朴素贝叶斯分类器第13页

机器学习---最大似然估计和贝叶斯参数估计

1.估计贝叶斯框架下的数据收集，在以下条件下我们可以设计一个可选择的分类器:P(wi)(先验)；P(x|wi)(类条件密度)但是。我们很少能够完整的得到这些信息!

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:23

opencv-使用 Haar 分类器进行面部检测

Haar分类器是一种用于对象检测的方法，最常见的应用之一是面部检测。Haar分类器基于Haar-like特征，这些特征可以通过计算图像中的积分图来高效地计算。

普通研究者·2023-11-24 15:40

ovs分类器 flow和miniflow

本文介绍ovs分类器中很重要的两个结构体:flow和miniflow，及其相关函数。

分享放大价值·2023-11-24 10:00

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）

GradientBoostingTree）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)，运行梯度提升树分类器教程

_养乐多_·2023-11-24 10:06

加载yolov5 模型到cuda0和加载resnet50模型到cuda1出错处理

先说下我工程：我需要使用yolov5的模型给出一张图中的检测结果，然后把这些检测结果再次送到resnet50的分类器中进行分类，刚开始我把两个模型都加载到了cuda0,一切完美运行．为了加速，我把yolov5

粼粼淇·2023-11-24 08:43

python手写数字识别论文_Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别

手写体数字识别MNIST数据集基于线性假设的支持向量机分类器LinearSVC#coding:utf-8#In[1]:#从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器。

weixin_39644021·2023-11-24 08:37

SSD与yolov1的对比

一、简单的介绍fastrcnn系列的模型的套路：1.使用事先设定的boundingboxes,对每个boxes重新采样像素或者特征,应用一个高质量的分类器。缺失是太慢了。想要提

欠我的都给我吐出来·2023-11-23 21:41

自然语言处理常用方法和评价指标

使用方法如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。信息提取：从文本中提取结构化信息，如命名实体识别（NER）、关系提取。语义分析：理解文本的含义，包括词义消歧、句子相似度计算等。

jieHeEternity·2023-11-23 19:41

Course 3-Structuring Machine Learning Projects--Week 1

比如我们在训练一个猫的分类器，经过一段时间训练后，准确率达到了90%，但这对我们来说还不够好。

岱宗雪·2023-11-23 19:00

竞赛选题题目：垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习开题

文章目录1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1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖

laafeer·2023-11-23 18:46

胶质母细胞瘤免疫亚型分析+免疫组化发8+分SCI

本研究作者对单细胞转录组和bulk转录组数据集进行分析，鉴定到了一个新的GBM细胞亚型，随后构建的11-基因分类器有助于将GBM划分为对预后和抗PD-1治疗效果不同的亚组。

JUpter_·2023-11-23 13:59

机器学习-有监督学习-分类算法：SVM/支持向量机【SVM：高维空间里用于二分类的超平面；支持向量：超平面附近隔离带边界上的样本】【求参数(ω,b)使超平面y(x)=Φ(x)·ω+b能最优分隔两集合】

其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM是一种二类分类模型。

u013250861·2023-11-23 08:47

人工智能基础_机器学习047_用逻辑回归实现二分类以上的多分类_手写代码实现逻辑回归OVR概率计算---人工智能工作笔记0087

然后我们再来看一下如何我们自己使用代码实现逻辑回归的,对二分类以上,比如三分类的概率计算我们还是使用莺尾花数据首先我们把公式写出来defsigmoid(z):定义出来这个函数可以看看到这需要我们理解OVR是如何进行多分类的,我们先来看这个OVR分类器思想

脑瓜凉·2023-11-23 08:00

【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析（2）

HierarCHicaltaxonomicclassificationforviralmEtagEnomicdataviadeepleaRning接上文：【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析（1）2.方法这部分介绍了病毒宏基因组分类的方法，首先介绍了CHEER结构，从目到属的等级分类模型；还介绍了不同层次的分类器

乔伊nikkie·2023-11-23 01:56

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍

Pandy Bright·2023-11-23 00:44

【PyGIS】使用阿里AIEarth快速下载指定区域指定年份的土地利用数据

研究团队基于Landsat长时序卫星观测数据，构建时空特征，结合随机森林分类器得到分类结果，并提出一种包含时空滤波和逻辑推理的后处理方法进一步提高CLCD的时空一

KmBase·2023-11-22 21:40

机器学习之贝叶斯分类器

贝叶斯决策论(Bayesiandecisiontheory)是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都己知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。1、相关术语和算法1.1、贝叶斯决策论决策论中将期望损失称为风险（risk）。贝叶斯判定准则(Bayesdecisionrule)：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类

yangtom249·2023-11-22 19:06

机器学习（二）——贝叶斯分类器

文章目录1.贝叶斯决策论1.1贝叶斯判定准则1.2极大似然估计2.朴素贝叶斯分类器2.1拉普拉斯平滑2.2示例1.贝叶斯决策论核心：将最小化分类错误率转换为最大化先验概率和类条件概率（似然）的乘积。

