流形正切分类器第17页

matlab2016a贝叶斯工具箱,matlab贝叶斯工具箱

matlab贝叶斯工具箱是由KevinMurphy开发的编程学习工具，该工具采用MATLAB语言编制，可实现贝叶斯网络结构学习、参数学习、推理和构建贝叶斯分类器，此工具箱在贝叶斯学习编程方面非常灵活。

骆小普·2023-10-31 11:28

MATLAB中perceptron函数用法

目录语法说明示例使用感知器求解简单分类问题perceptron函数的功能是简单的单层二类分类器。

jk_101·2023-10-31 10:46

监督式异常检测（Anomaly Detection）方法研究线

监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集，并涉及到训练分类器（与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性（就是异常样本少）。

研途可达·2023-10-31 04:11

Python 第三方模块机器学习 Scikit-Learn模块无监督学习2 协方差估计,流形学习,高斯混合模型

一.covariance1.简介:该模块用于对协方差进行估计2.使用(1)类:"最大似然协方差估计量"(Maximumlikelihoodcovarianceestimator):classsklearn.covariance.EmpiricalCovariance([store_precision=True,assume_centered=False])用于检测"高斯分布数据集"(Gaussia

EdVzAs·2023-10-31 02:53

sklearn中的逻辑回归

2linear_model.LogisticRegression2.3梯度下降：重要参数max_iter2.4二元回归与多元回归：重要参数solver&multi_class2.5样本不平衡与参数class_weight逻辑回归1.1逻辑回归概述逻辑回归是一种线性的分类器

Lennng·2023-10-31 02:44

KNN分类算法介绍，用KNN分类鸢尾花数据集（iris）

目录一、KNN算法实现原理：二、KNN算法实现步骤三、KNN算法的优缺点KNN算法的优点包括：KNN算法在分类问题上的不足：四、KNN分类鸢尾花数据集1、构建KNN分类器2、构建KNN模型3、案例结果及分析一

凌天傲海·2023-10-30 19:36

人工智能 python入门体验课_Python系列课程——人工智能篇简单入门

weixin_39536427·2023-10-30 17:22

【Python机器学习】零基础掌握RidgeClassifier线性分类器

面临选择，如何更准确地预测乳腺癌？在医疗领域，准确地预测疾病的发生非常关键。尤其是像乳腺癌这样常见但又严重的疾病，早期诊断和预测可以极大地提高治疗成功率。那么问题来了，如何在大量的医疗数据中，准确、快速地诊断乳腺癌？假设有以下一组乳腺癌相关的医疗检查数据，其中包括患者年龄、肿瘤大小、细胞形态等多个因素。年龄肿瘤大小细胞形态检查结果452.510503.121…………为了解决这个问题，一种有效的方法

Mr数据杨·2023-10-30 11:50

python机器学习——xgboost简介

参考（1）背景Boosting分类器属于集成学习模型，它基本思想是把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来，成为一个准确率很高的模型。这个模型会不断地迭代，每次迭代就生成一颗新的树。

曹文杰1519030112·2023-10-30 09:17

基于flask的web视频监控人脸检测程序

基于flask的web视频监控人脸检测程序.zip基于flask完成视频流引入，基于opencv的级联分类器完成人脸检测。效果如上图所示。

人工智能教学实践·2023-10-30 04:51

随机森林算法梳理

集成学习概念集成学习就是组合多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。

凌霄文强·2023-10-30 03:41

特征选择之卡方验证java_机器学习之特征选择

特征选择方法初识：1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下，用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。

weixin_39809140·2023-10-30 02:08

2019-06-10

LabelEncoder和OneHotEncoder区别数据预处理之独热编码（One-Hot)在机器学习任务中，特征并不总是连续值，比如性别、国籍、婚姻情况，即使将这些特征转化为数字，也不能直接用于机器用于分类器中

T_129e·2023-10-30 00:54

改变matlab分类器属性,matlab如何从原始类内的方法修改值类的属性?

