流形正切分类器

分类器的准确率、召回率以及综合评价指标

引言需求：如何评价一个分类器的好坏我们都知道机器学习要建模，但对于模型的好坏（即模型的泛化能力），并不知道是怎样的，可能模型很差，泛化能力弱，对测试集不能很好的预测和分类，所以，为了了解和对比不同模型的泛化能力
热爱学习的Valeria·2023-08-27 13:11

贝叶斯学习

贝叶斯贝叶斯学习的背景贝叶斯定理贝叶斯定理的条件举例概览选择假设—MAPMAP举例选择假设—极大似然MLML举例:抛硬币问题极大似然&最小二乘NaïveBayesianClassifier(朴素贝叶斯分类器
lov_vol·2023-08-27 06:40

opencv/C++ 人脸检测

前言本文使用的测试资源说明：opencv版本：opencv4.6.0人脸检测算法Haar特征分类器Haar特征分类器是一个XML文件，描述了人体各个部位的Haar特征值。包括：人脸、眼睛、鼻子、嘴等。
原野风霜324·2023-08-27 06:59

机器学习：异常检测

分类每张图片都有标注，就可以来训练一个辛普森家族的成员分类器。基于classifer来做异常检测。基于信心分数来做异常问题，大于某值就是正常，小于某值就是异常最大分数作
uncle_ll·2023-08-27 04:05

计算机竞赛 基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列
Mr.D学长·2023-08-27 04:50

流形学习的概念

推荐阅读参考资料【1】流形学习方法流形学习方法(ManifoldLearning)，简称流形学习，自2000年在著名的科学杂志《Science》被首次提出以来，已成为信息科学领域的研究热点。
龙鹰图腾223·2023-08-27 00:59

Bagging 和 Boosting 的区别

Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。2）样例权重：Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等。
_曹杰·2023-08-26 21:29

PyTorch学习笔记

3Pytorch中的autograd3.1torch.Tensor介绍3.2torch.Tensor操作3.3梯度Gradients4Pytorch的应用4.1Pytorch构建神经网络4.2Pytorch构建分类器
夏木夕·2023-08-26 08:58

k-近邻算法概述,k-means与k-NN的区别对比

目录k-近邻算法概述k-近邻算法细节k值的选取分类器的决策k-means与k-NN的区别对比k-近邻算法概述k近邻（k-nearestneighbor,k-NN）算法由Cover和Hart于1968年提出
ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 08:43

《从流量到留量：让你的产品实现低成本持续爆发》读书笔记

图书介绍内容简介分别从流量的本质、流量的运营及运营人的自我提升三方面提供可落地的工作方法和成长建议，并针对流量贵、流量流失、流量无效等痛点，提出【留量】概念:系统介绍如何以留量思维应对互联网商业变革，用旧流量创造新价值详解主流形态留量池运营打法
tanmer·2023-08-26 08:27

Bagging 和 Boosting

Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。
苏啦啦哇咔咔·2023-08-26 04:54

集成学习：Bagging， Boosting，Stacking

集成学习（EnsembleLearning）：通常一个集成学习器的分类性能会好于单个分类器
ZhangJiQun&MXP·2023-08-25 16:17

支持向量机SVM原理

目录支持向量机SVM原理SVM原理从线性分类器说起SVM的目标是最大化分类间隔转化为对偶问题求解支持向量机SVM原理【数之道】支持向量机SVM是什么，八分钟直觉理解其本质_哔哩哔哩_bilibiliSVM
ZhangJiQun&MXP·2023-08-25 14:49

QIIME 2教程. 28参考数据库DataResources(2023.5)

数据资源Dataresourceshttps://docs.qiime2.org/2023.5/data-resources/q2-feature-classifie使用的分类学分类器Taxonomyclassifiersforusewithq2
刘永鑫Adam·2023-08-25 10:06

8.2.tensorRT高级(3)封装系列-内存管理的封装，内存的复用

本次课程学习tensorRT高级-内存管理的封装，内存的复用课程大纲可看下面的思维导图1.内存管理封装这节课程我们学习memory的封装，使得内存分配复制自动管理，避免手动管理的繁琐我们可以回顾下之前的分类器
爱听歌的周童鞋·2023-08-25 08:03

3.贝叶斯分类器

条件概率的极大似然估计3.朴素贝叶斯法假设：在分类确定的条件下,用于分类的特征是条件独立的贝叶斯估计(最大后验估计MAP)它等价于在的各个取值的频数上赋予了一个正数.,极大似然估计；,拉普拉斯平滑.其他朴素贝叶斯分类器假设了不同的分布
BlueFishMan·2023-08-24 12:31

