模式识别第2页

【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测

一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。

加德霍克·2025-01-24 20:00

机器视觉在医疗影像分析中的应用：助力放射科医生精准诊断

一、机器视觉算法简介机器视觉是一种模拟人类视觉的科学技术，通过图像处理、模式识别和计算机视觉等技术，使计算机能够“看”懂图像中

人工智能专属驿站·2025-01-21 06:59

BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测

由于其高度的灵活性和适应性，BP神经网络在模式识别、函数逼近、优化问题等多个领域有着广泛的应用。本文将详细介绍BP神经网络的

陈辰学长·2025-01-21 02:47

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

这些模型通过在海量数据上的预训练，掌握了丰富的语言知识和模式识别能力，从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而，预训练模型的通用性也意味着它

WeeJot·2025-01-21 00:57

机器学习02-发展历史补充

机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

谷歌 AI Agent 白皮书：2025 年，智能体时代已来

智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而，我们往往需要借助工具——

·2025-01-17 20:51

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。

KeyPan·2025-01-17 15:23

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

多维偏好分析（MultidimensionalPreferenceAnalysis,MPA）是一种在市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的分析工具，用于研究多维度下的复杂偏好决策过程。在高维数据集中，当属性与偏好之间存在非线性关系或维度重叠时，偏好的理解和可视化呈现出显著的技术挑战。本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾

·2025-01-16 23:25

C++：实现聚类算法（附带源码）

在许多领域，如数据挖掘、图像处理和模式识别等，聚类算法都有广泛应用。在本项目中，我们将实现最常见的聚类算法之一——K均值聚类（K-MeansClustering）。

Katie。·2025-01-16 21:15

K-means 算法的介绍与应用

算法的主要步骤K-means算法的MATLAB实现优化方法与改进K-means算法的应用领域表格总结：K-means算法的主要应用领域结论引言K-means算法是一种经典的基于距离的聚类算法，在数据挖掘、模式识别

小魏冬琅·2024-09-13 09:00

OpenCV3最常用的基本操作

OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。以上是维基百科关于OpenCV的介绍，简单来说它就是处理图

HeoLis·2024-09-11 20:37

EI检索-机器视觉、图像处理与影像技术国际学术会议（MVIPIT 2023）邀您参会！

机器视觉是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

诗远Yolanda·2024-09-08 13:06

Java在智能数据挖掘系统的应用

模式识别：识别数据中的模式，如分类、聚类、关联

lizi88888·2024-09-06 09:10

图形几何算法 -- 凸包算法

在计算几何中，凸包得到了广泛的应用，涉及领域包括模式识别、图像处理和优化问题等。2、算法原理凸包算法的目标是从给定的点集（在二维平面中）

CAD三维软件二次开发·2024-09-05 22:59

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归

婉妃·2024-08-31 05:05

计算机视觉概念科普

它结合了信号处理、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的技术，让计算机能够执行诸如识别、分类、追踪等复杂的视觉任务。本文将深入探讨计算机视觉的核心概念和技术。

极客代码·2024-08-29 11:54

机器学习（ML）算法分类

机器学习（ML）算法是一个广泛而多样的领域，涵盖了多种用于数据分析和模式识别的技术。

活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合

通过人工智能技术，可以自动收集和整理大量的数据，并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项

张驰课堂·2024-03-26 09:25

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。

MarkHD·2024-03-25 16:35

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

目录原理：代码部分：注意：原理：产品码识别与验证的核心在于图像处理与模式识别技术。首先，通过图像处理技术提取出产品码区域，去除背景干扰，增强产品码的可识别性。然

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

《模式识别与机器学习》第一章

C1符号含义x\boldxx：向量，曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt：向量，曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww：向量，曲线拟合问题中的待估计的参数，即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ：标量，协方差的倒数，表示样本的精度。α\alphaα：标量，同上，曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t

CS_Zero·2024-03-06 09:03

六、图像的几何变换

这些变换在图像处理、模式识别、机器人视觉、医学影像处理等领域具有广泛的应用。通过图像几何变换，可以实现图像的校正、配准、增强和重建等功能，为后续的图像分析和理解提供了重要的基础。

云峰天际·2024-02-19 10:40

RBF神经网络中的RBF的英文全称是什么，是用来干什么的？

径向基函数是一种在机器学习和模式识别中常用的函数类型，它们通常用于构建非线性模型。

神笔馬良·2024-02-14 03:14

用脑想问题还是用心驱动脑?

