朴素贝叶斯分类器

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

数据分析04 - 朴素贝叶斯

标签（空格分隔）：数据分析朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。
数据社·2023-11-30 04:50

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

朴素贝叶斯分类：简单而强大的分类算法

文章目录前言贝叶斯定理基础朴素贝叶斯分类基本概念步骤优势与不足优势：不足：朴素贝叶斯分类的应用案例朴素贝叶斯分类的简单实现结语前言在机器学习领域中，朴素贝叶斯分类算法是一种简单而有效的分类方法。
_用户昵称_·2023-11-29 14:55

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

数据挖掘 朴素贝叶斯

直入正题，直接看代码：这是一段判断是不是藏话的代码importnumpyasnp#数据采集（定义函数加载数据集）defload_dataset():sent_list=[['my','name','is','Devin'],['you','are','stupid'],['my','boyfriend','is','SB'],['you','looks','very','smart','I','l
亖嘁·2023-11-28 17:10

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

paddleocr笔记

对上述文本多边形区域进行裁剪与透视变换校正，将文本区域转化成矩形框，再使用方向分类器对方向进行校正。基于包含文字区域的矩形框进行文本识别，得到最终识别结果。
博观而约取,厚积而薄发·2023-11-28 08:01

人工神经网络分类,神经网络 分类器

1、神经网络有哪些主要分类规则并如何分类？神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层
aifans_bert·2023-11-28 07:49

线性分类器--图像表示

整个模型图像表示二进制图像灰度图像彩色图像大多数分类算法都要求输入向量！rbg的图像矩阵转列向量大小为32X32的话，图像矩阵转列向量是多少维？32x32x3=3072维列向量
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

线性分类器--分类模型

记录学习北京邮电大学计算机学院鲁鹏为什么从线性分类器开始？形式简单、易于理解通过层级结构（神经网络）或者高维映射（支撑向量机）可以形成功能强大的非线性模型什么是线性分类器？
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

线性分类器--数据处理

数据集划分通常按照70%，20%，10%来分数据集数据处理斯坦福的线性分类器体验http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n-demos/linear-classify
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

线性分类器---损失函数与优化算法

如何衡量分类器对当前样本的效果好坏？需要损失函数什么是损失函数？损失函数搭建了模型性能与模型参数之间的桥梁，指导模型参数优化。
骆驼穿针眼·2023-11-28 02:08

模式识别作业-线性分类器设计总结

刚刚做完线性分类器的作业，趁热打铁做下总结。摘要模式识别的目的是要在特征空间中设法找到两类(或多类)之间的分界面。
秃头研究生·2023-11-28 02:08

决策树（第四周）

一、决策树基本原理如下图所示，是一个用来辨别是否是猫的二分类器。
叫小侯的小白程序员·2023-11-27 22:45

OpenCV笔记整理【人脸检测之Harr级联分类器&&dlib库】

1.级联分类器：OpenCV提供的级联分类器有Harr、HOG、LBP这3种，这些分类器以XML文件保存，这里主要演示Harr检测人脸（OpenCV提供的分类器不仅限于检测人脸，还包括下表特征检测，当然
武尚发的博客·2023-11-27 22:14

机器学习 | 集成学习

集成学习集成学习的思想是将若干个学习器（分类器&回归器）组合之后产生一个新学习器WhyneedEnsembleLearning?
icebreakeros·2023-11-27 12:23

geemap学习笔记 07 geemap 监督分类案例

文章目录前言一、监督分类介绍1.定义2.监督分类方法二、geemap中监督分类的详细步骤1.加载地图底图2.加载研究区影像数据3.创建训练样本4.分类器训练5.影像监督分类6.分类结果颜色修改7.添加图例和可视化展示
弈落馨·2023-11-27 10:34

机器学习笔记05---SVM支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier
一件迷途小书童·2023-11-27 09:15

人工智能基础_机器学习050_对比sigmoid函数和softmax函数的区别_两种分类器算法的区别---人工智能工作笔记0090

可以看到最上面是softmax的函数对吧,但是如果当k=2那么这个时候softmax的函数就可以退化为sigmoid函数,也就是逻辑斯蒂回归了对吧我们来看一下推导过程,可以看到上面是softmax的函数可以看到k=2表示,只有两个类别对吧,两个类别的分类不就是sigmoid函数嘛对吧,所以说如果k=2那么softmax就退化为sigmoid函数了,来处理二分类了可以看到上面有个theta1对吧so
脑瓜凉·2023-11-27 06:49

