流形正切分类器第31页

基于时域特征和频域特征组合的敏感特征集，再利用SVM或KNN传统分类器进行轴承故障诊断(python编程，代码有详细注释)

1.文件夹介绍（使用的是CWRU数据集）0HP-3HP四个文件夹装载不同工况下的内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承数据。这里以打开0HP文件为例进行展示，creat_data.py是处理原始数据的脚本，负责将原始数据切不重叠割成1024的固定长度的样本，切割完，生成的每类故障下有100个样本，一共400个样本。（样本被保存在data_0HP.npy文件里，对应的标签保存在label.npy文

深度学习的奋斗者·2023-07-19 10:26

机器学习(十六)：决策树

一、介绍树模型是目前机器学习领域最为重要的模型之一，同时它也是集成学习中最常用的基础分类器。与线性回归、逻辑回归等算法不同，树模型并不只是一种特定的算法，而是一种涵盖了多种算法的模型族。

算法小陈·2023-07-19 09:17

OpenCV中级联分类器Cascade训练方法（Linux）

OpenCV中级联分类器Cascade训练方法,实现目标检测1.OpenCV中级联分类器简介2.准备分类器训练所需的官方工具1）opencv_createsamples2）opencv_traincascade3

灼灼其华R·2023-07-19 09:43

【cascades训练】使用Cascade Trainer GUI进行级联分类器训练

CascadeTrainerGUI一、简介CascadeTrainerGUI是一个可用于训练、测试和改进级联分类器模型的程序。

十年一梦实验室·2023-07-19 09:12

OpenCV分类检测器训练

opencv训练自己的xml分类器以及如何获取opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe_Lizaozao96的博客-CSDN博客（终章）[图像识别

Peter_Gao_·2023-07-19 09:11

神经网络实战

神经网络（三）分类器与线性模型【毕业设计】卷积神经网络分类器的设计及实现【源码+论文】Python:跨平台串口扫描器（含完整源代码）NET中的winform、wpf、winui和maui你都知道吗？

kunwen123·2023-07-18 23:46

学习笔记

用于分类器时，sigmoid函数及其组合通常效果更好。由于梯度消失问题，有时要避免使用sigmoid和tanh函数。在神经网络层数较多

Xy_42f4·2023-07-18 18:23

在Python中通过OpenCV自己训练分类器进行特定物体实时识别

在Python中通过OpenCV自己训练分类器进行特定物体实时识别0、前言OpenCV中提供了一些训练好的分类器供我们调用，从而实现物体识别和分类，如人脸检测、年龄和性别预测、猫脸检测、（汽车、船、猫、

老中医@·2023-07-18 16:55

训练分类器

训练分类器目前为止，我们已经看到了如何定义网络，计算损失，并更新网络的权重。所以你现在可能会想,数据应该怎么办呢？

yanglamei1962·2023-07-18 16:48

朴素贝叶斯与贝叶斯网络详解

文章目录一、背景1.1贝叶斯方法的提出1.2频率派与贝叶斯派的区别二、分类问题三、基础知识3.1条件概率3.2联合概率3.2贝叶斯公式四、朴素贝叶斯4.1朴素贝叶斯定义4.2朴素贝叶斯分类器4.3朴素贝叶斯计算过程

酒酿小圆子～·2023-07-18 15:04

中正自守，其介如石

天地有正气，杂然赋流形。下则为河岳，上则为日星。於人曰浩然，沛乎塞沧冥。文天祥被元朝囚于牢笼中三年，高官厚禄以诱之，而

光尘·2023-07-18 14:32

chatgpt赋能python：用Python计算三角函数

三角函数是我们在数学课程中学到的基本概念之一，包括正弦函数、余弦函数和正切函数。这些函数在大多数科学和工程应用中都是至关重要的。什么是三角函数？三角函数是一组与角度相关的函数，包括正弦、余弦和正切等。

laingziwei·2023-07-18 14:15

day8-机器学习模型评估

2、精确率，是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例。3、召回率，是指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例。

mg1507·2023-07-18 10:51

【sklearn】sklearn中的交叉验证

中的交叉验证1、交叉验证的思想把某种意义下将原始数据（dataset）进行分组，一部分作为训练集（trainset），另一部分作为验证集（validationsetortestset），首先用训练集对分类器进行训练

