分类器

DL | 如何检测cv2.CascadeClassifier()是否加载了.xml文件

在使用cv2.CascadeClassifier()函数加载OpenCV级联分类器时，因为看不到加载后的数据类型，有时候不知道是否加载成功，可以用以下方法测试。
lovetaozibaby·2023-06-15 00:10

贝叶斯分类器

一、背景贝叶斯分类是以贝叶斯定理为基础的一种分类算法，其主要思想为：先验概率+新的数据=后验概率。将分类看做决策，进行贝叶斯决策时考虑各类的先验概率和类条件概率，也即后验概率。二、贝叶斯公式我们经常会需要在已知P(y|x)时计算P(x|y)。幸运的是，如果还知道P(x)，我们可以用贝叶斯公式来实现这一目的：推广下来：三、最小错误率贝叶斯决策贝叶斯决策的基本理论依据就是贝叶斯公式（式1），由总体密度
物随心转·2023-06-14 23:02

机器学习(八)-基于KNN分类算法的手写识别系统

1项目介绍基于k-近邻分类器(KNN)的手写识别系统,这里构造的系统只能识别数字0到9。数据集和项目源代码难点：图形信息如何处理?
·2023-06-14 22:50

机器学习笔记之K近邻学习算法

明可夫斯基距离K\mathcalKK近邻算法算法描述K\mathcalKK值的选择小插曲：懒惰学习与急切学习KD\text{KD}KD树描述及示例K\mathcalKK近邻VS\text{VS}VS贝叶斯最优分类器引言本节将介绍
静静的喝酒·2023-06-14 15:57

利用卷积神经网络实现人脸识别的应用

卷积神经网络是一种深度学习模型，它可以从图像中提取高层次的特征，并通过分类器来判断图像中是否存在人脸，以及人脸属于哪个人。
matlabgoodboy·2023-06-14 12:29

Bagging...

#_*_coding:utf-8_*_"""一个原始数据的bagging分类，编辑代码思想的步骤：1.根据要实现的需求，导入数据处理和功能调用的包/模块2.创建数据3.创建变量n_tree:集成分类器棵数
小白进阶---持续充电中·2023-06-14 12:51

【机器学习】sklearn实现SVM分类算法

#小鲸云课堂的说法支持向量机(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。
思考实践·2023-06-14 12:50

吴恩达老师《机器学习》课后习题2之逻辑回归(logistic_regression)

案例:根据学生的两门学生成绩，建立一个逻辑回归模型，预测该学生是否会被大学录取数据集:ex2data1.txtpython实现逻辑回归，目标：建立分类器(求解出三个参数θ0，θ1，θ2)即得出分界线。
cx-young·2023-06-14 04:39

【2018-09-25】朴素贝叶斯算法

训练数据集：先验概率：条件概率分布：后验概率分布：朴素贝叶斯分类器可表示为：后验概率最大化，选择具有高概率的决策====期望风险最小化
BigBigFlower·2023-06-14 00:38

混淆矩阵

混淆矩阵（confusionmatrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。
·2023-06-13 22:36

吴恩达Deep Learning学习笔记——第三课 结构化机器学习

假设我们正在调试一个用于识别猫的分类器，此时其准确率已经达到了90%，但还不够好。
七月七叶·2023-06-13 14:15

量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介

变分量子分类器（VariationalQuantumClassifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。
deephub·2023-06-13 14:22

“卷积神经网络目标检测：原理、分析与应用场景一览“

在目标检测中，通常使用两个阶段的方法：首先使用卷积神经网络提取图像特征，然后使用分类器来检测和定位目标对象。其中，常用的分类器包括支持向量机（SVM）、逻辑回归（L
蓝色心灵-海·2023-06-13 14:04

量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介

变分量子分类器（VariationalQuantumClassifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。
·2023-06-13 10:37

OpenCV - SVM算法原理实现以及SVM图像分割

我大概的理解就是和KNN一样是个分类器，可以想象以下，两类样本点可以用很多条线分开，但是那一条是最优呢？
青山渺渺·2023-06-13 08:07

[网络工程师]-案例分析-流分类、流行为、流策略

流分类：trafficclassifier，又叫分类器，使用if-match语句设定流分类的匹配规则；流行为：trafficbehavior，又叫行为器，定义针对该类流量可实施的流动作；流策略：trafficpolicy
579YOU·2023-06-13 06:53

[数据挖掘之scikit-learn] sklean.svm 分类器实例详解

文章目录概述1.sklearn.svm分类器1.1sklearn.svm.SVC1.2sklearn.svm.NuSVC1.3sklearn.svm.LinearSVC1.4SVC实例概述支持向量机（SupportVectorMachine
努力的骆驼·2023-06-13 06:45

机器学习-8 集成学习

集成学习集成学习理论集成学习概述集成学习理论随机森林算法原理Scikit-learn中的随机森林分类器函数原型`sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators
so.far_away·2023-06-13 04:40

