分类器

AIF360入门教学

在整个机器学习的过程中，偏见可能存在于初始训练数据、创建分类器的算法或分类器所做的预测中。AIFairness360工具包可以衡量和缓解机器学习过程中三个阶段的偏见。
恣睢s·2023-08-16 11:17

【Sklearn】基于AdaBoost算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 12:08

Python实现支持向量机SVM（Support Vector Machine）完整过程

其本质是计算两个观测数据的距离，学习策略是间隔最大化，所寻找的是能够最大化样本间隔的决策边界，因此又被称为大间距分类器。
Trisyp·2023-08-15 08:19

Boosting/AdaBoost —— 多级火箭助推

Boosting（提升）Boosting是一类算法的统称，它们的主要特点是使用一组弱分类器来构造一个强分类器。弱分类器意思是预测的准确性不高，可能只比随便乱猜稍好一点。强分类器指准确性较高的分类器。
X猪·2023-08-15 06:36

【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

朴素贝叶斯分类器适用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等多种应用场景。贝叶斯定理：在朴素贝叶斯分类中，我们使用贝
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

【Sklearn】基于最中心分类器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

【Sklearn】基于最中心分类器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理最近中心分类器（NearestCentroidClassifier
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:01

勘探开发人工智能技术：机器学习(3)

0提纲4.1logistic回归4.2支持向量机(SVM)4.3PCA1logistic回归用超平面分割正负样本,考虑所有样本导致的损失.1.1线性分类器logistic回归是使用超平面将空间分开,一边是正样本
HenrySmale·2023-08-14 22:05

机器学习面试005—决策树

Ans：①首先，随机森林是一个包含多个决策树的分类器；AdaBoost——即AdaptiveBoosting(自适应增强)，经典的AdaBoost算法只能处理采用指数损失函数的二分类学习任务，对异常点outlier
Silence_Dong·2023-08-14 17:18

KNN分类器、神经网络原理基础与代码实现

急切学习两步：（1）归纳（2）演绎例如：贝叶斯分类器、决策树分类等等。
牛哥带你学代码·2023-08-14 08:29

聚类与回归

通过有标签样本的学习分类器聚类和回归的区别在数据分类过程中，我们可以直接知道回归对应的具体类别名，但是在聚类过程中，我们只能知道聚类对应的类别与xxx是同一种类别。
牛哥带你学代码·2023-08-14 08:27

人工智能基础-机器学习任务之常规解决的六大问题

异常检测问题1.分类问题（Classification)抽象来看，分类问题就是构造一个分类器（Classifier），可以对数据样本的类
喜欢打酱油的老鸟·2023-08-14 05:44

auc计算方法总结

参考link1.ROC曲线对于二值分类器，评价指标主要有precision，recall，F-score(综合考虑precision和recall的调和值)ROC曲线上的每个点反映着对同一信号刺激的感受性
茶尽·2023-08-14 04:39

机器学习之New Optimizers for Deep Learning 2（没听懂的读书笔记）

GNN用途  （1）Classification  假设现在有一大堆不同的分子，训练出一个Classifier可以判断分子会不会突变，dataset就是很多label好的data然后输入一个分类器没有看过的分子
L_cherry_·2023-08-14 01:46

[Python与数据分析]-16XGBoost

1Xgboost简介  Xgboost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器。
蒸饺与白茶·2023-08-13 12:04

CNN经典网络模型之GoogleNet论文解读

目录1.GoogleNet1.1Inception模块1.1.11x1卷积1.2辅助分类器结构1.3GoogleNet网络结构图1.GoogleNetGoogleNet，也被称为Inception-v1
山河亦问安·2023-08-12 20:46

关于批量将彩色图转为灰度图

今天的任务是完成adaboost分类器中，得到XML文件。其中第一步就是讲正负样本转换为灰度图。如何批量将正负样本的图片转为灰度图呢？
Doraemon____·2023-08-12 15:17

几种深度学习目标检测算法的介绍及优缺点

R-CNN算法分为4个步骤：一张图像生成1K~2K个候选区域；对每个候选区域，使用深度网络提取特征；特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类；使用回归器精细修正候选框位置。
李飞_fd28·2023-08-12 13:23

机器学习实战3-随机森林算法

文章目录集成算法概述sklearn中的集成算法模块RandomForestClassifier重要参数&&随机森林的分类器控制基评估器的参数n_estimatorssklearn建模流程复习交叉验证我们进行
wa的一声哭了·2023-08-12 11:37

