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流形正切分类器
zero shot classification提取主题词
zeroshotclassification提出了一种使用预训练的NLI模型作为现成的零样本序列
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的方法。该方法的工作原理是将要分类的序列设置为NLI前提,并从每个候选标签构建一个假设。
狗庄欺人太甚
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2024-02-14 11:49
NLP
机器学习
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算法
【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018
Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉
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,并提供视觉数据。
一只瓜皮呀
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2024-02-14 11:19
零样本学习
图神经网络
知识图谱
深度学习
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影像组学学习笔记(20)-通俗讲解集成学习ensemble learning
本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(20)主要介绍:集成学习的通俗讲解集成学习(ensemblelearning)将多个
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结合在一起使用Bagging:同质学习器,彼此独立,投票
北欧森林
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2024-02-13 22:39
13自然语言处理基础入门
最后将提取到的特征送进
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进行训练。什么是自然语言处理NLP(NaturalLanguageProcessing,自然语言处理)当中所谓的「自然」是为了
Jachin111
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2024-02-13 21:04
传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯
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等
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直接分割,有的使用
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进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机
分类器
需要标签吗?
问题描述:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯
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等
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直接分割,有的使用
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进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机
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需要标签吗?
神笔馬良
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2024-02-13 21:03
图像处理
支持向量机
人工智能
2024 AIGC应用层十大趋势:AI Agent将成为AI应用主
流形
态
ITValue钉钉这类平台型应用加生态,成为大模型产业居中而立的一个桥梁。钛媒体作者|张帅ITValue2023年的科技产业喧嚣且骚动,AIGC蔓延到一切领域,产业各方仿佛要拿出所有的精力和资源,生怕错过这一班通向未来的快车。如果未来一定会发生,那就先进入那个未来,当产业大部分人都抱着这样的心态,AIGC就卷向了应用层。1月3日,钉钉联合国际知名咨询机构IDC发布首份《2024AIGC应用层十大趋
ITValue
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2024-02-13 14:59
AIGC
人工智能
机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践
具体来说,朴素贝叶斯
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首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup
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2024-02-13 13:07
机器学习入门
机器学习
概率论
人工智能
CSP-202006-1-线性
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CSP-202006-1-线性
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解题思路通过比较第一个训练数据点的类别和直线函数值的正负来确定标准类别和标准函数值的正负。
LOST P
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2024-02-13 10:57
算法
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ssm/php/node/python旅游日记平台
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可领取本课题的JAVA源码参考系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景:在互联网迅猛发展的今天,人们的生活方式和交
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式都发生了翻天覆地的变化。
天天 程序设计
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2024-02-13 10:26
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基于神经网络实现手写数字识别(matlab)
二、
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原理阐述1、前向传播:输入样本从输入层传入,经隐层逐层处理后,传到输出层,计算实际输出和期望输出的误差。2、误差反向传播:
入门小新手
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2024-02-13 10:22
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matlab
机器学习
Logistic回归
训练
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时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法。
洛克黄瓜
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2024-02-13 09:27
34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向梯度直方图
第三步是将这些特征输入
分类器
进行分类。方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients)以下简称HOG,就是一种人工设计的特征,用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的
Jachin111
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2024-02-12 15:37
GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示(Mapbiomas 集成包)内含使用教程和下载链接
巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划,这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动
