流形正切分类器

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

golang的math包函数简介

文章目录简介math包中的常用函数三角函数正弦函数，反正弦函数，双曲正弦，反双曲正弦一次性返回sin,cos余弦函数，反余弦函数，双曲余弦，反双曲余弦正切函数，反正切函数，双曲正切，反双曲正切幂次函数特殊函数类型转化函数
Yietion·2023-11-22 11:54

机器学习第11天：降维

文章目录机器学习专栏主要思想主流方法1.投影二维投射到一维三维投射到二维2.流形学习一、PCA主成分分析介绍代码二、三内核PCA具体代码三、LLE结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客主要思想介绍
Nowl·2023-11-22 08:11

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

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解

模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解前言MobleNet_V2讲解反向残差结构(InvertedResiduals)兴趣流形
牙牙要健康·2023-11-21 17:03

【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

C# 中的 Math 数学函数

以下是Math类中的一些常用方法：Math数学函数Abs:返回指定数字的绝对值Acos:返回指定数字的反余弦值（弧度）Asin:返回指定数字的反正弦值（弧度）Atan:返回指定数字的反正切值（弧度）Atan2
周杰伦fans·2023-11-20 14:13

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

深度学习中，embedding如何理解？

https://www.zhihu.com/question/38002635/answer/13824425221）这个概念在深度学习领域最原初的切入点是所谓的ManifoldHypothesis（流形假设
诸葛日天博士·2023-11-19 17:20

【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

数据预处理-归一化与z-score标准化

反正切函数转换：y=atan
hrbeuwhw·2023-11-19 05:51

【机器学习算法】机器学习：支持向量机（SVM）

转载自：【精选】机器学习：支持向量机（SVM）-CSDN博客1.概述1.1，概念支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题
DJ.马·2023-11-19 05:16

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。
托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

【Datawhale Ai 夏令营】用户新增预测挑战赛：分类器比较和特征工程

系列文章目录【DatawhaleAi夏令营】用户新增预测挑战赛baseline文章目录系列文章目录[【DatawhaleAi夏令营】用户新增预测挑战赛baseline](https://blog.csdn.net/weixin_44471994/article/details/132368562)前言一、模型选择1.SGDClassifier2.DecisionTreeClassifier3.Mu
Turing_well·2023-11-17 03:14

opencv：从0到实现人脸识别

目录opencv人脸检查原理：整体目录：1.读取并展示图片2.人脸检测3.视频人脸检测4.拍照保存5数据训练6人脸识别opencv人脸检查原理：OpenCV中的人脸检测是基于哈尔特征分类器（HaarFeature-basedCascadeClassifiers
zzqtty·2023-11-16 21:41

【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）工程管理方式

人名分类器实战项目0说明1工程项目设计2数据预处理data_processing3创建模型model4模型测试test5训练配置config6模型训练train7模型对比绘图plotfigure8模型预测
lys_828·2023-11-16 19:33

竞赛选题 深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

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·2023-11-16 06:33

数据挖掘 决策树

*-importpandasaspd#提供了DataFrame等数据结构fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,export_graphviz#决策树分类器和可视化决策树的模块
亖嘁·2023-11-16 05:15

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有LR（逻辑斯特回归）或者linearSVM，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开
ChasingdreamLY·2023-11-16 04:11

吴恩达机器学习11-机器学习系统的设计

机器学习系统的设计1.确定执行的优先级以一个垃圾邮件分类器算法为例：为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。
小y同学在学习·2023-11-15 21:59

机器学习中Bagging和Boosting的区别

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法
小白学视觉·2023-11-15 17:49

机器学习：集成学习之Bagging

1集成学习基本介绍1.工作原理生成多个分类器或者模型，各自独立的学习和做出预测整合多个学习器预测，最终输出预测  集成学习中，每一个学习器叫做弱学习器（基学习器），这些弱学习器共同组成的最终的强学习器。
示木007·2023-11-15 17:47

机器学习：集成学习之 Bagging、Boosting和AdaBoost

集成学习其实就是有很多个分类器，概念就是三个臭皮匠，顶过诸葛亮。
一切都是毛毛雨·2023-11-15 17:13

关于前端a标签下载，跨域下载重命名无效问题

问题描述：在项目中写了个文件流形式的公共下载函数，但是发现下载大文件时，出现了“假死”现象，点击下载之后半天没反应，于是又改成a标签点击链接下载，但是遇到跨域文件无法重命名问题。
笨小孩丶·2023-11-15 16:41

如何使用线性模型的【分箱】操作处理非线性问题

为了对比不同分类器和分箱前后拟合效果的差异，我们设置对照实验。
数字生命Allen·2023-11-15 15:27

程序员的机器学习入门笔记（九）：人脸检测之Haar分类器方法：Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联

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
铁猴·2023-11-15 13:33

第七章 块为结构建模 P5｜系统建模语言SysML实用指南学习

仅供个人学习记录应用泛化对分类层级建模继承inherit更通用分类器的公共特性，并包含其他特有的附加特性。
韦恩少爷的背·2023-11-15 04:50

【nlp】2.5 人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）

人名分类器实战项目0项目说明1案例介绍2案例步骤2.1导入必备的工具包2.2数据预处理2.2.1获取常用的字符数量2.2.2国家名种类数和个数2.2.3读数据到python环境中2.2.4构建数据源NameClassDataset2.2.5
lys_828·2023-11-15 02:19

基于支持向量机SVM的面部表情分类预测

的面部表情分类预测代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-15 01:32
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