L鲸鱼与海·2023-07-18 03:48

对抗网络GAN详解：GAN训练不稳定解决方法、GAN中使用的深度学习技巧、GAN使用任务领域、GAN资料大全整理

不要把判别器理解成一个分类器(Discriminator,Classifier)，让判别器回归判别属性，像Critic那样输出一个评分。这样能让判别器为生成器提供更良好的优化梯度。

汀、人工智能·2023-07-18 00:25

python机器学习第七章：集成学习——组合不同模型

基于多数投票的预测·通过对训练数据集的重复抽样和随机组合降低模型的过拟合（bagging）·通过弱学习机在误分类数据上的学习构建性能更好的模型集成学习集成⽅法（ensemblemethod）的⽬标是：将不同的分类器组合成为

乐乐大鱼塘·2023-07-17 23:32

小白学习机器学习---第七章：集成学习

1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）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（multi-classifiersystem）。

hx14301009·2023-07-17 23:30

第七章集成学习

7.3.1Bagging7.3.2随机森林7.4结合策略7.4.1平均法7.4.2投票法7.4.3学习法7.6实验：Adaboost第七章集成学习7.1个体和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如在二分类中

Keep--Silent·2023-07-17 22:27

剪切散斑包裹相位图的正余弦滤波算法演示实例

正余弦滤波方法利用正余弦函数的连续性，将条纹图中不连续的相位信息转化为连续值，即相位图分别进行正弦和余弦变换，这样避免了相位图跃变的信息丢失，然后分别进行均值滤波，最后对滤波后的正弦相位图和余弦相位图进行反正切处理

简单光学·2023-07-17 22:29

2018-04-17

使用训练的分类器测试需要分类的test用例时，即suppliedtest，set一个新的测试集，但是输出结果总是得到训练集的分类结果。

Cruisin_·2023-07-17 19:57

IVY｜06阅读书卡＿麦肯锡的公众表达课＿我从《麦肯锡公众表达课》高杉尚孝作者一书中，学到的三件事

这个目的性是要让听者有所行动或者帮其解决问题，又或者是一场说服性的提报，要从定位和需求出来，才能真正切正受众的需求；解决问题最常见就在于紧急恢复丶见状况出预策以及理想追求，这三类的情境，在演示之前一定要同邀约单位确认好核心目的

ivyWang靖蕙·2023-07-17 11:27

第四章分类模型

分类的过程：分类器训练和预测，训练集被用来训练分类器，测试集用来评估分类器的效果。常见的分类有逻辑回归、K近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机评估分类的指标：正确率、F值、精度、召回率逻辑回归

流纱静溪·2023-07-17 04:49

ADS仿真微带贴片天线

仿真微带贴片天线学习笔记文章目录1.新建一个工程2.创建贴片模型3.基板设置4.添加激励端口5.设置扫频范围6.仿真查看结果7.匹配设计8.后处理平台设计要求：工作频率2.4GHz相对带宽＞1%基材FR4（介电常数4.4，损耗角正切

儒雅永缘·2023-07-17 02:06

机器学习-支持向量机SVM

带有高斯核的SVM1.2.1高斯核1.2.2数据集示例21.2.3数据集示例32垃圾邮件分类2.1邮件预处理2.2训练SVM进行垃圾邮件分类总结前言在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM）来构建垃圾邮件分类器

日常脱发的小迈·2023-07-17 02:57

使用FastNLP进行文本情感分类

以文本分类任务为例，下图展示了一个BiLSTM+Attention实现文本分类器的模型流程图：文本分类的基本方法（参考：https://fastnlp.readthedocs.io/zh/latest/

zirubai·2023-07-16 22:00

SVM 学习及应用

SVM学习及应用MATLAB学习SVM和应用%%训练SVM分类器clcclearcloseall;%导入数据，加载Fisher的虹膜数据集。去除萼片的长度和宽度以及所有观察到的刚毛鸢尾。

