分类器第19页

Pyhton，OpenCV对象检测之——Haar级联人脸及眼睛检测

使用基于Haar特征的级联分类器的对象检测是一种有效的对象检测方法。它是一种基于机器学习的方法，其中级联函数是从

程序媛一枚~·2023-09-07 10:16

OpenCV实战（31）——基于级联Haar特征的目标检测

OpenCV实战（31）——基于级联Haar特征的目标检测0.前言1.Haar特征图像表示2.基于级联Haar特征的二分类分类器3.级联分类器算法流程4.使用Haar级联检测器进行人脸检测5.完整代码小结系列链接

盼小辉丶·2023-09-07 10:41

【AI】机器学习——朴素贝叶斯

文章目录2.1贝叶斯定理2.1.1贝叶斯公式推导条件概率变式贝叶斯公式2.1.2贝叶斯定理2.1.3贝叶斯决策基本思想2.2朴素贝叶斯2.2.1朴素贝叶斯分类器思想2.2.2条件独立性对似然概率计算的影响

AmosTian·2023-09-07 09:42

QT人脸识别知识

级联分类器：是用来人脸识别。在判断之前，我们要先进行学习，生成人脸的模型以便后续识别使用。人脸识别器：判断是谁的面部。

小钱努力学C·2023-09-06 23:17

GBDT，XGBoost算法理解

GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布(训练数据不同样本的权值)，针对不同概率分布的数据调用弱分类算法学习一系列的弱分类器

小小白2333·2023-09-06 20:08

提升方法与集成学习（学习笔记）

提升方法与集成学习一.Boosting二..AdaBoost、1.简介2.基本原理3.弱分类器4.Adaboost数据权重三.提升树四.RF随机森林4.1bagging的原理4.2随机森林一.BoostingBoosting

Lfone001·2023-09-06 18:00

C++ Opencv视频检测

可以使用诸如Haar特征分类器、Cascade分类器或深度学习模型等技术进行对象检测。

AI从入门到实践·2023-09-06 00:50

利用register_forward_hook()精确定位到模型某一层的输入和输出

在论文中偶然读到一些方法会用到模型中间的隐藏层作为分类器，与模型最后一层作为分类器的性能进行对比，故而思考如何能够简便快捷地实现将模型某一层的输出输出拉取出来的方法，发现有现成hook函数可以做到这一点

Unstoppable~~~·2023-09-05 21:16

检测 ChatGPT、GPT-10、Bard 和 Claude 的 4 大工具

2.开放人工智能AI文本分类器OpenAI的AI文本分类器非常

·2023-09-05 14:48

【知识积累】准确率，精确率，召回率，F1值

二分类的混淆矩阵（预测图片是否是汉堡）分类器到底分对了多少？预测的图片中正确的有多少？有多少张应该预测为是的图片没有找到？精确率和召回率在某种情况下会呈现此消彼长的状况。

沐兮Krystal·2023-09-04 23:54

【小沐学NLP】Python使用NLTK库的入门教程

nltk语料库3、测试3.1分句分词3.2停用词过滤3.3词干提取3.4词形/词干还原3.5同义词与反义词3.6语义相关性3.7词性标注3.8命名实体识别3.9Text对象3.10文本分类3.11其他分类器

爱看书的小沐·2023-09-04 18:15

逻辑回归Logistic

最后结果用sigmoid函数输出因此，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（如下公式所示），然后把所有结果值相加，将这个总和代入Sigmoid函数中，进而得到一个范围在

accosmos·2023-09-04 17:54

【人工智能】—_线性分类器、感知机、损失函数的选取、最小二乘法分类、模型复杂性和过度拟合、规范化

文章目录Linearpredictions线性预测分类线性分类器感知机感知机学习策略损失函数的选取距离的计算最小二乘法分类求解最小二乘分类矩阵解法一般线性分类模型复杂性和过度拟合训练误差测试误差泛化误差复杂度与过拟合规范化

