分类器第25页

卷积神经网络之全连接层

往期回顾：神经网络之卷积和池化(一)神经网络之卷积和池化(二)大多数内容来源于：卷积神经网络中的全连接层全连接层的作用是：连接所有的特征，将输出值送给分类器(如softmax分类器)，其将卷积输出的二维特征图转化成

北木.·2023-06-22 07:13

关于XGBoost模型的浅理解以及用法

xgboost是一种集成分类器（弱分类器），xgboost是基于提升树的。提升树：简单说，就是一个模型表现不好，我继续按照原来模型表现不好的那部分训练第二个模型，依次类推。

Dongxue_NLP·2023-06-22 02:54

27-1BP_Adaboost强分类器公司财务预管建模——强预测器和弱预测器（附matlab程序）

1.简述学习目标：进行强预测器和弱预测器的训练来减小误差BP_Adaboost模型Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。

素馨堂·2023-06-22 00:17

27-2BP_Adaboost强分类器公司财务预管建模——强分类器和弱分类器（附matlab程序）

1.简述Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为：首先给出弱学习算法和样本空间（x,y），从样本空间中找出m组训练数据，每组训练数据的权重都是1/m。

素馨堂·2023-06-22 00:15

Matlab实现支持向量机算法（附上完整仿真源码）

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

Matlab仿真实验室·2023-06-21 15:41

七、搭建自己的人脸识别系统

该系统能够检测和识别实时视频流或静止图像中的人脸，并且可以定制以使用不同的数据集或分类器，该算法在LFW数据集上的准确率为99.63%。可用

vandh·2023-06-21 14:05

六、使用深度学习构建人脸识别模型

使用Dlib进行预处理，使用Tensorflow+Scikit-learn训练能够根据图像预测身份的分类器。1、人脸识别简介面部识别是一种生物识别解决方案，可以测量一个人面部的独特特征。

vandh·2023-06-21 14:03

无监督域适应（UDA）（3）

一、动机模型训练在两个步骤之间交替进行:(I)约束两个分类器的学习，以最大化未标记目标域数据的预测差异;(II)约束特征提取器的学习，以最小化这种差异。

苗妮·2023-06-21 13:05

[学习笔记] [机器学习] 7. 集成学习（Bagging、随机森林、Boosting、GBDT）

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。1.2复习：机器学习的两个核心任务任务一：如何优化训练

Le0v1n·2023-06-21 07:08

OpenCV项目开发实战--图像识别和目标检测之（手写数字分类）

文末附基于Python和C++两种方式实现的测试代码下载链接在本教程中，我们将使用OpenCV构建一个简单的手写数字分类器。一如既往，我们将分享用C++和Python编写的代码。

TD程序员·2023-06-21 03:00

学习adaboost（二，第一次迭代，c#实现）

我们来搞第一次迭代：我们取x<2.5,标签=1，else，标签=-1这个分类器，发现分错的是5，7，8三组数据，正确的都由0.1变为0.0714了，降低了，错误的更新后由0.1变成0.16了，升高了

工业机器视觉设计和实现·2023-06-21 03:52

学习adaboost（四，最后一次迭代，c#实现）

如果还搞不定，就得启用犯错4的分类器了，我们这一次是第三次迭代，和第二次没差别，我们看一下数据更新情况，希望是最后一次。

工业机器视觉设计和实现·2023-06-21 03:52

学习adaboost（一，遍历分类器，c#实现）

我看了很多遍，终于搞懂了，现在编程试一试，参考文献（十三）通俗易懂理解——Adaboost算法原理-知乎(zhihu.com)先写一一段代码，把这个数据集里头的所有分类器找出来：一共四种结果：第一种：针对

工业机器视觉设计和实现·2023-06-21 03:51

学习adaboost（三，第二次迭代，c#实现）

我们改进了第一次迭代：第二次迭代如下：因为三个弱分类器都是犯了3次错误，我们故意选了y>6.5,标签=1，else，标签=-1；第一个弱分类器已经选了，再选一次没意义，不会有任何进展，和第一次迭代一模一样

工业机器视觉设计和实现·2023-06-21 03:49

YOLO（你只需看一眼）技术通讲（基于论文与开源代码）

YOLO通讲前言YOLOv1论文及项目地址介绍模型架构统一检测边界框的置信度类置信度网络设计训练模型局限总结YOLOv2模型改进正则化批处理使用高分辨率分类器卷积化锚盒维度聚类前言YOLO作为现在目标检测技术中较为基础且流行的技术之一

高星熠·2023-06-21 02:22

多层感知机学习XOR实例

即对于分类器，函数y=f∗(x)y=f^*(x)y=f∗(x)，多层感知机定义映射关

高星熠·2023-06-21 02:22

人脸检测——基于机器学习3】AdaBoost算法

算法的人脸检测算法包含的主要工作：（1）通过积分图快速求得Haar特征；（2）利用AdaBoost算法从大量的特征中选择出判别能力较强的少数特征用于人脸检测分类；（3）提出一个级联结构模型，将若干个弱分类器集成一个强分类器