计算机视觉入门 6） 数据集增强（Data Augmentation）

系列文章目录计算机视觉入门1）卷积分类器计算机视觉入门2）卷积和ReLU计算机视觉入门3）最大池化计算机视觉入门4）滑动窗口计算机视觉入门5）自定义卷积网络计算机视觉入门6）数据集增强（DataAugmentation
Avasla·2023-08-24 08:13

计算机视觉入门 5）自定义卷积网络

系列文章目录计算机视觉入门1）卷积分类器计算机视觉入门2）卷积和ReLU计算机视觉入门3）最大池化计算机视觉入门4）滑动窗口计算机视觉入门5）自定义卷积网络计算机视觉入门6）数据集增强（DataAugmentation
Avasla·2023-08-24 08:43

图像检测（上）

位置（最小外接矩形/Boundingbox）区域卷积神经网络（R-CNN系列）R-CNN模型结构按分类问题对待：模块一：提取物体区域（不同位置，不同尺寸，数量很多），模块二：对区域进行分类识别（CNN分类器
姜茶无糖·2023-08-23 20:03

【目标检测】Haar-like特征检测简介

HarrisDetector的具体流程：harris特征的可复用性旋转尺度scale亮度illuminationviewpoint三、ViolaJones检测原理Harr-like特征提取积分图训练最优弱分类器训练强分类器级联分类器一
All_In_gzx_cc·2023-08-23 15:32

第7章：贝叶斯分类器

贝叶斯决策论贝叶斯分类器：使用贝叶斯公式贝叶斯学习：使用分布估计（不同于频率主义的点估计）极大似然估计朴素贝叶斯分类半朴素贝叶斯条件独立性假设，在现实生活中往往很难成立。
why151·2023-08-23 06:16

2018-06-27-关于如何使用opencv训练目标级联分级器

opencv训练分级器的简介：OpenCV提供了两个程序可以训练自己的级联分类器opencv_haartraining与opencv_traincascade。
笨笨_a07c·2023-08-23 03:23

摩那心零售 2019创业者的风口机会是社交电商吗？

社交化的新商业形态是未来商业交易场景的主流形态。不管是线上还是线下，社交化商业是必然的趋势和方向，也是当下切入的起点。
摩那心零售学院·2023-08-23 01:48

机器视觉之级联分类器

级联分类器（CascadeClassifier）是一种机器学习技术，通常用于目标检测，特别是人脸检测。
奋进的大脑袋·2023-08-23 00:46

冷链冷藏仓储系统解决方案｜海格里斯HEGERLS四向穿梭立体库助力冷链物流新模式

随着现代物流产业的迅速发展，四向穿梭车立体库因其在仓储体系中所具有的高效密集存储功能优势、运作成本优势与系统化智能化管理优势，已经成为自动化立体库的主流形式之一。
qq_39775293·2023-08-22 10:57

计算机竞赛 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习

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·2023-08-22 08:38

Day4学三个音标，复习四个音标

Theconditioniscallededcardiacarrest.2.信息与事实:[ʃ]:上下嘴唇撅开，撅成特别丑的样子，露出牙，送气，舌端抬起，靠近齿龈后部，舌身抬起，靠近上颚，但不要贴住，气流形成一个通道
小兔扉扉·2023-08-22 07:23

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淑女郎君两意知·2023-08-22 02:05

Hadoop：数值型数据的朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类器用在符号型数据上比较多，如何处理数值型数据能找到的资料比较少，《数据算法：Hadoop/Saprk大数据处理技巧》这本书简要介绍了如何处理数值型数据。
Zeabin·2023-08-21 20:30

04有监督算法——支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM)是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier
Tiny_G·2023-08-21 14:29

21天日更视频号后再出发

她关于读书的分享正切中我的要害，深深吸引了我，让我恍惚中又想起了，两年前擦肩而过，那个在别的读书会上，坐在我旁边伶牙俐齿思维敏捷，说自己一直在做公益读书的北京大妞。
春日阅读·2023-08-21 13:04

贝叶斯基本概念

1.贝叶斯分类器1.1贝叶斯定理后验定理：后验概率=(相似度*先验概率)/标淮化常量将B看作新的样本的特征，A看作样本的可能结果（可能存在的类别），公式的意义就是B条件下出现A情况的概率。
Jane0_W·2023-08-20 22:34

（2023，UniversalFakeDetect）跨生成模型泛化的通用假图像检测器

摘要1.简介2.相关工作3.基础3.1问题设置3.2分析为什么先前的工作无法泛化4.方法5.实验5.1研究生成模型5.2真假分类基线5.3评估指标6.结果6.1用未见过的方法检测假图像6.2允许训练好的分类器作弊
EDPJ·2023-08-20 20:50