Runjavago·2023-09-04 13:53

人脑功能连接与相似性分析：基于Python

MVPA被认为是一个监督分类问题，分类器试图捕捉fMRI活动的空间模式和实验条件之间的关系，从而推断大脑区域和网络的功能作用。

茗创科技·2023-09-04 06:37

Lesson6---案例:人脸案例

学习目标了解opencv进行人脸检测的流程了解Haar特征分类器的内容1基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。

YoLo-8·2023-09-04 00:04

监督学习的介绍

一、定义监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。

花开盛夏^.^·2023-09-03 23:09

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯核心思想：要求分类器给出一个最优类别的猜测结果，同时给出这个猜测概率的估计值我们称之为朴素，是因为整个形式化过程只做最原始，最简单的假设。

ZackJiang·2023-09-03 21:39

yolov2相较于yolov1的改进

目录前言BN层取代了Dropout使用了高分辨率分类器K-means选定先验框的尺寸网络结构—darknet19细粒度的特征前言yolov2是在yolov1的基础上进行改进的，主要解决了yolov1定位不准确以及检测重叠的物体极差的情况

夏天是冰红茶·2023-09-03 18:56

不同分类器对数据的处理

"""基于鸢尾花的不同分类器的效果比对:step1：准备数据；提取数据的特征向量X,Y将Y数据采用LabelEncoder转化为数值型数据;step2:将提取的特征向量X,Y进行拆分(训练集与测试集)step3

xzwyb---持续充电中·2023-09-03 09:56

数据挖掘导论学习笔记（四）

第五章分类：其他技术基于规则的分类器：每一个分类规则可以表示为如下形式：ri:(条件i)---->yi规则：(条件i)规则前件或前提：规则左边规则后件：规则右边，包含预测类yi分类规则的质量衡量：给定数据集

进阶中的程序猿·2023-09-03 05:41

数据挖掘基础导论学习笔记（五）

第五章分类其他分类贝叶斯分类器贝叶斯定理：把类的先验知识和从数据中收集的新证据相结合的统计原理。

进阶中的程序猿·2023-09-03 05:08

丢弃法（Dropout）

我们所指的丢弃法，通常是对输入层或者隐含层进行一下操作：1.随机选择一部分该层的输出作为丢弃元素2.把丢弃元素乘以03.把非丢弃元素拉伸本质在集成学习里，我们可以对训练数据集有放回地采样若干次并分别训练若干个不同的分类器

对酒当鸽·2023-09-03 01:36

随机森林算法

随机森林是包含多个决策树的分类器，一般输出的类别是由决策树的众数决定。随机森林也可以用于常见的回归拟合。随机森林主要是运用了两种思想。具体如下所示。

夏子期lal·2023-09-02 19:34

第一天-训练与测试模型

importpandasdata=pandas.read_csv("file_name.csv")Numpy数组我们已经在Pandas中加载数据，现在需要将输入和输出拆分为numpy数组，以便在scikit-learn中应用分类器

徐凯_xp·2023-09-02 06:46

OCR文字检测与识别系统：融合文字检测、文字识别和方向分类器的综合解决方案

1.PP-OCR系统简介与总览前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。然而对于我们实际场景中的一张图像，想要单独基于文字检测或者识别模型，是无法同时获取文字位置与文字内容的，因此，我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联，构建了PP-OCR文字检测与识别系统。在实际使用过程中，检测出的文字方向可能不是我们期望的方向，最终导致文字识别错误，因此我们在PP-OCR系统中也引入

汀、人工智能·2023-09-02 00:34

提升方法AdaBoost算法

大概流程是首先建立一个弱分类，然后计算其错误率，根据错误的样本数给样本分配权重，然后再根据这个样本权重去计算新的最小分类错误率，以此类推，直到所有分类器权重*样本==label。

accosmos·2023-09-01 13:47

基于OpenCV+LPR模型端对端智能车牌识别——深度学习和目标检测算法应用(含Python+Andriod全部工程源码)+CCPD数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境OpenCV环境Android环境1.开发软件和开发包2.JDK设置3.NDK设置模块实现1.数据预处理2.模型训练1）训练级联分类器2）