书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类

书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类文本分类器，提供多种文本分类和聚类算法，支持句子和文档级的文本分类任务，支持二分类、多分类
汀、人工智能·2023-08-12 07:38

决策树的剪枝问题

决策树的过拟合问题决策树是一种分类器，通过ID3，C4.5和CART等算法可以通过训练数据构建一个决策树。
城市中迷途小书童·2023-08-11 22:40

竞赛项目 深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

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·2023-08-11 05:52

机器学习笔记 - 使用CLIP在没有数据的情况下创建图像分类器

这里我们了解如何使用预先训练的CLIP模型来创建自定义分类器，而无需任何培训。这种方法称为零样本图像分类，它可以对原始CLIP模型训练期间未明确看到的类别图像进行分类。
坐望云起·2023-08-11 02:31

日撸代码300行：第64天(集成学习之 AdaBoosting-2)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客抽象分类器定义了两个抽象方法，是为了支持不同的弱分类器。
WangX-西石油·2023-08-11 02:00

日撸代码300行：第65天(集成学习之 AdaBoosting-3)

代码来自闵老师”日撸Java三百行（61-70天）日撸Java三百行（61-70天，决策树与集成学习）_闵帆的博客-CSDN博客今天的代码完成的是基础分类器的集成，类名为Booster。
WangX-西石油·2023-08-11 02:28

机器学习复习题

A.决策树B.随机森林C.人工神经网络D.贝叶斯学习参考答案：A（）作为机器学习重要算法之一，是一种利用多个树分类器进行分类和预测的方法。
HenrySmale·2023-08-09 20:16

支持向量机：原理与python案例

文章目录支持向量机浅析线性分类器间隔最大超平的含义线性支持向量机原理python实现案例支持向量机浅析支持向量机(SVM,supportvectormachine)是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器
人工智能学术前沿（真)·2023-08-09 14:33

分类器性能指标之ROC曲线、AUC值

一****roc****曲线1、roc曲线：接收者操作特征(receiveroperatingcharacteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性。横轴：负正类率(falsepostiverateFPR)特异度，划分实例中所有负例占所有负例的比例；(1-Specificity)纵轴：真正类率(truepostiverateTPR)灵敏度，Sensitivity(正类覆盖率
hello风一样的男子·2023-08-09 05:40

朴素贝叶斯法

故将分到后验概率最大的类中，朴素贝叶斯分类器可表示为又因为上式中分母
cccshuang·2023-08-09 00:47

机器学习实战1-kNN最近邻算法

文章目录机器学习基础机器学习的关键术语k-近邻算法（KNN）准备：使用python导入数据实施kNN分类算法示例：使用kNN改进约会网站的配对效果准备数据：从文本文件中解析数据分析数据准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证分类器手写识别系统机器学习基础机器学习的关键术语
wa的一声哭了·2023-08-08 23:38

如何通过 4 个简单步骤基于ESP32部署 Arduino 机器学习分类器

步骤1.加载数据为了训练分类器，我们需要一些数据。如果您从零开始并且还没有首选的文件夹结构，我建议您创建一个文件夹来保存您收集的数据。.
TD程序员·2023-08-08 23:27

（统计学习方法|李航）第一章统计学习方法概论七八九十节——生成模型与判别模型，分类问题，标注问题，回归问题

目录一，生成模型与判别模型二，分类问题三，标注问题四，回归问题一，生成模型与判别模型P（X,Y）是联合概率分布只要是出现联合概率分布，就一定是生成模型判别方法就是直接去求概率二，分类问题评估分类器性能的指标一般是分类准确率其定义是
Allenspringfestival·2023-08-08 14:41

OPENCV C++(八)HOG的实现

适合做行人的识别和车辆识别对一定区域的形状描述方法可以表示较大的形状把图像分成一个一个小的区域的直方图用cell做单位做直方图计算各个像素的梯度强度和方向用3*3的像素组成一个cell3*3的cell组成一个block来归一化提高亮度不变性常用SVM分类器一起使用进行行人分类代码思路
ElE rookie·2023-08-08 12:40

C++(CMake)视觉OpenCV-Raspberry Pi图像处理-3D图像重建-面部界标检测-卷积神经网络车牌自动识别-深度神经网络面部检测和识别

使用人脸模块进行人脸界标（也称为人脸标记）检测的过程；图像分割和特征提取、模式识别基础知识和两种重要的模式识别算法，支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)；在图像上检测人脸的不同技术，从使用具有Haar特征的级联分类器的更经典
亚图跨际·2023-08-08 05:39

