基本特点2训练过程2.1图像预处理2.2线性分类器构造2.2.1多角度理解我们分类器的权值W2.3损失函数计算损失值2.3.1损失函数定义2.3.2损失举例：多类支撑向量机损失2.3.3优化损失函数

Qodi·2023-09-22 01:14

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

文章目录1.卷积基本操作2现代卷积进阶武器操作2.1边界填充2.2跨步步幅2.3多输入输出通道2.4汇聚池化3.卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼（一）线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解

Qodi·2023-09-22 00:13

采用cv2和默认的人脸识别分类器实现人脸检测功能

人脸识别分类器haarcascade_frontalface_default提示：分类器文件地址在这里：https://github.com/opencv/opencv/blob/687fc11626901cff09d2b3b5f331fd59190ad4c7

wcuuchina·2023-09-21 22:28

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-21 21:47

机器学习自学笔记 2018-09-17

1.2单实数评估指标你在尝试一个新的想法时往往会和过去的算法做比较，但一个算法呈现出来的参数往往又不止一个，比如对于一个分类器而

为三十谋·2023-09-21 19:15

Rasa：使用大语言模型进行意图分类

LLM意图分类器是一种全新的意图分类器，利用大型语言模型（LLM）来对意图进行分类。LLM意图分类器依赖于检索增强生成（RAG）方法，结合了基于检索和生成的方法的优点。

段智华·2023-09-21 11:17

(CVPR2023)Bi-directional Distribution Alignment for Transductive Zero-Shot Learning

模型图分类器的训练和测试如下图所示，训练分类器阶段，直接取了模型的原始图片特征V作为输入，不是VHA拼接然后作为输入。

computer_vision_chen·2023-09-21 06:53

计算机视觉系列一（前言/图像分类/线性分类器）-北京邮电大学-鲁鹏

2、线性分类器2.1准备数据2.2关于分类模型2.3损失函数问题思考：2.4优化算法2.5数据集的划分2.6数据预处理3、答案4、作业计算机视觉的目标跨越

peacefairy·2023-09-20 05:20

数据挖掘：概念与技术（第三版）之第八章的学习记录

这个模型被称之为分类器（classifer）。通过分类器，我们可以预测分类的类标号。建议不熟悉这个概念的同学们，首先看一下这篇文章。贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？

張清扬·2023-09-20 05:27

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