朴素贝叶斯分类器第20页

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet复现（Pytorch实现）

：一、GoogLeNet-V11.搭建神经网络结构（1）定义基本的卷积：卷积+激活函数（2）类`Inception`定义了Inception模块的网络结构（3）类`InceptionAux`定义了辅助分类器模块的结构

travellerss·2023-10-20 15:30

SnowNLP使用自定义语料进行模型训练

SnowNLP是一个功能强大的中文文本处理库，它囊括了中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、关键字/摘要提取、TF/IDF、文本相似度等诸多功能，像隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯、TextRank等算法均在这个库中有对应的应用

qq_30895747·2023-10-20 12:12

用 OpenCV 检测猫脸

Python中的OpenCV猫脸检测代码使用OpenCV的预训练级联分类器可以轻松检测照片或视频中的猫脸。

woshicver·2023-10-20 05:10

利用OpenCV Haar分类器检测人脸（python实现）

文章目录前言1.Haar级联分类器2.功能实现2.1完整代码2.2单个人脸测试效果2.3多个人脸测试效果2.4Haar级联分类器缺点分析结束语前言人脸检测（FaceDetection）是当前目标检测领域中一项非常热门的研究领域

goomind·2023-10-20 05:36

OpenCV——HOG特征检测

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearanceandshape）能够被梯度或边缘的方向

DDsoup·2023-10-20 05:59

主动学习(Active Learning)介绍

那么有没有办法，能够使用较少的训练样本来获得性能较好的分类器呢？主动学习(ActiveLearning)为我们提供了这种可能。

KBAC·2023-10-20 00:19

35 机器学习（三）：混淆矩阵|朴素贝叶斯|决策树|随机森林

文章目录分类模型的评估混淆矩阵精确率和召回率接口介绍其他的补充朴素贝叶斯基础原理介绍拉普拉斯平滑下面给出应用的例子朴素贝叶斯的思辨决策树基础使用基本原理信息熵信息增益信息增益率Gini指数剪枝api介绍随机森林

Micoreal·2023-10-19 23:46

机器学习算法之Boosting详解

它是通过训练多个弱分类器，最后加权组合成一个强分类器。弱分类器一般是指一个分类器它的分类结果仅仅比随机分类好一点点。

Jeremy_lf·2023-10-19 23:46

文本分类

训练一个分类器。1、首先使用Jieba分词工具将文本进行分词segment，得到。

是小橙子呀·2023-10-19 22:16

决胜AI-深度学习系列实战150讲

深度学习概述11:2702.挑战与常规套路9:4003.用K近邻来进行分类10:0104.超参数与交叉验证10:3005.线性分类9:3406.损失函数9:1707.正则化惩罚项7:1908.softmax分类器

nmj2008·2023-10-19 18:24

垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习计算机竞赛

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(

Mr.D学长·2023-10-19 16:14

ROS opencv 人脸识别

2001年，Viola和Jones提出了基于Haar特征的级联分类器对象检测算法，并在2002年由Lienhart和Maydt进行改进，为快速、可靠的人脸检测应用提供了一种有效方法。

小海聊智造·2023-10-19 12:22

朴素贝叶斯：基于概率论的分类模型

朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型，贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式，公式如下通过比较不同事件发生的概率，选取概率大的事件作为最终的分类。

生信修炼手册·2023-10-19 10:31

机器学习3——朴素贝叶斯（基于概率论的分类方法）

文章目录贝叶斯公式条件概率全概率公式贝叶斯公式先验概率、后验概率朴素贝叶斯朴素贝叶斯模型优缺点使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件贝叶斯公式条件概率事件（结果）：A原因（条件）：B公式：P(B∣A)=P(AB)P

张好好-学习·2023-10-19 10:31

《机器学习实战》— 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

知更鸟女孩·2023-10-19 10:28

机器学习实战--基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

前言：朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。

aaaaPIKACHU·2023-10-19 10:24

机器学习——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

朴素贝叶斯(naiveBayes)算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出

fishsmans·2023-10-19 10:24

朴素贝叶斯（基于概率论）

释义贝叶斯定理是“由果溯因”的推断，所以计算的是"后验概率"其中：P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率。P(B|A)表示在事件A已经发生的条件下，事件B发生的概率。P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B单独发生的概率简单代码实例fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_

怎么全是重名·2023-10-19 10:52

《机器学习----简单的分类器》第二章、朴素贝叶斯，项目：使用特征值给语句打标签

贝叶斯分类器1,朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法、2.算法思路3.贝叶斯定理4.特征的选用的要求和处理2，算法应用1文本分类2垃圾邮件过滤3情感分析3.朴素贝叶斯的优缺点1.优点2.缺点项目实践1，算法流程

司职在下·2023-10-19 09:40

《机器学习分类器二》——朴素的贝叶斯算法，项目实践，算法实践。

1,朴素贝叶斯算法的介绍1.朴素贝叶斯算法定义朴素贝叶斯算法是基于概率统计的分类方法。它的核心思想是利用贝叶斯定理来估计在给定特征的条件下某个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。