图片特征HOG/LBP/ORB存为npy文件

文章目录前言一、HOG特征存npy文件二、LBP特征存npy文件三、ORB特征存npy文件总结前言例如需要分类器KNN、SVM等对图片特征进行分类，在这之前把图片特征转为npy文件。
粒子白·2023-08-08 01:07

Matlab实现支持向量机算法（附上多个完整仿真源码）

文章目录1.支持向量机的基本原理2.Matlab支持向量机的使用3.支持向量机的一个简单案例5.总结6.完整仿真源码+数据下载1.支持向量机的基本原理支持向量机是一种基于最大间隔的分类器，它的目标
YOLO数据集工作室·2023-08-07 20:46

python sklearn 朴素贝叶斯分类

概述朴素贝叶斯分类器(NaïveBayesclassifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。
ClownFreeMan·2023-08-07 19:19

二分类模型性能评估方法

saliencydetection，之前在objectdetection中使用较多的是mAP,而这里使用的更多的是ROC(RecieverOPerationCharacteristic)曲线和AUC评价分类器的性能
williamyi96·2023-08-07 17:35

机器学习的分类模型评价方法

文章目录分类模型评价方法交叉验证：Cross-Validation混淆矩阵：ConfusionMatrix受试者工作特征曲线：receiveroperatingcharacteristic(ROC)curve分类模型评价方法评估分类器
连连斯基·2023-08-07 17:32

基于二进制草蝉优化算法选择特征并使用 KNN 进行训练（Matlab代码实现）

这种方法主要用于解决特征选择问题，并利用选定的特征集合来训练KNN分类器。下面是该算法的基本步骤：特征选择：采用二进制草蝉优化算法对原始特征集进行优化，从而选择出最佳特征子集。
然哥依旧·2023-08-06 05:59

Software 2.0

神经网络不仅仅是另一种分类器，它们代表着我们在软
fanyamin·2023-08-05 18:56

算法之机器学习简介

创建垃圾邮件过滤器垃圾邮件过滤器使用一种简单算法——朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesclass
非问·2023-08-05 13:50

【技术博客】对抗性域适应

域适应通过将源域和目标域的特征投影到相似的特征空间，这样就可以拿源域的分类器对目标域进行分类了下面拿二分类做说明，如下图：域.PNG图中红圈是源域，蓝圈是目标域，圆圈和叉是不同特征的数据，源域的分类器将源域的数据分为两类
MomodelAI·2023-08-05 09:59

集成学习算法是什么？如何理解集成学习？

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。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。
传智教育·2023-08-05 05:33

【Python机器学习】实验08 决策树

算法生成决策树7利用数据构造一颗决策树Scikit-learn实例决策树分类决策树回归Scikit-learn的决策树参数决策树调参实验1通过sklearn来做breast_cancer数据集的决策树分类器训练准备数据训练模型测试模型实验
Want595·2023-08-04 14:15

OpenAI因“准确率低”的原因停止了其AI写作检测器

周四，OpenAI悄悄地撤下了其AI分类器，这是一个实验性工具，旨在检测由AI生成的文本。
大雾的小屋·2023-08-04 12:30

Pytorch学习笔记 | 构建神经网络模型 | 提升效果的优化方法

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset#构建一个神经网络分类器
惊鸿若梦一书生·2023-08-04 02:41

Scikit-learn中的特征生成处理

下面就汇总一下数据在前处理完成后和被送到分类器之前的阶段中，能够使用，带来便利的各种轮子。LabelEncoder在将字符串转换成ID的时候可以使用。
马力_Panotech·2023-08-03 23:57

【秋招】算法岗的八股文之机器学习

目录机器学习特征工程常见的计算模型总览线性回归模型与逻辑回归模型线性回归模型逻辑回归模型区别朴素贝叶斯分类器模型(NaiveBayes)决策树模型随机森林模型支持向量机模型(SupportVectorMachine
zz的大穗禾·2023-08-03 22:34

手把手教你写CS231N作业一 KNN分类器 详细解析 作业源文件 数据集

第一个实现KNN分类器。如果是windows环境，需要首先下载数据集。TheCIFAR-10dataset官网官网上也有关于本数据集的说明往下翻到下载，选择python版本的下载即可。
www_z_dd·2023-08-03 19:21

吴恩达深度学习-3.3目标检测

我们以之前的车辆检测举例，比如说我们想要检测左边这种图当中检测到是否有车辆存在的情况，那么我们需要建立一个数据集，这个数据集是那种车辆占满了图片的情况（为了检测效果好），通过训练之后，我们可以得到一个能分辨车辆是否存在的分类器
prophet__·2023-08-03 10:41
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