【机器学习】处理不平衡的数据集

您决定使用自己喜欢的分类器，根据数据对其进行训练，瞧：您将获得96.2%的准确率！你的老板很惊讶，决定使用你的模型，没有任何进一步的测试。几周后，他走进你的办公室，强调你的模型是无用的。
无水先生·2023-08-20 07:29

使用Scikit-Learn实现多标签分类，助力机器学习

在这种情况下，我们会训练分类器，模型会尝试从所有可用标签中预测一个标签。用于分类的数据集类似于下面的图像：上面的图像显示
python慕遥·2023-08-20 07:44

diffusion model (七) diffusion model是一个zero-shot 分类器

Paper:YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifierWebsite:diffusion-classifier.github.io/文章目录相关阅读背景方法大意diffusionmodel的背景知识如何将diffusionmodel应用到zero-shotclassification如何求解实验参考文献相关阅读diffusionmodel（一）
莫叶何竹·2023-08-20 01:34

微分流形学习之一：基本定义

微分流形学习之一：基本定义引入引言一、微分流形的历史简介二、拓扑空间三、微分流形引言本文是作者在学习微分流形的时候的笔记，尽量严格完整，并带有一定理解，绝不是结论的简单罗列。
Travis Wang·2023-08-19 16:06

《易经》乾为天上

云行雨施，品物流形。大明终始，六位时成，时乘六龙，以御天也。乾道变化，各正性命。保合大和，乃利贞，首出庶物，万国咸宁。《象》曰:天行健，君子以自强不息。“潜龙勿用”，阳在下也。“见
历凡尘·2023-08-19 15:50

随机森林过拟合问题及解决办法

每个决策树都是一个分类器，最终的预测结果是所有决策树的预测结果的平均值或投票结果。二、随机森林为什么容易过拟合？随机森林由多个决策树集成而成，每个决策树都是在训练集上训练的。
VicRestart·2023-08-19 14:56

Opencv检测人脸、眼睛、嘴巴

OpenCV提供了尺度不变Haar级联的分类器和跟踪器。2.Haar（哈尔）级联训练模型在下载Opencv
悸尢·2023-08-19 14:23

CNN之图像识别

随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻•图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术•图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策举个栗子
LYRIQ777·2023-08-19 12:17

Adaboost介绍与使用（实战）

boostingAdaBoost是英文“AdaptiveBoosting”（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器
陈陈的糖罐子·2023-08-19 09:42

机器学习算法之-逻辑回归(1)

然而逻辑回归，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。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。
世润·2023-08-18 16:32

数据分析 | Boosting与Bagging的区别

Boosting与Bagging的区别Bagging思想专注于降低方差，操作起来较为简单，而Boosting思想专注于降低整体偏差来降低泛化误差，在模型效果方面的突出表现制霸整个弱分类器集成的领域。
梨子串桃子_·2023-08-18 09:31

opencv进阶07-支持向量机cv2.ml.SVM_create()简介及示例

支持向量机是最好的现成分类器之一，这里所谓的“现成”是指分类器不加修改即可直接使用。在对原始数据分类的过程中，可能无法使用线性方法实现分割。支持向量机在分类时，把无法线性
玩转AI·2023-08-18 08:41

python 计算曲线面积_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算！

一、模拟一个预测结果因为两个曲线都是用来判断一个分类器分类性能的，所以这里直接用随机数生
weixin_39559015·2023-08-18 07:56

python画pr曲线代码_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算

一、模拟一个预测结果因为两个曲线都是用来判断一个分类器分类性能的，所以这里直接用随机数生
weixin_39531229·2023-08-18 07:26

python绘制pr曲线图_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算!

一、模拟一个预测结果因为两个曲线都是用来判断一个分类器分类性能的，所以这里直接用随机数生
童哲·2023-08-18 07:26

设备故障预测

以下是一些可能的方法：基于机器学习的故障预测：通过训练一个分类器，使用历史数据来预测未来的故障。例如，可以使用支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等分类器来预测设备故障。基
StrongCertain·2023-08-18 06:58

后端返回的base64流形式的图片,怎么放在src中

如果后端返回的数据已经带了图片格式前缀,那么直接放入src即可显示.(data:image/png;base64,)data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAIIAAAAgCAIAAABRtTdPAAANBElEQVR42u1aC0xUVxo223spttu5iNsWbX7G7TfbhpGte2GlvpQ6Pbxy5dSWrjdnVrYUBtBV
前端李十三·2023-08-18 03:18
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