集成学习算法

1.Bagging算法（并行集成）：训练多个分类器取平均典型算法：随机森林数据随机选择选择特征（有放回选取）2.Boosting算法（串行集成）：从弱学习器开始加强，通过加权进行训练——数据权重串行集成的步骤如下
筱萱儿·2023-06-13 03:08

python stacking_机器学习入门-集成算法(bagging, boosting, stacking)

目的：为了让训练效果更好bagging：是一种并行的算法，训练多个分类器，取最终结果的平均值f(x)=1/M∑fm(x)boosting:是一种串行的算法，根据前一次的结果，进行加权来提高训练效果stacking
身与名·2023-06-13 03:08

【机器学习笔记（六）】之集成算法的简介(Bagging, Boosting, Stacking)

二.类别：(1).Bagging:训练多个分类器取平均f(x)=1/M∑m=1Mfm(x)f(x)=1/M\sum_{m=1}^{M}f_{m}(x)f(x)=1/Mm=1∑Mfm(x)(2).Boosting
开发小鸽·2023-06-13 03:06

机器学习—支持向量机

练习5：支持向量机介绍在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM）来构建垃圾邮件分类器。
chenyu128·2023-06-13 00:33

逻辑回归分类器-创建词向量-情感分析

题目请使用您今天学习的逻辑回归分类器对下面的聊天机器人数据进行自动分类。
哈都婆·2023-06-12 22:17

机器学习 | 支持向量机SVM | 概念了解向

概念了解向，参考视频：【小萌五分钟】机器学习|支持向量机SVM最大间隔分类器如下图有两种不同颜色的点。我需要一个分类器告诉我，假设在下图中新加入一个点，应该将它分类至红点还是蓝点。
啦啦右一·2023-06-12 16:09

应对数据不平衡和过拟合的分类模型优化策略

以下是几种常见的基于抽样的方法：两阶段学习两阶段学习是一种解决不平衡分类问题的方法，包括特征学习阶段和分类器学习阶段。在特征学习阶段，通过学习一组规则，尽可能覆盖正类（数量较少的类别）。
.叹服·2023-06-12 13:00

大数据---聚类分析概述及聚类评估

分类和聚类的区别分类有监督学习；通过带标签的样本进行学习，生成分类模型（分类器）。聚类无监督学习；通过观察学习，根据样本间的相似性将数据分割成多个簇。基本聚类方法划分方法层次方法基于密
.叹服·2023-06-12 13:59

机器学习期末复习 贝叶斯分类器

先验概率与后验概率先验概率：对于某一个概率事件，我们都会有基于自己已有的知识，对于这个概率事件会分别以什么概率出现各种结果会有一个预先的估计，而这个估计并未考虑到任何相关因素。对于分类数据来说，先验概率就是取某一类的概率。（基于自己已有的知识->已有的数据）（预先的估计->统计概率）假如你考试没及格，老师要求大家拿卷子回家给爸妈签字，假如你考试没及格过10次，你每次都用小本记下来后果：被胖揍一顿：
JYHZZ·2023-06-12 05:19

R数据分析：生存数据预测模型的建立和评价（二）timeROC与决策曲线

详细参考之前的逻辑回归分类器的文章。
公众号Codewar原创作者·2023-06-12 02:56

【量化】朴素贝叶斯分类股票预测

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。贝叶斯公式就一行：P(Y∣X)=P
坐怀不乱_d4bd·2023-06-12 00:17

基于prefix tuning + Bert的标题党分类器

文章目录背景一、Prefix-Tuning介绍二、分类三、效果四、参阅背景近期,CSDN博客推荐流的标题党博客又多了起来,先前的基于TextCNN版本的分类模型在语义理解上能力有限,于是,便使用的更大的模型来优化,最终准确率达到了93.7%,还不错吧.一、Prefix-Tuning介绍传统的fine-tuning是在大规模预训练语言模型(如Bert、GPT2等)上完成的,针对不同的下游任务,需要保
ToTensor·2023-06-11 21:33

YOLO技术概要学习笔记2——YOLOV2到YOLOV3

目录一、前言二、YOLOv22.1v2特点（1）卷积层归一化（2）高分辨率分类器（3）完全卷积（4）使用锚框来预测边界框（5）维度聚类（6）直接位置预测(7)更细粒度的特征(8)多尺度训练2.2YOLOv2
JAMES费·2023-06-11 13:46

PCA主成分分析

传统的特征提取方法：基于图像本身的特征进行提取（PCA）；深度学习方法：基于样本自动训练出区分图像的特征分类器；特征选择（featureselection）和特征提取（Featureextraction
@kc++·2023-06-11 12:14

基于支持向量机（SVM）的异或数据集划分

支持向量机的简单介绍1、什么是支持向量机2、支持向量机的基本原理3、常用核函数4、SVM的优缺点二、基于SVM的异或数据集划分1、数据集及数据预处理1）创建一个异或数据集的代码：2）代码执行效果2、构建SVM分类器
凌天傲海·2023-06-11 11:45