小胡说人工智能·2023-09-01 08:16

eCognition SVM 分层分类心得

SVM分类方法与简单分类方法相区别的是构建分类器的训练和应用两步。搭建起来以后，规则的选择还是相似的。分层分类关系的构建，主要是运用Lev

犟果·2023-09-01 06:29

从将蘑菇分类为可食用或不可食用的分类中学习随机森林分类器

Thereareabout50,000speciesofmushroomsandoutofwhich1to2%ofthemarepoisonous.PredictingwhetheramushroomisedibleornotisaclassicprobleminthedomainofMachineLearning.Amushroomisclassifiedbasedonanumberoffeat

weixin_26704853·2023-09-01 05:59

贝叶斯分类器

1.1、贝叶斯决策论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，在所有相关概率都已知的理想情形下，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。下面以多分类任务为例来解释其基本原理。假设有N种可能的类别标记，即Y={,.......},是将一个真实标记为的样本误分类为所产生的损失。基于后验概率P（|x）可以获得将样本x分类为所产生的期望损失（expectedlos

c839e88a53e3·2023-09-01 05:13

论文阅读4-综述文章：深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

深度学习算法图像分类传统是传统图像分类算法主要使用ＳＩＦＴ，ＬＢＰ等算法来手动提取特征，再将提取的特征用于训练支持向量机（Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）等分类器进行分类取得的最好的错误率是

人生总可重来·2023-08-31 20:40

深度学习 - 一问一答

(2)大数据下采样2、训练层面：把大数据划分，分别与小数据训练数个分类器，再结合起来。Sigmoid激活函数为什么会出现梯度消失

aaa小菜鸡·2023-08-31 14:07

使用 BERT 进行文本分类（03/3）

在这篇文章中，我将向您展示如何训练分类器并对其进行评估。二、准备数据的又一个步骤上次，我们使用train_test_split将数据拆分为测试和验证数据。

无水先生·2023-08-31 11:45

ModaHub魔搭社区：AI原生云向量数据库Zilliz Cloud与 PyTorch 集成搭建图片搜索系统

该系统使用的数据集是Kaggle上提供的印象派大师分类器数据集（Impressionist-ClassifierDataset）。

LCHub低代码社区·2023-08-31 09:54

基于Matlab实现生活中的图像信号分类（附上源码+数据集）

训练数据是已经被标记过的图像信号，用于训练分类器。这些图像信号可以来自不同的类别，比如动物、植物、建筑物等等。我们需要至少有几十张图像信

Matlab仿真实验室·2023-08-31 08:00

《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》阅读笔记

在我看来，整篇论文的亮点有如下几条：1、提出了完整的FCN定义，并且举了具体例子阐述如何将传统表现较为优异的分类器，转化成一个FCN。这种转化使得任意大小的图像都可以作为输入图像(

不要瞎想·2023-08-31 03:20

论文解读《Adversarial training methods for semi-supervised text classification》

通过对输入进行小扰动创建的实例，可显著增加机器学习模型所引起的损失对抗性实例的存在暴露了机器学习模型的脆弱性和局限性，也对安全敏感的应用场景带来了潜在的威胁；1.2对抗性训练训练模型正确分类未修改示例和对抗性示例的过程，使分类器对扰动具有鲁棒性目的

系统免驱动·2023-08-30 05:37

cs231n作业 assignment 1 q1 q2 q3

文章目录前言嫌啰嗦直接看源码作业一内容Q1knn分类器compute_distance_two_loops题面解析代码输出InlineQuestion1题面解答predict_labels题面解析代码结果