冠long馨·2023-11-22 19:30

【机器学习】贝叶斯分类器

贝叶斯分类器是一种概率模型，利用贝叶斯公式来解决分类问题。假设样本的特征向量服从一定的概率分布，我们就可以计算出该特征向量属于各个类的条件概率。分类结果是条件概率最大的分类结果。

十年一梦实验室·2023-11-22 19:26

部署ML/DL 模型到一个consolidated AI演示

FastAPI，TensorFlowServing，HAProxy，Docker，Covid-19目的：过去几个月里，我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示，包括一个简单的Covid-19X射线图像分类器和一个用于可能的

InterSystems·2023-11-22 17:16

NLP：使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法

SciKitLearn是一个用于机器学习项目的广泛库，包括多种分类器和分类算法、训练和指标收集方法以及预处理输入数据的方法。在每个NLP项目中，文本都需要矢量化才能被机器学习算法处理。矢量化方

无水先生·2023-11-22 16:58

机器学习实战4：Adaboost提升：病马实例+非均衡分类问题

一引言1元算法（集成算法）：多个弱分类器的组合；弱分类器的准确率很低50%接近随机了这种组合可以是不同算法或同一算

weixin_34008805·2023-11-22 15:40

分类模型-评估指标（2）：ROC曲线、 AUC值（ROC曲线下的面积）【只能用于二分类模型的评价】【不受类别数量不平衡的影响；不受阈值取值的影响】【AUC的计算方式：统计所有正负样本对中的正序对】

评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。但这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。

u013250861·2023-11-22 15:07

[机器学习] - 提升方法AdaBoost

Adaboost是一种集成学习的方法，当采用基于简单模型的单个分类器对样本进行分类的效果不理想时，人们希望能够通过构建并整合多个分类器来提高最终的分类性能。

ZhuNian的学习乐园·2023-11-22 15:35

adaboost 预测马病的几率,最大auc取法, 测试集准确率82.09%

实践中当迭代次数较大的时候会过拟合,故以最大训练次数40次,在训练集错误率不上升的前提下,最大的auc的次数,作为最佳迭代次数3.每次训练都会计算auc并绘图,迭代40次后,依照最大auc的次数重新训练,得到3个弱分类器

陈君豪·2023-11-22 15:59

预测模型的选择

预测模型通常为回归任务，但是也有一些是以标签类别为主的分类任务，分类任务常用的模型有逻辑回归、线性判别分析、knn近邻分类算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机，我们有时并不知道哪个模型是最好，所以要进行比较

weixin_56938151·2023-11-22 12:52

文本分析：NLP 魔法！

我将在本博客中介绍BagOfWords和n-gram以及朴素贝叶斯分类模型。这个博客的独特之处（这使得它很长！）是我已经展示了如何根据我们手中的数据集为我们选择正确的模型。那么，让我们开始吧。

无水先生·2023-11-22 09:15

机器学习第10天：集成学习

文章目录机器学习专栏介绍投票分类器介绍代码核心代码示例代码软投票与硬投票bagging与pasting介绍核心代码随机森林介绍代码结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍集成学习的思想是很直观的

Nowl·2023-11-22 08:38

【机器学习】034_多层感知机Part.2_从零实现多层感知机

·思路：采用两个分类器分类，每次分出两个输入，再借助这两个分类从而分出。即采用同或运算，当两次分类的值相同时，输出为1；当两次分类的值不同时，输出为0.

Cyan.__·2023-11-22 02:36

机器学习笔记（四）---- 逻辑回归的多分类

这里有两种方法使得逻辑回归能进行多分类任务：一、将多分类任务拆解成多个二分类任务，利用逻辑回归分类器进行投票求解；二、对传统的逻辑回归模型进行改造，使之变为softmax回归模型进行多分类任务求解--多分类任务拆解成多个二分类器首先了解下进行多分类学习任务的策略

zhy_Learn·2023-11-22 01:23

人工智能基础_机器学习046_OVR模型多分类器的使用_逻辑回归OVR建模与概率预测---人工智能工作笔记0086

例如，如果有K个类别需要分类，则会有K个二分类器，每个分类器只负责判断某一个类别与其他所有类别的区别。这

脑瓜凉·2023-11-22 01:32

CV学习笔记-CNN-VGG

**分类器设计：**是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可

Moresweet猫甜·2023-11-21 18:40

【深度学习与计算机视觉】8、深度学习背景与人工神经网络

文章目录一、基础知识二、神经网络2.1神经网络的结构：2.2为什么神经网络在分类问题中的效果比较好：2.3BP算法一、基础知识线性分类器：工业界有很多算法完成分类的问题，比如线性分类器，输入一张32x32x3

呆呆的猫·2023-11-21 16:35

【机器学习】交叉验证 Cross-validation

交叉验证(CrossValidation)方法思想简介以下简称交叉验证(CrossValidation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset

TwcatL_tree·2023-11-21 14:42

简述人工智能算法简介?