我想创建一个存储并能够修改向量的类。看起来像这样:classdefvect3dpropertiesvecrotateendmethodsfunctionobj=vec3d(a,b,c)vec=[a,b,c];rotate=rot(obj);endendend我还有一个类,叫做rot,它有旋转向量的函数。我想做的是:MyVec=vec3d([1;2;3]);MyVec2=MyVec;%Definea

故事后来都变了·2023-10-29 09:32

“华为杯”研究生数学建模竞赛2015年-【华为杯】B题：数据的多流形结构分析（续）（附python代码实现））

目录6.3问题三求解6.3.1题a求解6.3.2题b求解6.3.3题c求解6.4问题四求解6.4.1图

格图素书·2023-10-29 05:42

读书笔记-增量学习-EEIL_End-to-End Incremental Learning

题目的End-to-End指的是能同时训练更新Classification分类器和代

谷粤狐·2023-10-29 00:16

iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning

iCaRL同时学习强分类器和数据表示法。introduction类增

薛定谔的大胖笨狗·2023-10-29 00:44

如何以专业的角度观赏一部电影

专业影评主流形式分为四类。电影报告；电影评论；理论

申然i·2023-10-28 16:40

（《机器学习》完整版系列）第2章模型评估与选择 ——2.5 代价的曲线美

代价曲线错误率与代价曲线前面我们得到了学习器（打分器）hhh的ROC曲线，ROC上的任何一个点RRR对应于一个二分类器hRh_{

人工干智能·2023-10-28 14:29

吴恩达深度学习-序列模型 2.7 负采样

这节课学习的同样是一个监督学习嵌入向量的模型，上节课的skip-gram使用的softmax分类器求和带来的计算量太大了，这节课使用的算法可以避免这个问题。这节课名字叫做负采样，那么正采样呢？

prophet__·2023-10-28 10:32

Keras：VGG16模型微调

目前大部分的卷积神经网络都分为两部分，第一部分由卷积层、池化层组成的卷积基部分，主要用于特征提取；第二部分是由全连接神经网络组成的分类器，主要用

机器不学习我学习·2023-10-28 10:45

信息流广告

1、什么是信息流形态上来说：内容按类似的规格样式上下排布就是信息流，比如微博首页就是信息流，你刷知乎首页看到的动态也是信息流。

Q_R·2023-10-28 09:05

MATLAB身高体重识别性别

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。

zouroot·2023-10-28 05:56

贝叶斯分类器matlab实现

用matlab模拟最小错误率贝叶斯分类器与最小风险分类器，效果个人感觉还算能看的下去^_^注意：如果对实验原理还不算太懂，可以看其他大牛的博客或者看书，不管怎么样概率论知识是前提，不如乘法定理，条件概率

GallagherZ·2023-10-28 05:23

mysql 体重类型身高_用身高和体重数据进行分类实验

二、具体做法：(1)应用单个特征进行实验：以(a)身高或者(b)体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本

weixin_39916511·2023-10-28 05:23

关于身高体重的编程MATLAB,用身高和或体重数据进行性别分类的实验（一）.doc...

学号：班级：组员：20093023239391彭群聂20093023099391吕鑫20093023519392袁暾实验目的用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器

JIAN人依在·2023-10-28 05:22

体重年龄性别身高预测鞋码_用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。

Siului·2023-10-28 05:22

数据集：男女身高体重（二维）

数据集：男女身高体重（二维）本文讨论该数据集的Bayes和MSE分类器的设计。

DeeGLMath·2023-10-28 05:17

用身高和/或体重数据进行性别分类

用身高和/或体重数据进行性别分类【摘要】根据身高和/或体重等数据，利用模式识别贝叶斯（bayes）分类器来对人的性别进行分类，做出函数图，使得我们容易分析这两者之间的异同。

linana123456789·2023-10-28 05:17

实验三：最小错误率的贝叶斯分类预习报告

一、实验原理贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。

Starfavouraa·2023-10-28 05:12

Bayes决策：身高与体重特征进行性别分类

Pattern-recognition-programming:模式识别编程(github.com)简述分别依照身高、体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器