理智点·2023-08-29 11:01

【机器学习】

说明：机器学习总结0、数据集1、贝叶斯分类器（一）计算题所有样本分为两类（c）：好瓜=是、好瓜=否（1）计算先验概率：P(c)（2）计算每个属性的条件概率：P(xi|c)（3）代入朴素贝叶斯公式：（4）

许多仙·2023-08-29 08:26

《机器学习实战》学习笔记（二）之决策树（上）决策树的生成及修剪，ID3,C4.5CART算法

WindowsPython版本：Python2.7IDE：Sublimetext3一决策树的概述1决策树的发展2决策树的定义3决策树与if-then规则二决策树的算法框架1决策树主函数2计算最优特征子函数3划分数据集子函数4分类器三决策树的构造

john_bh·2023-08-29 06:15

深度解析：Stable Diffusion中negative prompt是如何作用的？

目录从分类器引导技术开始说起

沉迷单车的追风少年·2023-08-29 00:23

计算机毕设基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

基本的检测框架有两种：一种是以滑动窗口为单位对图像进行扫描，对扫描所得的每个子图像提取特征，并用学习到的分类器

DanCheng-studio·2023-08-28 18:51

朴素贝叶斯是线性分类器吗

http://www.algorithmdog.com/%E6%9C%B4%E7%B4%A0%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%99%A8-%E6%9C%AC%E8%B4%A8%E4%B8%8A%E6%98%AF%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%88%86%E7%B1%BB%E5%99%A8-2

Johann_Liang·2023-08-28 17:19

目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

传统目标检测传统的目标检测流程：1）区域选择（穷举策略：采用滑动窗口，且设置不同的大小，不同的长宽比对图像进行遍历，时间复杂度高）2）特征提取（SIFT、HOG等；形态多样性、光照变化多样性、背景多样性使得特征鲁棒性差）3）分类器分类

pppppwwj·2023-08-28 15:03

分类器评价指标

混淆矩阵实际样本预测结果正例反例正例TP(正预测为正，真正)FN(正预测为负，假负）负例FP(负预测为正，假正）TN（负预测为负，真负）1.准确率TP和TN：表示预测正确的2.1.查准率：（精确率），预测为真占预测为真的百分比，表示对正样本的预测准确程度（预测为正/所有为正的预测）。2.2.查全率：（召回率），实际样本为正中预测为正的比例，（预测为正/所有为正的样本）2.3F1，兼顾精确率和召回率

俭任G·2023-08-28 15:00

级联分类器的使用——车辆检测

级联分类器的介绍级联分类器是一种用于对象检测的机器学习算法，它通过级联的方式对图像进行多次分类，从而实现高效的目标检测。在本文档中，我们将介绍如何使用级联分类器进行目标检测，并提供相关的代码示例。

时光如箫声留念·2023-08-28 04:35

如何创建自己的OpenCV级联分类器

OpenCV级联分类器概念目前常用的实用性目标检测与跟踪的方式方法有以下两种帧差法：识别原理就是基于前后两帧图像之间的差异进行对比，获取图像画面中正在运动的物体从而达到目标检测，缺点是画面中所有运动中物体都能识别

时光如箫声留念·2023-08-28 04:05

TensorFlow二元-多类-多标签分类示例

探索不同类型的分类模型，使用TensorFlow构建二元、多类和多标签分类器。

亚图跨际·2023-08-27 16:20

机器学习：异常检测实战

Baseline三种autoencoder后面可以再加一个分类器，训练一个分

uncle_ll·2023-08-27 15:09

分类器的准确率、召回率以及综合评价指标

引言需求：如何评价一个分类器的好坏我们都知道机器学习要建模，但对于模型的好坏（即模型的泛化能力），并不知道是怎样的，可能模型很差，泛化能力弱，对测试集不能很好的预测和分类，所以，为了了解和对比不同模型的泛化能力

热爱学习的Valeria·2023-08-27 13:11

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