司职在下·2023-10-19 09:31

核酸管外观缺陷检测(二)

1.1应用示例思路(1)创建分类器；(2)向分类器中添加样本；(3)训练分类器；(4)测试数据，并将检测结果写入txt文件中。

夏雪之晶莹·2023-10-19 09:41

总奖金7万美金，Kaggle近期可报名赛事，语音识别、图像识别分类领域

●赛题一、鸟叫识别●参赛者需要完成自动识别声景记录中的鸟类，通过检查一个acoustic数据集，设计一个创新性的解决方案，高效可靠的建立检测器和分类器来提取感兴趣的信号（鸟叫）。

我爱计算机视觉·2023-10-19 09:33

贝叶斯学习

Gowi_fly·2023-10-19 02:42

COMMUTING CONDITIONAL GANS FOR MULTI-MODAL FUSION

方法Cf^ff是分类器，Pf^ff(oi_ii)是第i个物体出现的融合概率作者未公布代码

宇来风满楼·2023-10-18 14:31

CCF CSP认证历年题目自练Day23

CCFCSP认证历年题目自练Day23题目一试题编号：202006-1试题名称：线性分类器时间限制：1.0s内存限制：512.0MB题目分析（个人理解）题目很长，专门吓唬人的，第一行输入两个数n是坐标数

尚棹芸·2023-10-18 12:48

高斯朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.GaussianNB当特征是连续变量的时候，运用多项式模型就会导致很多P(xi|yk)=0P(xi|yk)=0（不做平滑的情况下），此时即使做平滑，所得到的条件概率也难以描述真实情况。所以处理连续的特征变量，应该采用高斯模型公式:image参数:GaussianNB(priors=None)priors：默认None属性:pri

niartnelis·2023-10-18 11:48

Probability Calibration概率校准大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

简单来说，概率校准就是将分类器输出的原始预测概率转换为更准确、更可靠的概率值。这样做的目的是为了让模型的预测结果更接近实际情况，从而提高模型在特定应用场景中的可用性。

Mr数据杨·2023-10-18 09:03

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

51-60天

第51天:kNN分类器两种距离度量.数据随机分割方式.间址的灵活使用:trainingSet和testingSet都是整数数组,表示下标.arff文件的读取.需要weka.jar包.求邻居.投票.代码如下

谨言慎行324·2023-10-18 07:28

朴素贝叶斯对新闻文本分类

朴素贝叶斯广泛应用于文本分类任务中，包括互联网新闻的分类和垃圾邮件的分类等。

让时间来沉淀吧·2023-10-18 01:30

机器学习算法综述——有监督学习

之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP多层感知机（人工神经网络）三、贝叶斯分类器家族

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

【论文阅读】RadHAR：通过毫米波雷达生成的点云识别人类活动

文章目录原文题目摘要1引言2背景2.1毫米波雷达3RADHAR概述3.1数据收集和预处理3.2MMActvity数据集3.3数据预处理3.4分类器4评价5结论原文题目RadHAR:HumanActivityRecognitionfromPointCloudsGeneratedthroughaMillimeter-waveRadar

dotJunz·2023-10-17 18:32

【机器学习】逻辑回归

文章目录逻辑回归定义损失函数正则化sklearn里面的逻辑回归逻辑回归逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。

高朗·2023-10-17 05:01

用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络

计算机视觉研究院·2023-10-16 21:09

数据挖掘——分类算法——贝叶斯分类、决策树

贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法（NB），是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型数据进行分类的算法

weixin_33979363·2023-10-16 18:39

数据挖掘实战（七）--使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘

一、朴素贝叶斯分类算法贝叶斯定理公式如下：表示“在A发生的情况下，B发生的概率”。在数据挖掘中，A通常是观察样本个体（也就是物特征），B为被测个体所属的类别。

bb8886·2023-10-16 18:35

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P16 Loss可能影响网络训练失败&softmax与sigmoid

构建分类器，解决有多个正确答案的问题时，用Sigmoid函数分别处理各个原始输出值。Softma

QwQllly·2023-10-16 14:36

FastBert学习笔记

这个论文从两个方面去掌握：样本自适应推断：使用不确定性指标（anormalizedentropy）去过滤样本；模型自蒸馏：分支网络分类器学习主干网络分类器，并使用KL散度进行度量；然

biuHeartBurn·2023-10-16 11:57

数据挖掘（5）分类数据挖掘：基于距离的分类方法

一、分类挖掘的基本流程最常用的就是客户评估1.1分类器概念1.2分类方法基于距离的分类方法决策树分类方法贝叶斯分类方法1.3分类的基本流程步骤建立分类模型通过分类算法对训练集训练，得到有指导的学习、有监督的学习预定义的类

烟雨平生9527·2023-10-16 09:54

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

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