分类器

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:51

机器学习实验二：决策树模型

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Magic171·2023-12-06 07:50

机器学习实验三：支持向量机模型

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Magic171·2023-12-06 07:20

微调Fine tune

网络架构一个神经网络一般可以分为两块特征抽取将原始像素变成容易线性分割的特征线性分类器来做分类微调：使用之前已经训练好的特征抽取模块来直接使用到现有模型上，而对于线性分类器由于标号可能发生改变而不能直接使用训练是一个目标数据集上的正常训练任务
你不困我困·2023-12-05 18:55

深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战

目录贝叶斯分类公式决策规则优点贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题1.特征（输入）：2.类别：3.数据：4.模型训练：注：类别先验概率5.模型预测：朴素贝叶斯模型模型定位&模型假设模型算法例子sklearn
星宇星静·2023-12-05 16:42

IBM Qiskit量子机器学习教程翻译：第六章 变分分类

变分分类(Variationalclassification)在本章，我们会介绍变分算法，随后描述并实现变分量子分类器，讨论变分的训练方法。
溴锑锑跃迁·2023-12-05 09:09

《人工智能基础》64/71天阅读

感知器：是一种训练线性分类器的算法，它的主要想法是利用被误分类的训练数据调整现有分类器的参数，使得调整后的分类器判断得更加准确。感知器的学习算法就是不断减少对数据误分类的过程。
皮卡丘_83e1·2023-12-05 07:51

pcl-2 pcl结合opencv做svm分类（高程数据）

pcl自动的ml文件夹内存在svm分类器，但是遗憾的是，我并不能掌握应用方法，因此借用opencv的cv空间进行了点云坐标的转移，使用opencv的svm功能进行调试。
JJC妖妖君·2023-12-05 07:55

SnowNLP：处理中文文本内容

为实现上面的功能用到了不少的算法和模型，比如textrank、贝叶斯分类器、隐含马尔科夫模型等。对于学习研究中文分
nearvoid·2023-12-05 06:03

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

分类介绍2、KNN分类核心要素3、KNN分类实例1.1鸢尾花分类1.2手写数字识别1、KNN分类介绍分类是数据分析中非常重要的方法，是对己有数据进行学习,得到一个分类两数或构造出一个分类模型（即通常所说的分类器
七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

MLP，GCN，GAT，GraphSAGE， GAE， Pooling，DiffPool

MLPGCNGAT区别与联系在节点表征的学习中：MLP节点分类器只考虑了节点自身属性，忽略了节点之间的连接关系，它的结果是最差的；而GCN与GAT节点分类器，同时考虑了节点自身属性与周围邻居节点的属性，
super尚·2023-12-05 04:47

Sklearn常用API以及代码

**1.ensemble集成**VotingClassifier（投票分类器）由若干异质分类器组成，例如LR,RF朴素贝叶斯（GNB）importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetrics
teacher_ma_·2023-12-04 18:55

影像组学学习笔记(24)-文献导读:了解88种降维、分类器组合

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(24)主要讲解:解读一篇文献，了解不同的降维、分类器组合方法这篇文献2018年发表在EuropeanRadiology上：Radiomicsfeaturesonnon-contrast-enhancedCTscancanpreciselyclassifyAVM-relatedhematomasfromotherspontaneousintr
北欧森林·2023-12-04 16:09

解决维度爆炸问题

一、出自https://www.jianshu.com/p/867193608bbd二、如何避免维度灾难image.png图1展示了随着维度变得很大，分类器的性能是下降的。
羽天驿·2023-12-04 15:18

贝叶斯分类器（Bayesian Classifier）

贝叶斯分类器（BayesianClassifier）详解贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的一类统计分类方法。它们在给定数据的条件下，通过计算不同类别的概率来进行分类。
h52013141·2023-12-04 08:09

简单的最小距离分类器

最小距离分类器最小距离分类器（MinimumDistanceClassifier）是一种简单的分类算法，它基于计算数据点到不同类别中心的距离来进行分类。它通常用于二维或多维数据的分类。
h52013141·2023-12-04 08:08

西瓜书-AdaBoost

做一个简单分析，考虑二分类问题，假定基本分类器的错误率为,有由基分类器相互独立，设X为T个基分类器分类正确的次数，因此根据Hoeffding不等式令得由上面的式子可以得到，个体分类器的数目越大。
weixin_34418883·2023-12-04 04:15

