流形正切分类器

mysql数值处理函数

()：返回一个数的指数值；Mod()：返回除操作的余数；Pi()：返回圆周率；Rand()：返回一个随机数；Sin()：返回一个角度的正弦；Sqrt()：返回一个数的平方根；Tan()：返回一个角度的正切
李蕴Ronnie·2023-06-13 15:26

吴恩达Deep Learning学习笔记——第三课 结构化机器学习

假设我们正在调试一个用于识别猫的分类器，此时其准确率已经达到了90%，但还不够好。
七月七叶·2023-06-13 14:15

量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介

变分量子分类器（VariationalQuantumClassifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。
deephub·2023-06-13 14:22

“卷积神经网络目标检测：原理、分析与应用场景一览“

在目标检测中，通常使用两个阶段的方法：首先使用卷积神经网络提取图像特征，然后使用分类器来检测和定位目标对象。其中，常用的分类器包括支持向量机（SVM）、逻辑回归（L
蓝色心灵-海·2023-06-13 14:04

量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介

变分量子分类器（VariationalQuantumClassifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。
·2023-06-13 10:37

OpenCV - SVM算法原理实现以及SVM图像分割

我大概的理解就是和KNN一样是个分类器，可以想象以下，两类样本点可以用很多条线分开，但是那一条是最优呢？
青山渺渺·2023-06-13 08:07

[网络工程师]-案例分析-流分类、流行为、流策略

流分类：trafficclassifier，又叫分类器，使用if-match语句设定流分类的匹配规则；流行为：trafficbehavior，又叫行为器，定义针对该类流量可实施的流动作；流策略：trafficpolicy
579YOU·2023-06-13 06:53

[数据挖掘之scikit-learn] sklean.svm 分类器实例详解

文章目录概述1.sklearn.svm分类器1.1sklearn.svm.SVC1.2sklearn.svm.NuSVC1.3sklearn.svm.LinearSVC1.4SVC实例概述支持向量机（SupportVectorMachine
努力的骆驼·2023-06-13 06:45

DS200SLCCG1AFG随着频率的增加而增加。具有高 Dk 的基材将具有高 Df。

Df耗散因数（又名损耗角正切）Df测量由于电阻加热而损失了多少功率。PCB基板形成电容器作为绝缘体，导体通常位于两侧。作为电容器，它会表现出容抗（Xc）。Xc和阻抗之间的相位角反映了您将拥有的损耗量。
DCS17750010683·2023-06-13 05:39

机器学习-11 BP神经网络

BP神经网络神经网络介绍前馈神经网络BP神经网络BP神经网络的核心思想误差反向传播算法BP网络结构反馈神经网络自组织神经网络神经网络相关概念激活函数Sigmoid函数tanh双曲正切函数ReLU函数LeakyRuLU
so.far_away·2023-06-13 04:12

机器学习-8 集成学习

集成学习集成学习理论集成学习概述集成学习理论随机森林算法原理Scikit-learn中的随机森林分类器函数原型`sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators
so.far_away·2023-06-13 04:40

集成学习算法

1.Bagging算法（并行集成）：训练多个分类器取平均典型算法：随机森林数据随机选择选择特征（有放回选取）2.Boosting算法（串行集成）：从弱学习器开始加强，通过加权进行训练——数据权重串行集成的步骤如下
筱萱儿·2023-06-13 03:08

python stacking_机器学习入门-集成算法(bagging, boosting, stacking)

目的：为了让训练效果更好bagging：是一种并行的算法，训练多个分类器，取最终结果的平均值f(x)=1/M∑fm(x)boosting:是一种串行的算法，根据前一次的结果，进行加权来提高训练效果stacking
身与名·2023-06-13 03:08

【机器学习笔记（六）】之集成算法的简介(Bagging, Boosting, Stacking)

二.类别：(1).Bagging:训练多个分类器取平均f(x)=1/M∑m=1Mfm(x)f(x)=1/M\sum_{m=1}^{M}f_{m}(x)f(x)=1/Mm=1∑Mfm(x)(2).Boosting
开发小鸽·2023-06-13 03:06

机器学习—支持向量机

练习5：支持向量机介绍在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM）来构建垃圾邮件分类器。
chenyu128·2023-06-13 00:33

