分类器第32页

2018-04-18第三周 svm深入学习+使用线性核函数写出demo+优化1:k折交叉验证

首先是我这一周的svm学习笔记一、线性分类器在进行文本分类的时候，我们可以让计算机这样来看待我们提供给它的训练样本，每一个样本由一个向量（就是那些文本特征所组成的向量）和一个标记（标示出这个样本属于哪个类别

土豆土豆我是potato·2023-03-31 17:05

论文阅读: 1712.BSN

边缘敏感属性分类器。Boundary-sensitiveNetworkforPortraitSegmentation论文解读

JNingWei·2023-03-31 14:46

svm简单实现python-Python实现基于SVM的分类器的方法

本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~代码是基于SVM的分类器Python实现，原文章节题目和code关系不大，或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影，一句话就是练习分类器

weixin_39900582·2023-03-31 11:23

【毕业设计】如何利用Python实现人脸识别？

一、梳理一下实现人脸识别需要进行的步骤：要先让人脸被准确的找出来，也就是能准确区分人脸的分类器，在这里我们可以用已经训练好的分类器，网上种类较全，分类准确度也比较高，我们也可以节约在这方面花的时间。

派派百晓生·2023-03-31 07:53

《机器学习》周志华第十章

，与其距离最靠近的K个训练样本，并基于这些训练样本的信息进行预测；分类任务采取投票法，回归任务采取平均法K值一般通过交叉验证法来获取观察样本Xu与其他样本的相似度，选择最近的K个样本，琪属于ω1k近邻分类器示意图

Keqis·2023-03-31 03:34

openAI，fine-tuning的示例代码

我们将微调一个ada分类器来区分两个运动：棒球和曲棍球首先，你需要安装openai的Python包：pipinstallopenai先准备并处理数据fromsklearn.datasetsimportfetch

openwin_top·2023-03-30 21:19

2021-12-26

图灵基因·2023-03-30 14:49

基于遗传算法优化SVM参数的热负荷预测，GA-SVM回归分析

本文用遗传算法改进的SVM进行热负荷预测支持向量机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·2023-03-30 12:54

39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析

随机森林分类器随机森林的英文是RandomForest，英文简写是RF。它实际上是一个包含多个决策树的分类器，每一个子分类器都是一棵CART分类回归树。

张九日zx·2023-03-30 04:05

SVM---这可能是最直白的推导了

小文|公众号小文的数据之旅百度百科：（1）支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器，其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。

小文的数据之旅·2023-03-29 22:11

CS231n-K近邻与线性分类器

CS231n笔记系列（一）数据驱动的图像分类方式——K近邻与线性分类器（上）1.ImageClassification：acoretaskinComputerVision为什么图像分类问题在计算机里很困难

JaimeOw·2023-03-29 21:14

怎么解决could not convert string to float问题？

在jupyter里读取csv文件做决策树的分类器导入文件，划分测试集，训练集后filename="D:/学生/student-por.csv"file=pd.read_csv(filename,encoding

龟派气功得生效·2023-03-29 20:14

梯度提升算法决策过程的逐步可视化

梯度提升算法介绍梯度提升算法（GradientBoosting）是一种集成学习算法，它通过构建多个弱分类器，然后将它们组合成一个强分类器来提高模型的预测准确率。梯度提升算法的原理可以分为以下几个步骤

deephub·2023-03-29 18:11

SVM多分类之一对一与一对多

SVM多分类SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。构造多分类器可以采用直接法

LiBiscuit·2023-03-29 06:41

混淆矩阵(Confusion Matrix)

此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Cl

Wanderer001·2023-03-29 03:25

混淆矩阵（Confusion Matrix）

此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣。这张图主要看深蓝色部分，横轴表示真实标签，纵轴表示预测标签，对角线深蓝色部分表示真实标签=预测标签的部分，其他地方表示预测错误的分类。