【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战（附源码和数据集）

需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~SVM简介支持向量机（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，
showswoller·2023-06-11 11:42

集成学习概述

集成算法Ensemblelearning目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起Bagging：训练多个分类器去平均f(x)=1/M∑i=1Mfm(x)f(x)=1/M\sum_{i=1}^{M}{
J_J-13·2023-06-11 11:05

机器学习：随机森林回归分类器

%matplotlibinline#绘图需要的环境fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier#从树的包中导入决策树类fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#集成算法模块导入随机森林fromsklearn.datasetsimportload_wine#从数据模块导入红酒数据集fromsklear
今天会营业·2023-06-11 04:19

lightGBM的介绍

一、lightGBM的介绍1.lightGBM的演进过程2.AdaBoost算法AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。
Better Me·2023-06-10 21:16

You Only Look Once: 革命性目标检测算法论文解析

在目标检测的先前工作中，人们将分类器重新应用于执行检测任务。相反，我们将目标检测视为一个回归问题，其中涉及到对空间分离的边界框和相关类别概率的预测。
迪菲赫尔曼·2023-06-10 16:50

用GANs来做数据增强

即使是不完美的合成数据也可以提高分类器的性能。
AI研究院·2023-06-10 13:39

8. 机器学习系统设计

假设你想建立一个垃圾邮件分类器，通过监督学习来构造一个分类器来区分垃圾邮件和非垃圾邮件。
秃头少女Emily·2023-06-10 09:32

机器学习基础-SVM与感知机

参考《统计学习方法》李航等SVM定义SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)，是一种用来进行二分类的机器有监督的学习方法，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
田田ww·2023-06-10 06:48

【人工智能】chatgpt

用途分类生成翻译转换总结完成完形填空事实回应中间插入文字编辑文本角色转换核心概念提示词的设计展示和讲述搜索功能测试搜索结果测试提供质量数据作为测试工程师我该学习什么提高我的收入要开发一个类似的搜索引擎，给出搜索列表核心概念prompts提示词的设计展示和讲述提供质量数据分类器或让模型遵循某种模式检查设置编程模型
m0_51919640·2023-06-10 01:25

2022——年度总结

忙里偷闲,写下这篇博客,以此对2022年的工作,划上一个句号.有注意到我们组从AI小组改名为AI数据处理了,那么就从AI和数据处理,两个方面总结下2022年所做的工作吧一、AI方面主要的工作1、Blink分类器
ToTensor·2023-06-09 22:58

日撸java三百行day60

文章目录day60小结1.各算法回顾1.1KNN分类器1.2基于M-distance的推荐1.3kMeans聚类1.4NaiveBayes算法2.学习各类算法后的感悟3.leave-one-out测试4
fulisha_la·2023-06-09 22:35

计算机视觉（4）—— 未有深度学习之前

基于边缘分割4.1.3基于区域分割（1）区域生长法（2）分水岭算法4.1.4基于图论分割（1）GraphCuts分割（2）GrabCut分割4.2人脸检测4.2.1Haar-like特征4.2.2Haar级联分类器
清园暖歌·2023-06-09 20:05

信息检索——NB算法的训练及分类过程实现

本实验需要编程实现这个训练和应用NB分类器的算法。
clown0004·2023-06-09 19:07

python—利用朴素贝叶斯分类器对文本进行分类

题目：1.已知一个文本集合为：[[‘my’,‘dog’,‘has’,’false’,’problems’,’help’,’please’],[‘maybe’,’not’,’take’,’him’,’to’,’dog’,’park’,’stupid’],[‘my’,’dalmation’,’is’,’so’,’cute’,’I’,’love’,’him’,’my’],[‘stop’,‘posting
Y_ni·2023-06-09 18:16

学习笔记-贝叶斯分类器及其python实现

朴素贝叶斯（NB）[学生党学习笔记，如有错误谢谢各位大佬指出]所用书籍：《统计学习方法》-李航一、概述  朴素贝叶斯模型首先基于特征条件独立假设，学习输入的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。  同时这也表明了朴素贝叶斯是一种生成式模型，是基于概率进行学习并分类的。  关于生成式模型与判别式模型，大家可以点链接看看这篇文章[戳这里]  相对于其它分
九七不会用python·2023-06-09 18:15

机器学习实验五 AdaBoost

（2）再构建一个包含50棵树的AdaBoost集成分类器（步长为3），训练、预测、评估。参考：将决策树的数量从1增加到50，步长为3。输出集成后的准确度。
shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验二：朴素贝叶斯和SVM——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）

实操项目1——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）实验要求采用朴素贝叶斯方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，实现针对乳腺癌检测的分类器，以判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。
shallen.·2023-06-09 14:43
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