Azure Machine Learning - Azure可视化图像分类操作实战

目录一、数据准备二、创建自定义视觉资源三、创建新项目四、选择训练图像五、上传和标记图像六、训练分类器七、评估分类器概率阈值八、管理训练迭代在本文中，你将了解如何使用Azure可视化页面创建图像分类模型。
TechLead KrisChang·2023-11-26 22:05

python实现人脸检测

文章目录一、基础知识二、实现人脸检测一、基础知识我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。
寻喃·2023-11-26 19:53

基于Qiime2处理Silva数据库

基于Qiime2处理Silva数据库前言一、安装Qiime2二、通过Qiime2下载Silva数据库1.RESCRIPt安装2.下载处理Silva数据库3.构建分类器3.1全长分类器构建3.2特异引物分类器构建总结前言本文主要介绍怎样通过
Biostudy-1005·2023-11-26 18:27

QIIME2进阶六_QIIME2训练分类器及物种注释

本文我们主要介绍了如何训练NaiveBayes分类器并把这个分类器应用于扩增子基因序列的物种注释与可视化。
环微分析·2023-11-26 18:24

Python | CAP - 累积精度曲线分析案例

为了直观地显示这一点，我们在图中绘制了三条不同的曲线：一个随机的曲线（random）通过使用随机森林分类器获得的曲线（forest）理论上完美的曲线（perfect）案例分析加载数据集importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotas
python收藏家·2023-11-26 17:42

【机器学习】支持向量机(SVM)原理与实战

2.2实际模型训练三、总结待补充的内容四、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章，点此查看系列文章目录前言本文涵盖对于支持向量机概念的理解（可视化模型），并拓展到其实际的应用当中，与以往的两个分类器
GentleCP·2023-11-26 13:51

yolo系列中的一些评价指标说明

Recall)五.F1-score六.P-R曲线七.AP八.mAP九[email protected]十.mAP@[0.5:0.95]一.混淆矩阵TP(Truepositives)：被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数
AoDeLuo·2023-11-26 11:09

机器学习---贝叶斯网络与朴素贝叶斯

1.贝叶斯法则如何判定一个人是好人还是坏人？当你无法准确的熟悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的次数来判断其本质属性的概率。如果你看到一个人总是做一些好事，那这个人就越可能是一个好人。数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得越多，则该属性成立的可能性就越大。贝叶斯法则来源于英国数学家贝叶斯（ThomasBayes）在1763年发表的著作《论有关机遇问题的求解》。贝叶斯法则
三月七꧁ ꧂·2023-11-26 10:35

AdaBoost提升分类器性能

目录AdaBoost算法原理AdaBoost工作详情初始权重分配第一轮第二轮后续轮次最终模型AdaBoost的API解释AdaBoost对房价进行预测AdaBoost与决策树模型的比较结论AdaBoost算法原理在数据挖掘中，分类算法可以说是核心算法，其中AdaBoost算法与随机森林算法一样都属于分类算法中的集成算法.集成的含义就是集思广益，博取众长，当我们做决定的时候，我们先听取多个专家的意见
数据与后端架构提升之路·2023-11-25 17:18

GEE：kNN（k-最近邻）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积）

kNN（k-最近邻）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，运行kNN（k-最近邻）分类器教程
_养乐多_·2023-11-25 16:29

数据科学和人工智能技术笔记 十三、树和森林

十三、树和森林作者：ChrisAlbon译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0Adaboost分类器image#加载库fromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearnimportdatasets
布客飞龙·2023-11-25 16:26

用最简单的语言来解释一下数据挖掘的十大算法

C4.5以决策树的形式构建了一个分类器
zdy0_2004·2023-11-25 14:39

机器学习学习路线及知识汇总

机器学习基础知识前言思维导图相关问题剖析以及python实现代码分类KNN算法原理步骤参数曼哈顿距离公式欧氏距离公式贝叶斯原理步骤贝叶斯分类算法的种类及作用高斯贝叶斯分类器（Gaussian）多项式贝叶斯分类器
艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

svm原理之svm分类超平面

线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机)是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念。用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。
机械之路·2023-11-25 06:13

Windows使用opencv训练模型过程记录（提供样本）

首先按照这个指引安装好所需要的工具：Windows环境下训练OpenCV分类器Windows环境下训练OpenCV分类器_@陌阡的博客-CSDN博客Python+pip下载opencv_createsamples.exe
keeng2008·2023-11-25 05:35

参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计

我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度，并以此设计分类器。当假设数据符合某种分布时，其参数均是未知的，此时分类模型是包含未知参数的概率模型，因此要对其进行参数估计。
于建民·2023-11-24 18:03

朴素贝叶斯中的极大似然估计

为什么要极大似然估计，朴素贝叶斯不能搞定一切吗？朴素贝叶斯需要先求得先验概率和条件概率。从直觉出发，可以用样本中出现的频率直接代替先验概率和条件概率。
梵悟·2023-11-24 18:56
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