不是，因为你脑子里有模式识别了才被识别出来，如果脑子里没有模式就无法识别，即便眼睛看到了也会忽略掉。那追问下去，如果脑子无法识

风口猪炒股指标·2024-02-13 18:54

【专题】2023年中国手术机器人行业专题报告PDF合集分享（附原数据表）

感知与认知技术涵盖了各种传感器的应用、模式识别和情感理解等高级认知能力，而运动与控制技术

·2024-02-11 18:20

计算机视觉主要知识点

这是一个跨学科领域，融合了计算机科学、图像处理、机器学习和模式识别等多方面的技术。以下是一些计算机视觉入门的基本知识点：图像基础：像素：图片的最基本组成单元，包含了颜色信息。

superdont·2024-02-11 05:55

探索未来：集成存储器计算(IMC)与深度神经网络(DNN)的机遇与挑战

DNN是一种模仿人类神经系统运作方式的计算模型，通过层层堆叠的神经元网络来实现复杂的模式识别和数据处理任务。从图像识别、语音识别到自然语言处理，DNN已经在各个领域展现了惊人的能力。

繁依Fanyi·2024-02-10 11:47

机器学习系列——（十七）聚类

其中，聚类作为机器学习领域的一个重要分支，广泛应用于数据挖掘、模式识别、图像分析等多个领域。本文旨在深入探讨聚类技术的原理、类型及其应用，为读者提供一个全面而深入的了解。一、什么是聚类？

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

「论文搬运」王亦洲课题组 CVPR 2021 入选论文解读：时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型

本文是对发表于计算机视觉和模式识别领域的顶级会议CVPR2021的论文“CausalHiddenMarkovModelforTimeSeriesDiseaseForecasting（时间序列疾病预测的因果隐马尔可夫模型

Sternstunden·2024-02-09 01:09

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

ResNet革命2015年在计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上介绍的ResNet（残差网络）家族，标志着深度学习图像识别的一个转折点。

程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

LSTM进行时间序列预测还有哪些创新点，有什么推荐的好发论文的模型和代码？

电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

机器学习简要概述

机器学习+数据库=数据挖掘+工业应用=模式识别+图像处理=机器视觉+语音处理=语音识别+文本处理=自然语言处理二、数据集及模型数据集的划分：方法：

@Duang~·2024-02-06 19:03

大脑的工作原理

大脑是由执行决策和进行自动行为模式识别的两部分组成的系统。前额皮层的管理功能相当活跃，反应灵敏，但同时也

珊珊_带你重返年轻·2024-02-06 17:55

计算机视觉比较有名的期刊和会议

（质量参差不齐）中文核心《中国图象图形学报》《模式识别与人工智能》《机器人》《图学学报》《电光与控制》etc.国际会议1.ICC

anycedo·2024-02-06 05:12

工信部颁发的《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书

为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。

人工智能技术与咨询·2024-02-05 12:39

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（2）语音识别

语音识别技术涉及到信号处理、模式识别、自然语言处理等多个领域的知识。二、关键技术信号处理和特征提取：语音信号是一种复杂的时

giszz·2024-02-05 08:46

深度学习在智能交互中的应用：人与机器的和谐共生

深度学习作为机器学习的一个重要分支，具有强大的特征学习和模式识别能力，可以模拟人脑的神经网络进行数据分析和预测。

wd90119·2024-02-05 08:37

深度学习的进展

一、深度学习的基本原理和算法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其基本原理是模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络模型来实现对数据的学习和模式识别。

csdn_aspnet·2024-02-04 20:52

稚肩·2024-02-03 19:14

向量机SVM原理详解

zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势

AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM原理介绍！

zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势

Wendark·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

（一）SVM的八股简介支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

warmbeast·2024-02-03 17:34

SVM(1-3)

从Jasper'Blog转载支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中

discxuwei·2024-02-03 17:32

【课程作业_01】国科大2023模式识别与机器学习实践作业

国科大2023模式识别与机器学习实践作业作业内容从四类方法中选三类方法，从选定的每类方法中，各选一种具体的方法，从给定的数据集中选一个数据集（MNIST，CIFAR-10，电信用户流失数据集）对这三种方法进行测试比较

lzl2040·2024-02-03 13:05

opencv0014 索贝尔（sobel）算子

嘿嘿边缘边缘是像素值发生跃迁的位置，是图像的显著特征之一，在图像特征提取，对象检测，模式识别等方面都有重要的作用。人眼如何识别图像边缘?

yf743909·2024-02-03 09:41

模式识别 | PRML概览

PRML全书概览PRML全称PatternRecognitionandMachineLearning，个人认为这是机器学习领域中最好的书籍之一，全书的风格非常Bayesian，作者试图在贝叶斯框架下解释每一种机器学习模型。阅读起来有一定难度，不适合作为机器学习入门教材。然而这本书提供的贝叶斯视角有助于我们更为立体全面理解一些经典模型。全书分为十四个章节，这里我尽可能简要概述每个章节的主要内容，如果

ZIYUE WU·2024-02-03 07:48

20240202在WIN10下使用whisper.cpp

20240202在WIN10下使用whisper.cpp2024/2/214:15【结论：在Windows10下，确认large模式识别7分钟中文视频，需要83.7284seconds，需要大概1.5分钟

南棱笑笑生·2024-02-03 06:02

20240202在Ubuntu20.04.6下使用whisper.cpp的显卡模式

20240202在Ubuntu20.04.6下使用whisper.cpp的显卡模式2024/2/219:43【结论：在Ubuntu20.04.6下，确认large模式识别7分钟中文视频，需要356447.78ms

南棱笑笑生·2024-02-03 06:55

神经网络之深度学习DBN

神经网络由大量的人工神经元相互连接进行计算，根据外界的信息改变自身的结构，主要通过调整神经元之间的权值来对输入的数据进行建模，最终具备解决实际问题的能力.神经网络概述人类自身就是一个极好的模式识别系统。

懒猫gg·2024-02-02 22:19

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