奋进的大脑袋·2023-07-16 12:54

SVM支持向量机

这里我提供一个使用Python中的Scikit-Learn库进行SVM分类器可视化的简单示例。

奋进的大脑袋·2023-07-16 12:54

常见的激活函数（Sigmoid，tanh双曲正切，ReLU修正线性单元，Leaky ReLU函数）

激活函数在神经元之间作为信息传递的隐射函数，是为了将我们神经元这样的线性模型进行非线性转换的重要存在，使得我们最终的神经网络模型才能够表达出强大的非线性数据拟合能力。这里简单几种常见的激活函数。一、Sigmoid函数表达式为：导函数为：sigmoid是神经网络中很入门的一种激活函数，在以前得到了广泛使用，但是随着后来的学习发展，发现sigmoid的收敛速度很慢，而且因为本身的表达式不能很好的将神经

Guapifang·2023-07-16 12:49

IO Workload Characterization Revisited: A Data-Mining Approach

跟踪中找到代表性的模式5.1评估指标5.2特征选择5.3寻找最佳聚类算法5.4初步IOTrace模式6建立表征IO的模型6.1定义IOTraces类别6.2用树表示类7IOTrace分类决策树7.1训练和验证分类器

kxwang_·2023-07-16 11:59

【图像分割和识别】活动形状模型（ASM）和活动外观模型（AAM）（Matlab代码实现）

使用非线性kNN分类器代替线性马氏距离来查找地标的最

数学建模与科研·2023-07-16 05:33

机器学习之随机森林（Random Forest）

随机森林概念随机森林和随机有放回的采样（Bagging）息息相关，是从原始样本中进行m次随机有放回地提取n个样本，为了降低异常值的影响，从n个样本中选取一定比例的随机样本，并且选取其中的b个特征用于构建模型，建立基于决策树的m个分类器

`AllureLove·2023-07-16 03:23

SVM（支持向量机）

给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。

趋吉避凶·2023-07-16 02:08

随机森林原始论文_初识随机森林

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。发展出推论出随机森林的算法。而"RandomForests"是他们的商标。

weixin_39675038·2023-07-16 01:48

多源迁移学习

一、组合分类器方法：在多个源域和目标域分别训练出分类器，根据不同源域和目标域的相似度将多个分类器组合起来：1加单组合方法给每个源域分类器相同权重AnEmpiricalAnalysisofDomainAdaptationAlgorithmsforGenomicSequenceAnalysisnips.pdf

Mr_Pingg·2023-07-16 01:12

ML刻意练习第三周之SVM

之后引入核函数（kernel）将只能进行线性分类的SVM扩展为非线性分类器。关于具体的理论推导可以查阅统计学习方法（李航著）。序列最小优化（SMO）算法是将大的优化问题分解为多个小的优化问题来求解的。

juanjuanyou·2023-07-15 22:00

ML刻意练习第四周之AdaBoost元算法

我们自然可以将不同的分类器组合起来，而这种组合结果被称为集成方法或者元算法。今天主要练习的内容是一个被称为AdaBoost的最流行的元算法。

juanjuanyou·2023-07-15 22:00

Day_63-65 集成学习之 AdaBoosting

目录Day_63-65一.基本概念介绍1.集成学习2.弱分类器与强分类器二.AdaBoosting算法1.AdaBoosting算法框架介绍2.AdaBoosting算法过程三.代码的实现过程1.WeightedInstances

DARRENANJIAN·2023-07-15 17:20

Cos和Sin在圆和前后判断的运用

正弦：sin(sin)=对边/斜边余弦：cos(cos)=邻边/斜边正切：tan(tan)=对边/邻边正弦函数曲线：随着θ角度不断增大，sinθ的值的变化周期余弦函数曲线：正弦函数曲线左移90度反三角函数

我家菇凉·2023-07-15 12:40

三分钟学习一个python小知识7-----------我的对python中Scikit-learn（简称sklearn）的理解, 我列常用的5个例子来理解Scikit-learn

标题1、Scikit-learn（简称sklearn)是什么2.下面是几个Scikit-learn的常用例子：2.1.K均值聚类（K-meansClustering）2.2.决策树分类器（DecisionTreeClassifier

