朴素贝叶斯分类器第19页

机器学习--浅谈朴素贝叶斯

机器学习--朴素贝叶斯1-贝叶斯定理2-贝叶斯法则2-1-贝式定理2-2-概率案列3-朴素贝叶斯3-1朴素贝叶斯法的参数估计3-1-1极大似然估计3-1-2学习与分类算法3-1-3贝叶斯估计4代码部分1

Elvis_hui·2023-10-16 04:38

ResNet分类器量化

1.动态范围的常用计算方法Max方法之前的对称量化和非对称量化就是在用最大最小的办法做的Histgram直方图是一种用于可视化信号或数据分布的图形工具。计算动态范围的一种方法是通过查看直方图的范围。动态范围可以由直方图中的最高峰值和最低峰值之间的差异来估算。Entropy熵是一个信号的统计度量，用于衡量信号的不确定性或信息量。较高的熵表示信号具有更大的动态范围，因为它包含更多的信息。熵的计算可以通

智障学AI·2023-10-16 03:24

深度强化学习第 1 章机器学习基础

本节讨论线性回归、逻辑斯蒂回归（logisticregression）、softmax分类器等三种模型。

Chen_Chance·2023-10-15 15:58

7.machine_learning_SVM

：攀登传统机器学习的珠峰-SVM(上)攀登传统机器学习的珠峰-SVM(中)攀登传统机器学习的珠峰-SVM(下)机器学习中的SVM支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器

许志辉Albert·2023-10-15 12:29

2019-08-17 深度学习简介

计算机视觉核心任务计算机中图像被表示成三维数组的形式，每个像素值为0-255[RGB]像素点的值比较大亮度越大图像分类的挑战：1光照强度2形状改变3部分遮蔽（核心困难）4背景混入深度学习常规套路：1.数据收集并给定标签2.训练分类器

Enpleeeee·2023-10-15 12:08

【机器学习算法-朴素贝叶斯、支持向量机】

机器学习算法-朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法2.支持向量机2.1SVM基本综述1.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是生成模型，需要根据已有的数据求出先验概率。

闲看庭前梦落花·2023-10-15 08:02

Saliency maps

VisualisingImageClassiﬁcationModelsandSaliencyMaps问题这篇文章和ZFnet相似，旨在研究网络可视化的问题，根据分裂网络最后的向量来反推出最原始的图像，如果假设输入(input)是III,而输入图像对应的标签是ccc,而分类器的得分是

MTandHJ·2023-10-15 00:25

提速256倍，斯坦福&谷歌提出扩散模型蒸馏方法，效果接近Teacher

编辑|杜伟、陈萍来源|机器之心斯坦福大学联合谷歌大脑使用「两步蒸馏方法」提升无分类器指导的采样效率，在生成样本质量和采样速度上都有非常亮眼的表现。

夕小瑶·2023-10-14 23:18

机器学习期末总复习详解

进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益ID3增益率C4.5基尼指数CART剪枝处理剪枝的基本策略预剪枝后剪枝第五章朴素贝叶斯算法贝叶斯公式拉普拉斯修正第六章逻辑斯蒂回归

打代码能当饭吃？·2023-10-14 22:16

机器学习算法进阶——回归算法

—理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践AUC分类器指标手写理论线性回归理论线性回归

糖糖Amor·2023-10-14 14:21

数据挖掘的十大算法

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM关联分析：Apriori连接分析：PageRankC4.5C4.5算法是得票最高的算法

楚小武·2023-10-14 01:36

计算机视觉基础-图像处理-LBP特征描述算子-人脸检测

LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特

weixin_46729859·2023-10-13 23:16

计算机视觉基础---图像处理（下）---任务02

LBP常应用于人脸识别和目标检测中，在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，OpenCV实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口

迷途小龙驹·2023-10-13 23:43

机器学习算法概述

强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器

uuddoop·2023-10-13 22:49

TCGA+biomarker——Calibration curve

ROC曲线，展示特异性和敏感性，ROC曲线下的面积被称为AUC，它介于0.5和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。2