分类器
功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列
此星光明
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2024-02-12 15:41
Google
Earth
Engine
GEE教程训练
gee
巴西
土地分类
数据下载
土地覆盖
Spark MLlib
二、机器学习流水线(一)机器学习流水线概念(二)流水线工作过程(三)构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换(一)特征提取:TF-IDF(二)特征转换:标签和索引的转化四、分类与回归(一)逻辑斯蒂回归
分类器
Francek Chen
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2024-02-12 11:15
Spark编程基础
spark-ml
spark
mllib
机器学习
肢体语言与时机的把握
肢体语言是非语言思维中一种重要的交
流形
式。从说话的语调到眨眼的频率,这些微妙的动作都包含着关于我们情感状态的重要信息。
小迷糊Lyla
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2024-02-12 09:22
Python概率建模算法和图示
要点Python朴素贝叶斯
分类器
解释概率学习示例Python概率论,衡量一个或多个变量相互依赖性,从数据中学习概率模型参数,贝叶斯决策论,信息论,线性代数和优化Python线性判别分析分类模型,逻辑回归
亚图跨际
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2024-02-12 09:26
数学
机器学习
Python
python
算法
概率建模
统计
读经日志陆
云行雨施,品物
流形
,大明终始。庄子逍遥游第一北冥有鱼,其名为鲲。鲲之大,不知其几千里也。化而为鸟,其名为鹏。鹏之背,不知其几千里也;怒而飞,其翼若垂天之云。孝经开宗明义章第一仲尼居,曾子侍。
木可儿_5865
·
2024-02-11 14:02
Deep Learning for Anomaly Detection: A Review(翻译)
主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即
分类器
appron
·
2024-02-11 14:50
入侵检测
异常检测
网络攻击检测
机器学习系列(8)——提升树与GBDT算法
0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本
分类器
的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。
陌简宁
·
2024-02-11 14:40
机器学习
集成学习——梯度提升树(GBDT)
即通过多轮迭代,每轮迭代生成一个弱
分类器
,并在上一轮
分类器
残差的基础上进行训练,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,且迭代思路与Adaboost(利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重
wxw_csdn
·
2024-02-11 14:10
机器学习
集成学习
GBDT
梯度提升树
sklearn
学习笔记 ——GBDT(梯度提升决策树)
一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树,通过多轮迭代生成若干个弱
分类器
,每个
分类器
的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。
dastu
·
2024-02-11 14:40
数据挖掘
机器学习
数据挖掘
08-28 世界微尘里,吾宁爱与憎
书中阐述阿德勒心理学认为个人的愤怒是很容易冷却的,怒气只是为了达成目的的一种手段和工具,发怒是一种交
流形
式。因此阿德勒心理学认为应当采取其他的交
流形
式而不使用怒气这一工具。
吉吉崽啊
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2024-02-10 22:47
TCGA+biomarker——C-index
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
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2024-02-10 20:14
单细胞分析之细胞注释工具Garnett
Garnett使用弹性网回归模型的机器学习算法训练出一个基于回归的
分类器
。随后训练好的
分类器
就可以用于更多数据集的细胞类型定义。官网:https://cole-trapn
11的雾
·
2024-02-10 19:00
真正感受到无常,就不会再张扬,再计较
以前我为警醒自己或与人坐而论道时,总把“无常迅速”挂在嘴边,其实从未曾真
正切
身体会过。直到前几天偶然刷到一个很有意思的游戏软件,居然就是这个软件让我突然感受到了无常,感受了恐怖。
ginettexs
·
2024-02-10 12:53
机器学习9-随机森林
每个决策树都是一种
分类器
,通过对输入数据进行一系列的决策来进行分类。2.随机抽样:在构建每个决策树时,随机森林从原始数据
dracularking
·
2024-02-10 10:12
机器学习
python
机器学习
随机森林
Task10-向前分布算法和梯度提升决策树
(1)Adaboost的加法模型:在Adaboost的基础上,将多个基
分类器
合并为一个复杂
分类器
,是通过计算每个基
分类器
的加权和。
沫2021
·
2024-02-10 09:42
正气歌 文天祥
正气歌(宋)文天祥天地有正气,杂然赋
流形
。下则为河岳,上则为日星。于人曰浩然,沛乎塞苍冥。皇路当清夷,含和吐明庭。时穷节乃见,一一垂丹青。在齐太史简,在晋董狐笔。在秦张良椎,在汉苏武节。
刘驭
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2024-02-10 04:11
机器学习(8)
本章节是对我学习完机器学习(周志华)第八章所做出来的总结第八章集成学习8.1个体与集成集成学习:通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多
分类器
系统、基于委员会的学习等。
LY豪
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2024-02-10 03:24
一句话感悟
他提出教育面临的问题,以及解决问题的办法,
正切
合当下教育的实际。看来,国度不同,国情不同,但教育规律如放之天下皆准的真理。苏氏提出要重视知识点的联结,要让孩子受到大自然的熏陶,要重视劳动教育
2f2dc6449a04
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2024-02-09 18:47
特征工程:特征提取和降维-下
目录一、前言二、正文Ⅰ.
流形
学习Ⅱ.t-SNEⅢ.多维尺度分析三、结语一、前言通过上篇对线性与非线性的数据的特征提取和降维的学习之后,我们来介绍其他方法,分别有流行学习、多维尺度分析、t-SNE。
林浩杨
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2024-02-09 00:31
数据探索与可视化
机器学习
人工智能
数据分析
python
算法
阵列信号处理基础
delay-sumbeamforming),MVDR(minimumvariancedistortionlessresponse),GSC(generalizedsidelobecanceller).阵列
流形
矢量任意阵列在一个三维直角坐标系中
musiclvme
·
2024-02-08 17:50
数字信号处理
数字信号处理
矩阵
AdaBoost 算法
AdaBoost算法是一种经典的集成学习算法,它将多个弱
分类器
集成起来,以达到较高的分类准确率,广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面,AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。
Rnan-prince
·
2024-02-08 08:03
机器学习
算法
Adaboost
机器学习
AdaBoost算法
Boosting方法的核心思想在于将多个弱
分类器
组合成一个强
分类器
。这些弱
分类器
通常是简单的模型,比如决策树,它们在训练过程中的错误会被后续的弱
分类器
所修正。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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2024-02-08 08:29
机器学习算法
算法
机器学习
人工智能
【PyTorch][chapter 15][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding-LLE]
前言:前面讲的都是线性降维,本篇主要讨论一下非线性降维.