吴恩达《机器学习》11-1-11-2:首先要做什么、误差分析

一、首先要做什么选择特征向量的关键决策以垃圾邮件分类器算法为例，首先需要决定如何选择和表达特征向量。
不吃花椒的兔酱·2023-12-03 22:29

SHAP（六）：使用 XGBoost 和 HyperOpt 进行信用卡欺诈检测

构建XGBoost分类器后，它将使用HyperOpt库（sklearn的GridSearchCV和RandomziedSearchCV算法的替代方案）来调整各种模型参数，目标是实现正常交易和欺诈交易分类的最大
rgb2gray·2023-12-03 13:27

【机器学习实战】利用AdaBoost元算法提高分类性能

boosting技术通过集中关注被已有的分类器错分的那些数据来获得新的分类器，基于所有分类器的加权求和得到结果。
吵吵人·2023-12-03 07:32

旋转人脸的检测及检索

旋转人脸的检测及检索上海市大同中学刘留E-Mail:Geo(DOT)Cra[AT]gmail{DOT}com[PDF版本]摘要：本文论述了一种基于眼睛粗定位划分可能人脸区域后送入分类器进行判别的人脸检测方法
thirdapple·2023-12-02 20:59

线性可分SVM摘记

线性可分SVM摘记0.线性可分1.训练样本到分类面的距离2.函数间隔和几何间隔、(硬)间隔最大化3.支持向量\qquad线性可分的支持向量机是一种二分类模型，支持向量机通过核技巧可以成为非线性分类器。
zfoox·2023-12-02 19:11

2018-09-06

近年来机器学习应用于恶意URL检测的研究较多，最常用的方法是利用URL字符串的词性特征，提取词袋模型，进而使用各种机器学习的分类器例如svm等去进
creamelody·2023-12-02 15:09

支持向量机(一)

有了感知机的基础，开始入手支持向量机(supportvectormachines)，它还是一种线性分类器，但是它要求此线性分类器，在特征空间上间隔最大。
躬身入世，以生证道·2023-12-02 09:47

软著项目推荐 深度学习卷积神经网络的花卉识别

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
iuerfee·2023-12-02 09:23

SMO优化算法（Sequential minimal optimization）

机器学习SVM分类器中SMO算法https://blog.csdn.net/qq_28503457/article/details/96704927https://www.cnblogs.com/liqizhou
正在学习的小天师兄·2023-12-02 01:36

图像形状及数量识别（matlab实现）

（4）设置分类器完成分类。基
一寸光阴不可轻·2023-12-01 23:21

Matlab实现简单图形的识别

我们将使用机器学习算法来训练一个分类器，该分类器能够根据输入的图像判断其所属的图形类别。首先，我们需要收集用于训练的图像样
程序员拓荒·2023-12-01 23:46

实战：垃圾短信分类器

上次我们讲到朴素贝叶斯分类，忘记的同学参考一文搞懂朴素贝叶斯分类，今天就通过朴素贝叶斯分来来实现一个简单的垃圾短信分类器。
程序员Morgan·2023-12-01 23:25

如何计算F值（编程）

首先，让我们来了解一下精确度和召回率的概念：精确度（Precision）：精确度表示分类器在预测为正例的样本中有多少是真正的正例。
安静漫游·2023-12-01 20:03

机器学习——逻辑回归

用于拟合方程，预测趋势、曲线走势等分类问题：例如男女分类，猫狗大战等，用于解决类别区分问题sigmoid函数这里介绍一个特殊的函数，在深度学习中也称为激活函数，而在机器学习，或者说这篇博文中，起到的是一个分类器的作用
SF-FCZ·2023-12-01 15:17

如何在C++中使用一个Python类-[PyImport_ImportModule、PyModule_GetDict、PyDict_GetItemString、PyObject_CallFuncti]

但你一定要用Python来操作图像,实现某些算法的时候,效率就变得非常重要.可惜的是,Python在大多数算法实现中,由于其循环操作实在是太慢,导致实现的算法效率非常之低.所以现在我要把深度学习中的一个类(分类器
隨意的風·2023-11-30 23:52

构建图像分类器

在本章中，我们将通过构建几个检测图像中对象的Web应用程序来更深入地了解TensorFlow.js的功能。将会有更完整的代码示例和说明，让您更好地了解如何在您的项目中实施机器学习。3.1使用预训练模型我们将要构建的第一个项目是一个快速游戏，系统会提示您找到周围的特定物体，使用设备的相机拍摄它们的照片，然后检查机器学习模型是否识别它们。输出如下：这个项目的核心是我们之前谈到的同一个对象检测模型，称为
启辰·2023-11-30 23:47

Lifelong Unsupervised Domain Adaptive Person Re-identification with Coordinated Anti-forgetting and

CVPR2022整体结构：reservoirsampling原本的方法：K取值为8，memory的size为512损失：总共两部分loss：实际上直接用来更新网络参数和分类器参数的loss：这个是泰勒展开式的原本形式
quarter-moon·2023-11-30 21:42

人工智能 审计 决定论 ...