集成学习的简单原理是生成多个分类器/模型，各自独

视壮科技·2023-11-21 11:08

浅尝OpenCV-Python人脸检测

文章目录1.Cascade分类器1.1加载haar_face面部识别参数1.2detectMultiScale()函数1.3识别加框2.Face-Recognition2.1创建训练集2.2保存参数2.3

Miracle Fan·2023-11-21 10:07

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类鱼猫分类器任务数据dataset和dataloader建立训练数据集建立验证和测试数据集建立dataloderbatch_size设置神经网络lossfunctionoptimizing

手握锟釿镐口呼烫烫烫·2023-11-21 10:24

AUC的判断分类器优劣标准是什么？AUC如何计算？Python 实现

AUC的判断分类器优劣标准是什么？AUC如何计算？Python实现AUC（AreaUndertheCurve）是用于评估分类模型性能的一种常用指标。

幻想世界中的绚丽色彩·2023-11-21 10:45

《Deep learning for time series classification a review》基于深度学习的时间序列分类综述

随机初始化如何影响深度学习分类器的性能？最后：是否可以避免DNN的黑盒效应以提供可解释性？

ManRock·2023-11-21 07:34

二元分类器模型评估指标

文章目录准确率精准率与召回率F1值ROCAUC得分sklearn操作各个指标准确率准确率顾名思义就是分类器正确分类的样本数占总体数的比例，虽然准确率可以衡量分类器的整体正确性，但是当类别在总样本中呈偏态分布是

2020重新做人·2023-11-21 00:01

九、二元分类效果的评估方法

www.shareditor.com以及原始链接地址真阳性truepositives,TP真阴性truenegatives,TN假阳性falsepositives,FP假阴性falsenegatives,FN)准确率分类器预测正确

jiangjingxuan·2023-11-21 00:59

机器学习实战(MACHINE LEARNING IN ACTION) 之朴素贝叶斯

在说用贝叶斯之前,应该先检讨一下自己大学概率论真的是木有好好上课…不过至少是学过,看到贝叶斯这仨字儿还是感到十分熟悉.所谓的贝叶斯公式,举个栗子:假设有3个白球7个黑球,分别在甲乙两个盒子里,甲盒子有1个白的3个黑的,乙盒子有2个白的4个黑的.那么问题来了.这时候随机抽一个球(随机从两个盒子选,从盒子里也随机选),是甲盒子里的白球的概率=从甲盒子抽的概率*甲盒子里是白球的概率=抽到的球是白球的概率

小胖扁·2023-11-20 22:54

朴素贝叶斯原理及实现(Naive Bayes)

项目地址：https://github.com/Daya-Jin/ML_for_learner/blob/master/naive_bayes/GaussianNaiveBayes.ipynb原博客：https://daya-jin.github.io/2018/10/04/NaiveBayes/模型概述首先回顾一下贝叶斯公式：以二分类为例，上述公式以机器学习任务的形式来写的话就成为了：其中为待预

d518a9b6ae51·2023-11-20 09:28

机器学习---初识贝叶斯分类器

1.引入问题有两个可选的假设：病人有癌症、病人无癌症，可用数据来自化验结果：正+和负-有先验知识：在所有人口中，患病率是0.008，对确实有病的患者的化验准确率为98%，对确实无病的患者的化验准确率为97%总结如下：P(cancer)=0.008,P(┐cancer)=0.992P(+|cancer)=0.98,P(-|cancer)=0.02P(+|┐cancer)=0.03,P(-|┐canc

三月七꧁ ꧂·2023-11-20 07:05

手动制作Haar分类器 haar_xxxx.xml文件并测试

在人脸检测中，有时候会用到haar分类器，我们会使用opencv\sources\data\haarcascades下haarcascade_frontalface_alt.xml文件，但是系统提供xml

xiaopangzi313·2023-11-19 18:04

【机器学习12】集成学习

1集成学习分类1.1Boosting训练基分类器时采用串行的方式，各个基分类器之间有依赖。每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。

懒羊羊-申博版·2023-11-19 15:12

Hum Brain Mapp：脑电图中的性别相关模式及其在机器学习分类器中的相关性

导读深度学习越来越多地用于从脑电图(EEG)数据中检测神经和精神疾病，但该方法容易无意中纳入训练数据的偏差并利用不合理的模式。最近的研究表明，深度学习可以通过EEG检测性别，这意味着在基于深度学习的疾病检测器中可能存在与性别相关的偏见，因为许多疾病在男性和女性之间的患病率不平等。在这项工作中，研究者介绍了卷积神经网络使用的男性和女性典型模式，该网络可从临床EEG中检测性别(在包含142名患者的单独

茗创科技·2023-11-19 13:01

竞赛题目：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

iuerfee·2023-11-19 09:58

【智能优化算法】基于免疫算法求解单目标优化问题附matlab代码

Watkins利用人工免疫算法实现了一个资源受限的分类器，得到令人满意的结果。Sasaki等提出了

matlab科研助手·2023-11-19 09:44

AI机器学习 | 基于librosa库和使用scikit-learn库中的分类器进行语音识别

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.htmlPython实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.htmlLogback详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo

Web3&Basketball·2023-11-19 08:30

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