流形
学习(mainfoldlearning)是一类借鉴了拓扑流行概念的降维方法.如上图,欧式距离上面A点跟C点更近,距离B点较远但是从图形拓扑结构来看
明朝百晓生
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2024-02-08 07:30
深度学习
pytorch
embedding
1、卷积
分类器
简介卷积
分类器
训练
分类器
示例-训练一个卷积
分类器
步骤1-加载数据步骤2-定义预训练基步骤3-附加头步骤4-训练结论欢迎来到计算机视觉!你是否曾经想过教一台计算机去看?在这门课程中,这正是你将要做的!
AI算法蒋同学
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2024-02-08 06:53
计算机视觉
人工智能
计算机视觉
随机森林
分类器
原理简述
什么是随机森林
分类器
?
散修然
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2024-02-07 20:30
机器学习算法原理
随机森林
人工智能
大数据
机器学习(machine learning)大合集
1、线性
分类器
怎么理解呢?我们可以把此
分类器
理解为线性空间的划分,最简单的,在二维空间上,通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配,W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。
AI信仰者
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2024-02-07 17:54
Scikit-learn-04.决策树算法
决策树是
分类器
中的一种,属于有监督学习方法。简单来说,
分类器
就是根据样本的特征或属性,划分到已有的类别中。也就是说,这些类别是已知的
sun zi chao
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2024-02-07 09:02
scikit-learn
决策树
scikit-learn
python
解释性AI(XAI)技术和方法
局部解释工具的使用:LIME的应用:对于复杂的机器学习
分类器
预
李建军
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2024-02-07 09:00
软件使用
人工智能
Sklearn库知识学习-学习笔记
机器学习"课程内容导学1.1机器学习的目标1.2机器学习分类监督学习监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整
分类器
的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。
努力奋斗的durian
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2024-02-07 08:22
VTK中的布尔运算——vtkBooleanOperationPolyDataFilter
【类简介】该类主要是计算两个输入面定义的容器的并、交、差运算的边缘,需要输入面是
流形
的,不然结果不可预料。
张大饼的最爱
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2024-02-07 08:59
VTK
vtk
可视化
机器学习——
流形
学习
流形
学习是一种在机器学习领域中用于理解和分析数据的技术。它的核心思想是,尽管我们通常将数据表示为高维空间中的向量,但实际上数据可能具有较低维度的内在结构,这种结构被称为
流形
。
ALGORITHM LOL
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2024-02-07 07:00
机器学习
学习
信息可视化
神经网络的参数设计
论文将卷积网络分为
分类器
和特征提
菜鸟瞎编
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2024-02-06 23:48
机器学习简要概述
一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取,采用
分类器
(如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等)进行分类。机器学习:特征提取+
分类器
分类特征提取难,制约发展。
@Duang~
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2024-02-06 19:03
机器学习
机器学习
人工智能
算法
G7-Semi-Supervised GAN解读
同学啊|接辅导、项目定制我的环境:1.语言:python3.72.编译器:pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络(SGAN)的鉴别器是多
分类器
我也不太懂
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2024-02-06 18:18
生成对抗网络
人工智能
神经网络
集成算法概述
集成算法的基本思想:训练时用多种
分类器
一起完成同一份任务。测试时对待测试样本分别通过不同的
分类器
,汇总最后的结果。投票方式,可分为软投票和硬投票。
J_Anson
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2024-02-06 18:07
算法
集成算法
机器学习实战 朴素贝叶斯
分类器
不过,
分类器
有时会产生错误结果,这是可以要求
分类器
给出一个最优的类别的猜测结果,同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率
分类器
。
shenny_
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2024-02-06 17:04
深度学习之循环神经网络进阶
这一讲我们学习如何实现一个循环神经网络的
分类器
:我们要解决的问题是名字分类,我们根据名字找到其对应的国家。上一讲我们介绍了循环神经网络。
丘小羽
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2024-02-06 00:47
pytorch
深度学习
rnn
人工智能
【基于Xilinx ZYNQ7000的PYNQ框架项目】04开发板上运行人脸识别模型
因为当初做这个项目的主要目的是锻炼嵌入式开发的能力,所以人脸识别模型是直接使用的opencv自带的
分类器
。
小黄能吃辣
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2024-02-05 22:15
嵌入式硬件
opencv
计算机视觉
目标检测
目标跟踪
视觉检测
图像处理
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