暖阳下的好日子·2023-06-20 20:55

图像分割常见性能指标的计算方法（python）

对于k元分类，其实它就是一个k*k的表格，用来记录分类器的预测结果。

edwin9·2023-06-20 11:13

26.利用概率神经网络分类预测基于PNN的变压器故障诊断（附matlab程序）

它实质上是一个分类器，根据概率密度函数的无参估计进行贝叶斯决策而得到分来结果。

素馨堂·2023-06-20 07:14

PaddleOCR #使用PaddleOCR进行光学字符识别 - OCR飞桨实验

它提供文本检测、文本方向分类器和文本识别。PaddleOCR在其工具包中提供了多种模型，包括旗舰PP-OCR和最新算法，如SRN、NRTR等。PaddleOCR还根据大小提供

有时有味·2023-06-20 05:36

机器学习——KNN算法（手动代码，含泪）

徒手实现代码的过程，真是含泪和心酸，浪费了生命中的三天，以及工作中的划水一小时终于滤清思路后，自己实现了KNN都说KNN是最基础，最简单的分类器放屁！骗纸！！！

# JFZero·2023-06-19 21:13

Day_51-53kNN分类器

目录Day_51：kNN分类器一.前言二.机器学习基本术语三.kNN算法的原理1.kNN算法的思想2.kNN算法的具体实现过程四.代码实现1.导包2.参数初始化3.数据的导入4.数据的抽取5.对于测试集进行预测

DARRENANJIAN·2023-06-19 21:10

线性分类器

目录结构图图像类型：什么是线性分类器线性分类器的矩阵表示线性分类器的权重向量线性分类器的决策边界损失函数多类支撑向量机损失正则项损失L0、L1、L2正则化参数优化更新权重W优化方法梯度算法改进权重初始化应对过拟合结构图图像类型

小鹿学程序·2023-06-19 14:48

OpenCV的级联分类器训练

使用增强级联的弱分类器包括两个主要阶段：训练和检测阶段。对象检测教程中有描述使用基于HAAR或LBP模型的检测阶段。

徐福记456·2023-06-19 03:17

朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器首先要清楚朴素贝叶斯分类器是基于“属性条件独立性假设”，即所有属性相互独立，换句话说就是，假设每个属性独立的对分类结果产生影响。

Dream_Xu0526·2023-06-18 19:51

机器学习笔记07---朴素贝叶斯分类器

一、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。贝叶斯公式：其中，P(c)是类"先验"概率；P(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，或称为"似然"(likelihood)；P(x)是用于归一化的“证据”因子。对给定样本x，证据因子P(x)与类标记无关，因此估计P(c

一件迷途小书童·2023-06-18 19:50

机器学习笔记 - 基于Scikit-Learn的各种分类器进行分类并比较

该接口在所有这些方法上都是一致的，因此它不仅易于使用，而且也很容易构建一个大型分类器/回归模型集合并使用相同的命令训练它们。我们这里基于scikit-learn构建，训练，评估和验证分类器，

坐望云起·2023-06-18 16:09

FastText原理总结

1传统分类网络句子分类的一个简单有效的模型是将句子表示为词袋(BoW)并训练线性分类器，例如逻辑回归或支持向量机。

白三点·2023-06-18 07:43

KNN算法

2.3分类决策规则3.KNN算法特点及应用场景4.KNN算法的Python应用4.1KNN算法的Python实现4.2sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(k近邻分类器

crossoverpptx·2023-06-17 15:35

基于Tensorflow实现声纹识别

安装命令:pipinstallpytest-runnerpipinstalllibrosa安装pyAudiopyAudio用于提取特征，训练并且使用分类器、语音分割功能、内容关系可视化具体功能：特征提取

TomCruisePro·2023-06-17 11:15

各种目标检测网络

2014-twostage候选区域生成：一张图像生成1K~2K个候选区域（采用SelectiveSearch方法）特征提取：对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征（CNN）类别判断：特征送入每一类的SVM分类器

tanfuz·2023-06-17 00:17

目标检测之小目标检测和遮挡问题

小目标难检测原因小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resnet系列）都有几次下采样处理:导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小，导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差

专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-06-16 23:19

pytorch实现图像分类器

pytorch实现图像分类器一、定义LeNet网络模型1，卷积Conv2d2，池化MaxPool2d3，Tensor的展平：view()4，全连接Linear5，代码：定义LeNet网络模型二、训练并保存网络参数

张嘉烘·2023-06-16 20:28

VirSorter2识别病毒序列

标题：VirSorter2:amulti-classifier,expert-guidedapproachtodetectdiverseDNAandRNAviruses中文：一种含多分类器且有专家指导的