Clariom·2023-10-13 21:31

项目实战1: TF2.0+LetNet-5构建Fasion MNSIT分类器

目录一、前言1.1FasionMNSIT数据集介绍1.2LetNet-5简介二、TF2.0构建LetNet卷积网络实现FasionMNSIT分类2.1数据读取2.2构建LetNet-5网络结构2.3训练2.4验证测试2.5模型保存2.6预测一、前言本博客旨在通过利用tensorflow2.0构建一个简单的神经网络模型（LetNet-5）实现对数据集FasionMNSIT的分类，来熟悉深度学习的大致

xping_zhou·2023-10-13 10:01

中文邮件分类[朴素贝叶斯、支持向量机、Logistic,TF-IDF,词袋模型]

读研第一次写博客，会不定时将自己做的小项目分享到这，加油第二次更改增加了特征工程，新加文本长度和符号比例两个特征，预测精确度达到了95.7%，比原来增加了2.1%，见本文第6节由于有人问起代码测试有问题，我将所有代码放在文章末尾了，可以一次测试没有错误，关键点把邮件，stop_word放在运行目录下，导入路径写自己的运行路径即可2021年11月30日--Walker本文为垃圾邮件分类的小作业1.问

Walker@Bruce Lee·2023-10-13 09:50

opencv学习笔记三十八：级联分类器人脸检测

Haar分类器算法的要点如下：①使用Haar-like特征做检测。②使用积分图（IntegralImage）对Haar-like特征值进行加速求解。

东城青年·2023-10-13 07:48

个人笔记：OpenCv（二）物体检测——Haar级联分类器的调用

目录前言文件结构示例代码效果展示重点讲解Haar级联分类器（XML）文件的获取前言使用的编译环境和工具：Anaconda、JupyterNotebook需要安装的库：OpenCV（打开AnacondaPrompt

DebuggerDestroyer·2023-10-13 07:18

C#，人工智能，深度学习，目标检测，OpenCV级联分类器数据集的制作与《层级分类器一键生成器》源代码

一、目标识别技术概述1、摘要目标检测是计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一，它试图从自然图像中的大量预定义类别中定位目标实例。深度学习技术已成为直接从数据中学习特征表示的强大策略，并在通用目标检测领域取得了显著突破。鉴于这一快速发展时期，本文的目标是全面综述深度学习技术在这一领域的最新成就。这项调查包括300多项研究贡献，涵盖了通用对象检测的许多方面：检测框架、对象特征表示、对象提议生成、上下

Trufferover·2023-10-13 07:18

【opencv学习笔记】级联分类器人脸检测

浅析人脸检测之Haar分类器方法一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来

HandsomeJing·2023-10-13 07:17

机器学习-P5 朴素贝叶斯算法（书P53）

文章目录一，概述1，条件概率（Condittionalprobability）2，全概率公式3，贝叶斯推断二，举个“栗子”（手动星标）三，朴素贝叶斯的种类如何选择1，高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-13 06:10

机器学习(五)---贝叶斯分类器算法总结

1.综述1.1贝叶斯分类器贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有概率都已经知道的理想情况下，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。

QuinnHanz·2023-10-13 06:07

机器学习训练模板，汇总多个分类器

1.数据方面：主要包含pandas操作importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportpandasaspdsns.set(font="simhei")#让heatmap显示中文plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置在matplotlab上的中文字体plt.rcParams['axes.uni

独为我唱·2023-10-13 02:04

使用Python在Serverless架构下轻松实现图像分类和预测

在本例中，我们将使用Python和Serverless架构来构建一个图像分类器，该分类器可以将输入的图像识别为猫或狗。我们将使用AWSL

MsSequential·2023-10-13 01:55

（2023，部署准备，风险领域，缓解措施）DALL·E 3 系统名片

922230617获取资料）目录1.简介1.1缓解措施2.部署准备2.1早期访问的经验教训2.2评估2.3外部红队（RedTeaming）2.4风险领域和缓解措施2.4.1色情内容2.4.2色情内容的输出分类器