小桥流水---人工智能·2023-07-15 11:22

机器学习（3）--随机森林

随机森林和决策树对比3.1导入库3.2建立决策树和随机森林3.3随机森林的重要接口3.4交叉验证3.5重复十次交叉验证后3.6剪枝策略3.7对n_estimators进行迭代一、集成算法1、概述将多个分类器集成起来而形成的新的分类算法

Struart_R·2023-07-15 08:56

OpenCV入门指南人脸检测 haar分类器

OpenCV入门指南人脸检测本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域——人脸检测（人脸识别）。人脸检测可以说是学术界的宠儿，在不少EI，SCI高级别论文都能看到它的身影。甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测。当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注，很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售。在OpenCV中，人脸检测也是其热门应用之一。在OpenCV的特征检测专题就详细介绍

weixin_33814685·2023-07-15 04:48

opencv 基于haar特征的级联分类器实现图象识别原理

暑假的时候做了一个智能机械臂，用到了opencv里的级联分类器，这里写一下我的理解级联分类器上手简单，同时Haar特征支持一些特殊图形的检测，例如人脸，我训练的是一个纯色模型，效果并不好，不建议用该种方法识别一些颜色梯度变化不明显的物体

s103424·2023-07-15 04:18

基于OpenCV的Haar与LBP级联分类器

级联分类器原理-AdaBoost·Viola和Jones–2001在CVPR提出·一种实时对象(人脸)检测框架·训练速度非常慢，检测速度非常快·5000个正向人脸样本与300万个非人脸负样本数据弱分类器

DDsoup·2023-07-15 04:47

Haar人脸检测：Haar特征 + Adaboost+ 级联分类器及改进

目录前言内容目录1.人脸检测的实现原理1.人脸区域的特征提取2.图片中的人脸锁定3.cascade级联分类器2.Adaboost与cascade3.代码实现4.Haar特征提取以及AdaBoost算法的改进

不一样的崽·2023-07-15 04:47

OpenCV 入门教程：Haar特征分类器

OpenCV入门教程：Haar特征分类器导语一、Haar特征分类器原理二、Haar特征分类器步骤三、示例应用总结导语Haar特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法，用于识别图像中的特定目标。

挣扎的蓝藻·2023-07-15 04:46

2018-10-30 logistics regression

logisticsregression定义LogisticRegression是线性回归，但最终是用作分类器：它从样本集中学习拟合参数，将目标值拟合到[0,1]之间，然后对目标值进行离散化，实现分类。

昊昊先生·2023-07-15 04:20

SpringBoot 实现 MySQL 百万级数据量导出并避免 OOM 的解决方案

引言数据导出在项目开发中非常常见，一般的处理流程就是从数据库读取数据，生成excel等格式数据，通过流形式输出给前端。但百万级数据量的数据导出其实用到的并不多，主要在于业务上可能也没有必要性。

巨鹿_Murphy·2023-07-14 21:45

11-IF5+:miRNA表达模式结合TMB挖掘肺腺癌中的关键分子并建立分类器

一.研究背景肿瘤突变负荷（肿瘤突变负担，TMB）已成为预测肺腺癌（LUAD）患者对免疫检查点抑制剂（免疫检查点抑制剂，ICI）的治疗反应的独立生物标志物。非小细胞肺癌（NSCLC）占所有肺癌的85％，其中约40％-50％为肺腺癌（LUAD）。超过60％的肺癌患者在诊断时出现局部晚期或转移性疾病，在这个阶段手术切除可能不是好一个的选择。而在过去的几十年里，传统的化疗和放疗一直是晚期NSCLC的主要治

AAA肿瘤信息学王协·2023-07-14 15:55

机器学习笔记：随机森林

1集成学习集成学习通过构建多个学习器采用加权的方式来完成学习任务一般来讲，多个学习器同属于一种模型，比如决策树，线性模型，而不会交叉用多种模型为了保证集成学习的有效性，多个弱分类器之间应该满足两个条件准确性

UQI-LIUWJ·2023-07-13 22:32

基于知识图谱的电影知识问答系统：训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器、在 Neo4j 中查询

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的

汀、人工智能·2023-07-13 18:14

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