小白菜学生信·2023-06-16 17:51

使用GPT-3训练垃圾短信分类器示例详解

目录引言训练数据注意事项训练过程开始训练迭代训练更多训练类型与商业应用内容分类器结构化信息提取上下文会话信息嵌入查询引言平时我们都会收到很多短信，由于微信等即时通讯工具的普及，短信已经成为了一个验证码接收器

·2023-06-16 14:35

【opencv450-samples】人脸检测 -haar级联分类器

#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include"opencv2/objdetect.hpp"#include"opencv2/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc.hpp"#include"opencv2/videoio.hpp"#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;staticvoi

十年一梦实验室·2023-06-16 13:48

【youcans 的图像处理学习课】23. 人脸检测：Haar 级联检测器

专栏地址：『youcans的图像处理学习课』文章目录：『youcans的图像处理学习课-总目录』【youcans的图像处理学习课】23.人脸检测：Haar级联检测器4.Haar级联分类器5.Haar人脸

youcans_·2023-06-16 13:18

人脸检测——基于openCV库的Haar分类器方法

1.人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵，从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空间，根据相似度量来判断人脸是否存在。基于知识的人脸检测方法Ø模板匹配Ø人脸特征Ø形状与边缘Ø纹理特性Ø颜色特征基于

Mr_Nobody17·2023-06-16 13:18

精确率和召回率哪个更好

【精确率】是指分类正确的正样本占分类器判定为正样本的样本个数的比例精确率=预测正确的正样本/预测为正样本总数【召回率】是指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例召回率=预测正确的正样本/真正的正样本总数我们可以很明显的看出

xxxx坚持是王道·2023-06-16 12:03

软件工程应用与实践（二）：Paddle OCR的框架与技术初识

2021SC@SDUSC目录一、PaddleOCR的介绍1.1OCR的发展与面临的困难1.2PaddleOCR的推出二、PP-OCR的框架2.1文字检测器2.2方向分类器2.3文字识别器三、PP-OCR

pinkray_c·2023-06-16 10:38

日撸 Java 三百行day51-53

文章目录说明Day51-52KNN分类器1.KNN2.代码1.aff内容解读2.代码理解Day53knn补充1.加权思路2.加权代码3.leave-one-out测试思路4.leave-one-out代码说明闵老师的文章链接

fulisha_la·2023-06-16 10:00

日撸java三百行day63-65

文章目录说明1.Day63-65AdaBoosting算法1AdaBoostin举例1.1数据样本1.2举例过程2.理论知识3.总结2.代码理解1.WeightedInstances类2.选择基分类器并进行训练

fulisha_la·2023-06-16 10:58

机器学习实战第2章监督学习课后习题

3.为MNIST数据集构建一个分类器，并在测试集上达成超过97%的精度。

suzybai的学习笔记·2023-06-16 06:41

《机器学习公式推导与代码实现》chapter10-AdaBoost

1Boosting集成学习将多个弱分类器组合成一个强分类器，这个强分类器能取所有弱分类器之所长，达

Jiawen9·2023-06-15 18:48

Python神经网络编程学习笔记

文章目录神经网络基本原理线性分类器学习率一个线性分类器的局限性逻辑AND、逻辑OR逻辑XOR神经元sigmoidfunction的logisticfunction(逻辑函数)多层神经元演示只有两层，每层两个神经元的神经网络的工作矩阵大法

源代码•宸·2023-06-15 18:39

Adaboost算法详细讲解

转自线上数据建模Adaboost算法详细讲解Adaboost(AdaptiveBoosting):Adaboost是Boosting模型，和bagging模型（随机森林）不同的是：Adaboost会构建多个若分类器

MLPlatform·2023-06-15 18:24

【RF-SSA-LSTM】随机森林-麻雀优化算法优化时间序列预测研究（Python代码实现）

2.1RF特征选择2.2LSTM预测2.3SSA-LSTM预测2.4MLP预测2.5几种算法比较3参考文献4Python代码实现1概述参考文献：RF：随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

紫极星光·2023-06-15 17:02

机器学习之朴素贝叶斯二、情感分析实践

二、利用朴素贝叶斯进行情感分析1.数据类别说明2.什么是词袋模型3.数据展示4.利用词袋模型进行词表构建5.到了这一步，我们的前期工作都已经准备好了，有了样本的向量化数据，开始进行`朴素贝叶斯分类器构造

QuietNightThought·2023-06-15 15:33

利用Python读取网络数据文件

开发工具Anaconda2Python3描述在贝叶斯分类器学习过程中，积累了问题。文章涵盖以下3方面内容：通过Python代码实现网络数据的加载、保

kngines·2023-06-15 09:11

Bagging与Boosting的联系与区别

Bagging(套袋法)与Boosting(提升法)是集成学习中重要的算法，是一种模型融合的重要方法，相对于只利用一种分类模型，多个分类器的平均预测结果或利用投票的规则得到新的预测结果，往往会更好。

YERA·2023-06-15 03:16

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