夏天是冰红茶·2023-10-28 05:07

基于卷积神经网络的笑脸数据集（GENKI4K）训练

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。需要提醒的是，HOG+

m0_47297839·2023-10-27 23:32

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面

@@老胡·2023-10-27 17:18

微积分(一) 函数的极限

许多非线性问题的处理――譬如流形、微分几何等，最后往往转化为线性问题。函数定义：设xxx和yyy是两个变量,DDD是一个给定的数集。

懒猫gg·2023-10-27 16:06

我依然相信爱情啊

等自己真正切身感受的时候才知道，原来什么都不用做，什么都不用想，歌录上一遍已是泣不成声。在全名录了很多很多的歌，终于也认真的给自己录了一首，只不过不是婚礼进行曲，而是分手快乐。

买点僵尸粉·2023-10-27 12:55

进阶课4——随机森林

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器，每棵树都由随机选择的一部分特征进行训练和构建。通过多棵树的集成，可以增加模型的多样性和泛化能力。

AI 智能服务·2023-10-27 10:52

网格半边结构(Half edge mesh)

面列表示例:邻接矩阵示例:半边结构示例:2、网格分类流形网格(manifoldmesh)非流形网格(non-manifoldmesh)如果网格的每个边最多被两个面片共用，那么这个网格

DSLMing·2023-10-27 09:20

CS231N assignment2 SVM

课程主页：网易云课堂CS231N系列课程语言：Python3.61线形分类器以图像为例，一幅图像像素为32*32*3代表长32宽32有3通道的衣服图像，将其变为1*3072的一个向量，即该图像的特征向量

weixin_30363509·2023-10-27 09:38

深度学习系列之cs231n assignment1 KNN（二）

那么这一次的分享就是assignment1中K近邻分类器的使用，以及完成其中的四个问题，这四个

明曦君·2023-10-27 09:06

axios post封装对象到后端_vue axios封装两种post请求方式

所以需要改造，上传文件需换成文件流形式，需要换成FormData形式。由于项目所有post接口之前都定义为默认请求头'ap

weixin_39519072·2023-10-27 08:28

竞赛选题深度学习卷积神经网络的花卉识别

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·2023-10-27 08:32

朴素贝叶斯

特殊情况处理处理概率为0的情况：平滑处理总结不同于其它分类器，朴素贝叶斯是

李静数据分析·2023-10-27 04:53

订阅号改成信息流，你必须做好3个准备

关于微信对订阅号改造的消息被传得沸沸扬扬，据说，微信订阅号不久将改为信息流形式，像今日头条的信息呈现形式一样。

勾俊伟·2023-10-26 18:22

统计学习方法——支持向量机(SVM)

SVM支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二类分类模型，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；支持向量机还包含核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法欧几里得空间和希尔伯特空间

AndrewZhou924·2023-10-26 16:18

机器学习：集成算法概述

集成学习（Ensemblelearning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器，是时下非常流行的机器学习算法，它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过在数据上构建多个模型，集成所有模型的建模结果

Zen of Data Analysis·2023-10-26 12:56

【毕设选题】基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

基本的检测框架有两种：一种是以滑动窗口为单位对图像进行扫描，对扫描所得的每个子图像提取特征，并用学习到的分类器

caxiou·2023-10-26 10:34

头歌--人脸识别系统--OpenCV人脸检测

目录第1关：图片基本操作第2关：色彩空间及其转换第3关：基于Harr特征的人脸检测分类器第4关：绘制人脸与人眼区域第1关：图片基本操作'''****************BEGIN**********

咖喱要加力·2023-10-26 04:08

对抗样本生成系列：JSMA目标扰动

先前的算法生成的对抗性样例只能达到让分类器分类错误的目的，

小生很忙·2023-10-25 22:22

HFSS学习笔记—12.矩形微带贴片天线

lalatz·2023-10-25 18:28

9. 优化和满足指标（machine learning yearning）

你需要在这三个分类器上做选择：采用简单的公式将准确率和运行时间合并为一个单一的指标看上去并不自然，比如：Accuracy-0.5*RunningTime你可以这样做：首先，定义一个“可接受的”运行时间。

whj0709·2023-10-25 18:03

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