EDPJ·2023-10-12 19:41

朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型

贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章，尝试解答在没有太多可靠证据的情况下，怎样做出更符合数学逻辑的推测“逆向概率”是相对“正向概率”而言正向概率，比较容易理解，比如我们已经知道袋子里面有N个球，不是黑球就是白球，其中M个是黑球，那么把手伸进去摸一个球，就能知道摸出黑球的概率是多少=>这种情况往往是上帝视角，即了解了事情的全貌再做判断逆向概率，贝叶斯则从实际场景出发，提了一个问

Sara_d94e·2023-10-12 07:12

机器学习总结

朴素贝叶斯fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB

净土_0342·2023-10-12 06:38

朴素贝叶斯算法案例

"""朴素贝叶斯算法案例"""importnumpyasnp#准备数据defloadDataSets():"""加载数据集:return:dataMatrix,labelList"""dataMatrix

不学无数YD·2023-10-12 03:13

论文阅读 Self-Mimic Learning for Small-scale Pedestrian Detection

本文深入分析了小尺度行人检测问题，揭示了小尺度行人representations较弱是分类器漏检的主要原因。为解决这一问题，我们提出了一种新颖的自

Re-赟·2023-10-12 01:20

解决Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题(将onnx的动态输入改成静态)

一、问题来源最近做人脸识别项目，想只用OpenCV自带的人脸检测和识别模块实现，使用OpenCV传统方法：Haar级联分类器人脸检测+LBPH算法人脸识别的教程已经有了，于是想着用OpenCV中的dnn

半个女码农·2023-10-12 00:03

浅析cv2.CascadeClassifier()函数

CascadeClassifier，是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。

Stray_Lambs·2023-10-11 19:13

OpenCV级联分类器识别车辆实践笔记

1.OpenCV级联分类器的基本原理基于Haar特征的级联分类器的目标检测是PaulViola和MichaelJones在2001年的论文中提出的一种有效的目标检测方法。

肖永威·2023-10-11 19:32

关于神经网络的思考

感知机：感知机是一种简单的二分类线性分类器。它接受多个输入，对每个输入施加权重，然后将它们相加。这个总和会经过一个激活函数（通常是阶跃函数）得到输出。

北边一颗小星星·2023-10-11 14:01

harr特征加级联分类器的目标检测系统

推测由于渲染引擎问题，部分公式渲染不正常，公式完整版请移步个人博客1.识别系统架构harr_system.png以上是Harr特征+级联分类器的识别系统架构图，系统分为以下几个部分：滑动框：固定大小的在原图上滑动的框

月见樽·2023-10-11 06:56

SVM应用

具体来说，可以通过以下步骤实现基于朴素贝叶斯算法的文本分类：将文本转化为词袋模型，并统计每个词出现的次数。计算每个类别的先验概率P(Ci)，即所有训练数据中属于该类别的样本数占总样本数的比例。

Blossom i·2023-10-11 01:25

[论文阅读]Capturing Associations in Graphs 阅读笔记

之前的GFD是用于捕捉图中属性的缺失，而GAR不仅用于捕捉属性的缺失还可以通过GAR中的规则对图上的边进行增加或删除，实现边的预测（关联推断），在现实生活中可以实现实体关系之间的预测，增加了机器学习的分类器

Neil_zk·2023-10-10 23:57

自己制作人脸识别的分类器

在学习人脸识别的时候,我们常用到各种分类器,如haarcascade_frontalface_default.xml。但是我们会疑惑，这个分类器是从哪里来的，为此我写了这篇文章解答各位的疑惑。