凉茶i·2023-03-29 03:16

二分类和混淆矩阵

二值分类器（BinaryClassifier）是机器学习领域中应用最为广泛的分类器之一。

IT孔乙己·2023-03-29 02:29

深度信念网络（DBN）

既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。

南宫萧言·2023-03-29 02:13

cs231n assignment1

最后还要求实现一个两层神经网络的图像分类器，同样也会涉及如何从图像中提取更高层次的图像特征，来提高分类器的效果。在assignment1中

没天赋的学琴·2023-03-28 11:13

【机器学习实战（四）】sklearn包中朴素贝叶斯库的使用

UnderStorm·2023-03-28 09:15

sklearn-caicai

五.逻辑回归1.概述1.1名为“回归”的分类器=线性回归的任务就是找出模型参数，著名的最小二乘法就是用来求解线性回归中参数的方法。

漱衣仁止·2023-03-28 02:01

《A Cancer Survival Prediction Method Based on Graph Convolutional Network》

在癌症生存预测方面的有效性和优越性介绍异质性疾病癌症具有不同的分子特征、临床行为、形态学表现和对治疗的不同反应一些传统的机器学习模型用于预测存活一些机器学习分类方法，如支持向量机（SVM）[16-18]，朴素贝叶斯分类器

飘涯·2023-03-26 08:41

逻辑回归二分类算法python_机器学习经典算法详解及Python实现---Logistic回归（LR）分类器...

（一）认识Logistic回归（LR）分类器首先，Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，利用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），自变量取值范围为

weixin_39693971·2023-03-26 07:10

随机梯度下降

主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如：线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。

Powehi_·2023-03-25 22:22

第八章机器学习（ML）策略（1）

1.为什么要ML策略图8.1启发性的例子假设正在调试猫分类器，经过一段时间的调整达到了90%准确率，但是仍然不够理想，需要改善。

一叶知否·2023-03-25 07:29

使用Matplotlib绘制mnist的特征重要性

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章中介绍了对多个分类器集成的一些方法，在特征重要性一节中在mnist数据集中使用随机森林分类器进行训练并绘制特征的重要程度。

mrwoody·2023-03-25 06:23

集成算法整理

一.AdaBoost的算法在学习adaboost算法前先要弄清楚前向分布算法，因为AdaBoost是前向分布加法算法的特例，这时，模型是由基本分类器组成的加法模型，损失函数是指数函数。

ZAK_ML·2023-03-25 04:49

tensorflow模型建立与训练

线性分类器ModelX=tf.constant([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]])y=tf.constant([[10.],[20.]])

阿凯被注册了·2023-03-24 14:16

贝叶斯分类器

朴素贝叶斯算法推导：https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4685361.html

truezqx·2023-03-24 08:26

异常检测论文（一）：CutPaste

该篇论文提出了一个两阶段框架：首先学习到自监督的深度表示，然后在学习到的表示上构建一个单分类器on

方生784·2023-03-24 07:55

数据挖掘——KNN算法（手写数字分类）

KNN原理部分思维导图整理：手写数据分类实战，分别用KNN、SVM、朴素贝叶斯和决策树做分类器，统计比较四个分类器的准确率。

嚯嚯嚯嚯什么都不会·2023-03-24 07:54

Adaboost理解笔记(matlab实现)

基本原理参考：李航的《统计学习方法》AdaBoost通过加大分类误差率小的弱分类器的权重，使其在表决中起

zoulala·2023-03-24 04:31

一个通过摄像头识别植物的python小程序

训练模型你需要使用Tensorflow库来训练一个图像分类器模型。你可以使用预训练模型，也可以自己训练模型。这是一

無薪法师·2023-03-24 03:37

逻辑回归和成本函数

1.1二分分类（BinaryClassification）案例：CatvsNon-Cat训练一个分类器，该分类器的输入是由特征向量表示的图像，预测相应结果。

Smile_Milk·2023-03-24 02:42

如何让一个神经元学会分辨苹果和香蕉

神经元是一种分类器，单个神经元只能进行线性分类，多个神经元组成网络增强到可以进行非线性分类。神经元通过大量数据的训练，会掌握那些数据中隐藏的普遍规律。

虚世界造物主·2023-03-23 15:45

Boost-Adaboost

Adaboost假定这里给一个二分类的数据集:我们先来看一下Adaboost的步骤输入数据T初始化训练数据的权重分布:对:使用具有权值分布的训练集进行学习,得到基本的分类器:计算在训练数据集上的误差率计算的系数