01人工智能垃圾邮件分类器、siri、人脸识别中有没有你心目中的人工智能？如果你并不满意的话，AlphaGo（战胜了顶级围棋大师）算吗？
止月房·2023-11-30 13:58

【机器学习】针对分类器的三种攻击

对抗输入是经过特殊构造的输入，可以让分类器的分类结果不可靠从而避免被检测到。分类器面临两种类型的对抗输入：Mutatedinput（突变输入）是一种避免被分类器识别的攻击变种。
CamillaXu·2023-11-30 09:17

机器学习：领域自适应学习

训练一个分类器是小问题上难度训练数据和测试数据不一致，比如训练数据是黑白的，测试时彩色的，结果准确率非常低。训练数据和测试数据有点差距的时候，能不能效果也能好呢？
uncle_ll·2023-11-30 09:34

各种boost全梳理，一文搞定boosting模型

Boosting是机器学习中的一种集成学习框架，集成学习的意思是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，达到相对的最优性能。
lucifer777·2023-11-30 07:29

IMU识别实验鼠的运动轨迹

并提出了由固定窗口分割、自适应窗口分割和一个用于鼠标行为识别的初步状态分类器组成的新组合分割方法，显著提高了实验鼠行为的分类准确率。
惯师科技·2023-11-30 05:19

全连接层是什么

1、定义全连接层（FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，是每一个节点都与上一层的所有结点相连。
朝朝暮暮Quake·2023-11-30 01:53

关于机器学习中（决策树）分类器的快速构建、可视化及效果评估

故本人结合个人经验和参考资料，尝试以决策树为例，展现一个机器学习分类器的搭建、训练和评估过程。欢迎评论和指正！
Karl张翔·2023-11-30 00:30

决策树可视化，被惊艳到了！

，而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。可视化的方式理解决策树，对深刻理解这个模型很有帮助。
Wang_AI·2023-11-30 00:59

竞赛选题 题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

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
laafeer·2023-11-29 21:58

python支持向量机分类器怎么用_用Python实现SVM多分类器

支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等项目1说明svm.py该文件中实现了一个简单的SVM，使用SMO进行优化，在选择优化的变量时采用随机选择的方式。plattSMO.py该文件也是采用SMO进行优化，在选择优化变量时，选择误差步长最大的两个变量进行优化，可以大幅提高优化速度。该文件中还加入了核函
weixin_39881760·2023-11-29 12:39

OpenCV+python计算机视觉图像处理4——机器学习

样本特征分类器预测、检验haar+adaboost->facehaar(模板)+adaboost(分类器，三级级联：强分类器，弱分类器，node结点)hog+svm->小狮子识别视频分解图片#1.load2
手写的现在ing·2023-11-29 11:32

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

该系统为国庆期间练手项目，目前已部署上线，项目链接：AI智能生态系统包含了以下四个项目：狗猫图像分类器（PetAIVision）任务描述：利用卷积神经网络（CNN）实现图像分类任务，以精确识别狗和猫的图像
github_czy·2023-11-28 23:44

集成学习-Boosting和Bagging异同

它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器，来做最后的决策。也就是常说的“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的想
fpzRobert·2023-11-28 19:42

机器学习中的ROC曲线理解和实战

2、AUC是1乘以的方格中的一部分，起大小在0-1之间，AUC越大说明模型效果越好，AUC=1,是完美的分类器，该模型至少存在一个阈值，可以将正负样本完美的
努力的乞丐·2023-11-28 17:54

神经网络与反向传播

以下文章来源于NewBeeNLP，作者Ryan1、NeuralNetworks:Foundations在前面的讨论中认为，因为大部分数据是线性不可分的所以需要非线性分类器，不然的话线性分类器在这些数据上的表现是有限的
科技州与数据州·2023-11-28 17:15

Python OpenCV从入门到精通——第十五章——人脸检测和人脸识别

demo01.pyimportcv2img=cv2.imread("peoples.png")#读取人脸图像#加载识别人脸的级联分类器faceCascade=cv2.CascadeClassifier(
empty__barrel·2023-11-28 12:25
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