朴素贝叶斯分类器

Anomaly Detection

把正常数据标记为正例，异常数据标记为负例，然后用LR、NN等方法训练一个二元分类器就好了。然而问题在于，我们的负例从哪里产生呢？即使我们人工筛选出一些负例，也并不能说明除了这些种类的负例就没
单调不减·2023-12-15 04:47

018 OpenCV 人脸检测

目录一、环境二、分类器原理2.1、概述2.2、工作原理三、人脸检测代码一、环境本文使用环境为：Windows10Python3.9.17opencv-python4.8.0.74二、分类器原理CascadeClassifier
韩师兄_·2023-12-14 21:46

机器学习算法（9）——集成技术（Bagging——随机森林分类器和回归）

一、说明在这篇文章，我将向您解释集成技术和著名的集成技术之一，它属于装袋技术，称为随机森林分类器和回归。集成技术是机器学习技术，它结合多个基本模块和模型来创建最佳预测模型。
无水先生·2023-12-14 16:43

机器学习---朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯（NaiveBayes,NB）算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，是将一个未知样本分到几个预先已知类别的过程。
30岁老阿姨·2023-12-14 15:11

【开放集检测OSR】开放集检测和闭集检测的区别和联系：从模型角度进行理解

定义一个分类器：Dtrain={(xi,yi)}i=1N⊂X×CD_{train}=\{(x_i,y_i)\}^N_{i=1}⊂X×CDtrain={(xi,yi)}i=1N⊂X×CX：输入空间(xi,
好喜欢吃红柚子·2023-12-14 15:36

大创项目推荐 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(
laafeer·2023-12-14 13:20

百度云IOCR自定义模版分类器进行文字识别（非通用文字识别）

/templatelist/1添加模版如果有模版，识别效果不理想可以编辑上述模版，如果新的报表格式可以新建模版分为两步：参照字段：这个报表特有的特征识别区：框选识别区域，可以调整大小，直到识别效果最优分类器训练
houzhanwublog·2023-12-14 13:41

经典GAN简明原理：LSGAN

常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉熵损失函数训练的分类器。但是，在训练学习过程中这种损失函数的使用可能会导致梯度消失。
机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

软著项目推荐 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
iuerfee·2023-12-06 19:00

[PyTorch][chapter 5][李宏毅深度学习][Classification]

前言：这章节主要讲解常用的分类器原理.分类主要是要找到一个映射函数比如垃圾邮件分类:c=0,垃圾邮件c=1正常邮件主要应用场景：垃圾邮件分类,手写数字识别,金融信用评估.这里面简单了解一下，很少用目录：
明朝百晓生·2023-12-06 12:54

FINER: Enhancing State-of-the-art Classifiers with Feature Attribution to Facilitate Security Analys

EnhancingState-of-the-artClassifierswithFeatureAttributiontoFacilitateSecurityAnalysisCCS2023笔记本文提出了一个名为FINER的框架，用于风险检测分类器
粥粥粥少女的拧发条鸟·2023-12-06 11:16

机器学习实验一：线性回归

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
Magic171·2023-12-06 11:14

TP | FP | TN | FN

小小的记录一下四者含义，看论文的时候总是迷糊基本概念：（原链接写的更加清晰）TP：TruePositive，分类器预测结果为正样本，实际也为正样本，即正样本被正确识别的数量。
Ludicrouers·2023-12-06 10:24

详细介绍如何使用 SSD 进行实时物体检测：单次 MultiBox 探测器-含源码

介绍在实时对象检测中，主流范例传统上采用多步骤方法，包括边界框、像素或特征重采样以及高质量分类器应用的提议。虽然这种方法已经实现了高精度，但其计算需求往往阻碍了其对实时应用的适用性。
TD程序员·2023-12-06 09:17

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

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 07:50

机器学习实验三：支持向量机模型

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 07:20

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

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit
米米吉吉·2023-12-04 06:56

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

朴素贝叶斯

1概述朴素贝叶斯（naïveBayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
豪_34bf·2023-12-01 17:05

机器学习入门（第四天）——朴素贝叶斯

知识树KnowledgetreeP(y|x)，P给定x的条件下，y的概率。如：P(y=我招女孩子喜欢的概率|我是学生)一个小故事Astory女朋友和妈妈掉河里，路人拿出3颗豆，两颗红豆1颗绿豆。如果我抽中红豆救女朋友，抽中绿豆救妈妈。我和路人各种抽一颗，路人发现自己抽中的是绿豆，他想用剩下的那颗跟我换，我换不换？换豆和女朋友活下去的概率一样吗？直觉来讲：换不换豆我抽中红豆的概率应该都是1/3。这时
学术菜鸟小晨·2023-12-01 16:06

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
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他