zhouycoriginal·2023-03-23 00:35

2.1.1.3朴素贝叶斯

模型介绍：与基于假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同的是，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。

idatadesign·2023-03-22 15:04

计算机视觉发展和应用浅谈

计算机视觉从传统的计算机视觉技术发展到如今以深度学习技术为主线的视觉技术，本文将首先介绍传统计算机视觉中的特征提取方法、分类器的设计以及基于深度学习技术的自动特征提取及分类或回归技术，其次介绍一些典型的视觉应用及其使用的技术方案

龚慧林·2023-03-22 07:24

【多分类】

对于k类，我们需要构造k个h，也即分类器，对于每个输入x，预测值H(x)=Maxh(x)需要注意，二元分类有两类，只需要1个分类器；而多分类，k个类，

阿瑟琴·2023-03-20 11:32

深度学习之人工神经网络

人工神经网络多项式分类器可以对任何形状（线性或者非线性）的决策面进行建模，但其实际有效性是有限的，因其容易过拟合带噪声的训练数据，而且有时候包含很多的训练参数。因此，在这种情况下

Pomodoro_m·2023-03-20 10:30

利用Theano理解深度学习——Multilayer Perceptron

、多层感知机MLP1、MLP概述对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layerMulti-LayerPerceptron,MLP)，可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器

chuanzhuanxian8669·2023-03-20 07:25

朴素贝叶斯（NB classification）实现文档分类

完整代码及数据已经更新至GitHub,欢迎fork~GitHub链接声明：创作不易，未经授权不得复制转载statement:Noreprintingwithoutauthorization内容概述：实现朴素贝叶斯分类器

Mr_Relu·2023-03-19 12:14

分类指标之p值，r值，F1值，微平均和宏平均

假设有12个样本可被分为A，B,C三个类别，某个分类器的结果如下：真实预测ABAAAAACBBBBBABCCCCCCACC对于多分类来说，P值，R值，F1值都是针对某个类别来说的。

ltochange·2023-03-19 05:09

支持向量机(SVM)

该模型是寻找在特征空间中间隔最大的线性分类器，而对于非线性可分的数据，可以通过“Kernelmethod”，也叫核函数，来使SVM也可以很好地处理非线性可分的数据。

没天赋的学琴·2023-03-19 04:23

生成式判别式模型

判别式模型与生成式模型生成式模型(GenerativeModel)与判别式模型(DiscrimitiveModel)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于：（对于输入x，类别标签y）1.生成式模型估计它们的联合概率分布

gyDBD·2023-03-18 18:14

基于树模型的集成算法 ---XGBoost

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。因为XGBoost是一种提升树模型，所以它是将许多树模型集成在一起，形成一个很强的分类器。而所用到的树模型则是CART回归树模型。

自由调优师_大废废·2023-03-18 03:20

基于sklearn的线性支持向量机分类器

原理分类器机器学习的分类器，均可以看成一个或一组超平面，将label不同的数据点在数据空间中分开。

月见樽·2023-03-17 22:42

【人工智能】机器学习基础（QDU）

转载请务必经过我的同意【人工智能】不确定性推理（QDU）【人工智能】传统机器学习算法（QDU）【人工智能】非线性分类器（QDU）【人工智能】机器学习基础（QDU）【人工智能】深度学习（QDU）最小二乘法一般用于计算损失函数取最值时的解

不牌不改·2023-03-17 07:05

快速了解 GPT 发展三阶段

GPT是把Transformer的解码器提出来，在没有标注的大数据下完成一个语言模型，作为预训练模型，然后在子任务上做微调获得不同任务的分类器。这个逻辑和我们的计算机视觉的套路是一样的。

微软技术栈·2023-03-16 11:57

Pytorch入门

Pytorch入门1.摘要2.概述3.安装3.科学计算3.1张量3.2张量乘法3.3自动微分4.构建神经网络41构建LeNet5示例4.2LeNet5图像分类器4.3导入、处理图像数据4.4自定义求导函数

小琳猫·2023-03-16 07:59

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