猿择·2023-10-10 20:33

【Python&目标识别】目标检测的原理及常见模型的介绍

在深度学习之前，目标检测算法主要基于传统计算机视觉方法，如特征提取和分类器设计。然而，随着深度神经网络的普及，尤其是卷积神经网络（CNN）的快速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升。

RS迷途小书童·2023-10-10 15:48

深卷积恶意软件分类器可以仅从原始可执行程序和标签中学习

来源：DEEPCONVOLUTIONALMALWARECLASSIFIERSCANLEARNFROMRAWEXECUTABLESANDLABELSONLY（2018），Workshoptrack-ICLR2018，MarekKrcˇal´，CzechAcademyofSciences摘要：我们提出并评估一个简单的卷积深层神经网络体系结构，通过只学习它们的原始字节序列和标签来检测恶意可执行文件(Wi

Threathunter·2023-10-10 14:03

【机器学习】人工智能实验二：利用贝叶斯分类器实现手写数字识别

一、数据获取对于新手而言，熟练掌握各种数据的读取方式，并了解读入的数据具体存储形式及相关操作，实际上任务已经完成一大半了！之所以这么讲，主要是为了强调，数据获取数据处理的在机器学习中的重要意义！1、Python几种读取mat格式数据的方法对于怎么获取.mat最合适，以及它们之间的差别，暂时我还没搞清楚，先“搁置争议”（不求甚解），毕竟这篇博客主打的记录代码2、数据获取：数据获取见博客：分类-MNI

Vivid-victory·2023-10-10 05:43

使用mapreduce用贝叶斯分类器训练

实验项目链接：https://download.csdn.net/download/weixin_42615157/10883188实验原理：贝叶斯分类器，通过其名字我们就可以知道，是以贝叶斯公式为基础

秃顶高富帅·2023-10-09 22:19

【ESP32 + Edge Impulse平台】模拟多传感器数据融合实验测试

完成数据集的采集、训练、测试、模型部署和运行，实现多传感器数据的融合目录1.实验描述1.1【场景1固件】1.2【场景2固件】2.数据集采集2.1数据集12.1数据集23.数据集训练3.1生成数据特征3.2选用分类器训练数据集

Intoxicated_Rookie·2023-10-09 20:28

伯努利朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例，某个单词在文档中出现过，则其特征值为1，否则为0).伯努利模型和多项式模型是一致的，BernoulliNB需要比MultinomialNB多定义一个二值化的方法，该方法会接受一个阈值并将输入

niartnelis·2023-10-09 14:59

python画出roc曲线 auc计算逻辑_利用Python画ROC曲线和AUC值计算，rocauc

利用Python画ROC曲线和AUC值计算，rocauc前言ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier

weixin_39615643·2023-10-09 14:42

Joint Copying and Restricted Generation for Paraphrase

copydecoder和生成受限decoder的seq2seq模型copydecoder生成受限decoder看论文时的疑问在结合copydecoder和生成受限decoder两种结果的时候，采用的是建立分类器来预测选取其中哪种结果

rzhangpku·2023-10-09 07:26

one-hot独热编码

一、独热编码出现之前：针对无序离散的分类特征，机器学习算法的分类器并不

阿波拉·2023-10-09 05:52

机器学习笔记 - 两个静态手势识别的简单示例

静态手势是那些只需要在分类器的输入处处理单个图像的手势，这种方法的优点是计算成本较低。动态手势需要处理图像序列和更复杂的手势识别方法。进一步了解可以参考下面链接。

坐望云起·2023-10-09 00:33

机器学习：随机森林

集成学习的基本思想是通过结合多个弱分类器或回归器的预测结果，来构建一个更强大的集成模型。集成学习可以用于分类问题和回归问题。

fakerth·2023-10-08 23:21

一个非常简单的变分量子分类器（VQC）

二、实验概述今天，我将设计一个变分量子分类器（VQC），它是一个混合计算分类器，如图1所示。

无水先生·2023-10-08 21:18

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