分类器第18页

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

【数据挖掘笔记八】分类：基本概念

8.分类：基本概念分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型，这种模型称为分类器，预测分类的（离散的、无序的）类标号。8.1基本概念分类和回归（数值预测）是预测问题的两种主要类型。

fjssharpsword·2023-09-20 05:53

笔记-注意事项

注意事项是全局统计特征1.数据量要大；2.分布式存在问题（不同的机器上，同样的词，idf都不同），数据量大差距会小，每天都要更新；3.我买了一只哈士奇，奇怪的奇，这个词会出现idf特别大，idf的前提就是粉刺要准，分类器要一致

时光如水_fe87·2023-09-19 13:00

集成学习方法——随机森林

之前我们介绍过决策树，随机森林(RandomForest)是将多个决策树(DecisionTree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(EnsembleLearning)方法。

·2023-09-19 12:09

《雷达像智能识别对抗研究进展》阅读记录

（2）雷达像智能识别传统的雷达像识别方法通常利用特征工程构建模板库，并采用合适的分类器进行识别。其效果特别依赖于人工设计特征的质量。

黑川赤音·2023-09-19 11:34

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-GoogLeNet-[北邮鲁鹏]

这里写目录标题GoogLeNet参考GoogLeNet模型结构创新点Inception结构，它能保留输入信号中的更多特征信息去掉了AlexNet的前两个全连接层，并采用了平均池化引入了辅助分类器GoogLeNetGoogLeNet

古董a·2023-09-19 01:26

一文教会你三维网格物体识别

l计算大量描述符，将其放入分类器。l从多侧进行物体投射，尝试用单独的分类器进行识别，然后将其放到元分类器中。在这里

图普科技·2023-09-17 23:51

【机器学习】文本多分类

jupyternotebook,所以代码是一块一块，从上往下执行的知识点：正则删除除数字和字母外的所有字符、高频词云、混淆矩阵参考：使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发_文本多标签分类用二分类器做

JaxHur·2023-09-17 09:23

机器学习（八）——集成学习

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，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时

夏普123·2023-09-17 04:46

贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器

根据贝叶斯分类器（1）贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解的问题，在上一篇贝叶斯分类器（2）极大似然估计、MLE

蛋仔鱼丸·2023-09-15 10:27

OpenCV实战（32）——使用SVM和定向梯度直方图执行目标检测

2.2SVM原理3.HOG可视化4.人物检测5.完整代码小结系列链接0.前言本节中，我们将介绍机器学习方法支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)，它可以根据训练数据得到准确的二分类分类器

盼小辉丶·2023-09-15 06:00

一个基本的BERT模型框架

BERT模型由多个组件组成，包括嵌入层、Transformer编码器和分类器等。编写这些组件的完整代码超出了文本的范围。然而，一个基本的BERT模型框架以便了解其结构和主要组件的设置。

天一生水water·2023-09-14 22:28

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的

Photosource·2023-09-14 22:13

【转】利用Open CV和SVM实现问题识别

archive/2012/11/26/2788509.htmlhttp://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/27/2789767.html一、SVM介绍分类器分

aodiyu3146·2023-09-14 22:42

Python机器学习应用-北京理工大学 - 【第二周】有监督学习

•输出：分类模型根据这些训练数据，训练自己的模型参数，学习出一个适合这组数据的分类器，当有

Han_Kin·2023-09-14 22:39

竞赛选题基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2023-09-14 13:55

竞赛基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2023-09-14 13:10

【2023】数据挖掘课程设计：基于TF-IDF的文本分类

QomolangmaH·2023-09-14 07:46

朴素贝叶斯分类器之分类实操

python朴素贝叶斯分类器之分类实操基本概念鲁棒性Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概念：1.是模型具有较高的精度或有效性，这也是对于机器学习中所有学习模型的基本要求；2.是对于模型假设出现的较小偏差

yb705·2023-09-14 06:52

Logistic函数的各个参数作用分析及其在电机控制中的应用

近几天对神经网络分类器的学习中，看到了Sigmoid函数。Sigmoid函数的表达式为：在Matlab或者Octave中可以画出函数曲线。

qq_27158179·2023-09-14 05:41

【Halcon视觉】OCR字符识别

算子read_ocr_class_mlp（）读取OCR字符识别分类器do_ocr_multi_class_mlp（）使用OCR字符识别分类器素材效果代码*关闭窗口dev_close_window()*打开窗口

文布斯·2023-09-14 04:12

第七章集成学习（AdaBoost、Bagging）

集成学习（AdaBoost、Bagging）文章目录集成学习（AdaBoost、Bagging）基于数据集多重抽样的分类器决策树桩（decisionstump）AdaBoost的实现bagging实验部分基于数据集多重抽样的分类器

极恶狒狒·2023-09-13 18:21

bounding box线性回归

#boundingboxregression原理如图所示绿色框为飞机的GroundTruth(GT)，红色为提取的positiveanchors，即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准

Taiyang625·2023-09-13 13:47

R语言机器学习与临床预测模型76--预测模型验证方法

这种方法常见于决策树、朴素贝叶斯分类器、线性回归和逻辑回归等

科研私家菜·2023-09-13 12:27

Lecture 5 卷积神经网络

上一讲的神经网络是线性分类器的堆叠，只不过在中间加入非线性函数，对中间层产生的模板加权后得到最终的得分。

HRain·2023-09-13 12:31

Task5 模型融合

对于回归问题，可以将分类器输出的结果求平均值。投票法和平均法都是很有效的结合策略，Stacking

沫2021·2023-09-13 11:15

人脸识别实战之基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型

早期传统的方法有HaarCascade、HOG等，基本做法就是特征描述子+滑窗+分类器，随着2012年Alexnet的出现，慢慢深度学习在这一领域开始崛起。

CodingInCV·2023-09-13 09:50

机器学习之二分类逻辑回归案例：《鸢尾花数据》

分类器预测思路：将带有结果的样本分为训练集和测试集，进行机器学习。训练集用于计算模型，测试集检验模型的准确率。训练集和测试集参数均通过后，可用于预测模型。

梦游症者·2023-09-12 10:55

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