逻辑回归分类器-创建词向量-情感分析

题目请使用您今天学习的逻辑回归分类器对下面的聊天机器人数据进行自动分类。
哈都婆·2023-06-12 22:17

机器学习 | 支持向量机SVM | 概念了解向

概念了解向，参考视频：【小萌五分钟】机器学习|支持向量机SVM最大间隔分类器如下图有两种不同颜色的点。我需要一个分类器告诉我，假设在下图中新加入一个点，应该将它分类至红点还是蓝点。
啦啦右一·2023-06-12 16:09

Python实现arctan换算角度的示例

对于θ，正切函数的周期是π，因此反正切函数arctan一般也只取一个周
·2023-06-12 14:54

应对数据不平衡和过拟合的分类模型优化策略

以下是几种常见的基于抽样的方法：两阶段学习两阶段学习是一种解决不平衡分类问题的方法，包括特征学习阶段和分类器学习阶段。在特征学习阶段，通过学习一组规则，尽可能覆盖正类（数量较少的类别）。
.叹服·2023-06-12 13:00

大数据---聚类分析概述及聚类评估

分类和聚类的区别分类有监督学习；通过带标签的样本进行学习，生成分类模型（分类器）。聚类无监督学习；通过观察学习，根据样本间的相似性将数据分割成多个簇。基本聚类方法划分方法层次方法基于密
.叹服·2023-06-12 13:59

机器学习期末复习 贝叶斯分类器

先验概率与后验概率先验概率：对于某一个概率事件，我们都会有基于自己已有的知识，对于这个概率事件会分别以什么概率出现各种结果会有一个预先的估计，而这个估计并未考虑到任何相关因素。对于分类数据来说，先验概率就是取某一类的概率。（基于自己已有的知识->已有的数据）（预先的估计->统计概率）假如你考试没及格，老师要求大家拿卷子回家给爸妈签字，假如你考试没及格过10次，你每次都用小本记下来后果：被胖揍一顿：
JYHZZ·2023-06-12 05:19

R数据分析：生存数据预测模型的建立和评价（二）timeROC与决策曲线

详细参考之前的逻辑回归分类器的文章。
公众号Codewar原创作者·2023-06-12 02:56

【量化】朴素贝叶斯分类股票预测

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。贝叶斯公式就一行：P(Y∣X)=P
坐怀不乱_d4bd·2023-06-12 00:17

基于prefix tuning + Bert的标题党分类器

文章目录背景一、Prefix-Tuning介绍二、分类三、效果四、参阅背景近期,CSDN博客推荐流的标题党博客又多了起来,先前的基于TextCNN版本的分类模型在语义理解上能力有限,于是,便使用的更大的模型来优化,最终准确率达到了93.7%,还不错吧.一、Prefix-Tuning介绍传统的fine-tuning是在大规模预训练语言模型(如Bert、GPT2等)上完成的,针对不同的下游任务,需要保
ToTensor·2023-06-11 21:33

草原雄鹰诗社王巧英老师的作品《鹧鸪天三首》文/王巧英

心正切，意方留，草原期盼与君游。倾情欢聚花间月，酌酒品茶云外楼。鹧鸪天：三亚冬景词/王巧英（中华新韵）冬雨缠绵江夜寒，为君闲赋鹧鸪天。凤凰花绽盈城灿，似火燃烧映宇颜。竹御意、柳弹弦，广场高曲舞翩跹。
草原雄鹰诗社·2023-06-11 16:02

YOLO技术概要学习笔记2——YOLOV2到YOLOV3

目录一、前言二、YOLOv22.1v2特点（1）卷积层归一化（2）高分辨率分类器（3）完全卷积（4）使用锚框来预测边界框（5）维度聚类（6）直接位置预测(7)更细粒度的特征(8)多尺度训练2.2YOLOv2
JAMES费·2023-06-11 13:46

PCA主成分分析

传统的特征提取方法：基于图像本身的特征进行提取（PCA）；深度学习方法：基于样本自动训练出区分图像的特征分类器；特征选择（featureselection）和特征提取（Featureextraction
@kc++·2023-06-11 12:14

基于支持向量机（SVM）的异或数据集划分

支持向量机的简单介绍1、什么是支持向量机2、支持向量机的基本原理3、常用核函数4、SVM的优缺点二、基于SVM的异或数据集划分1、数据集及数据预处理1）创建一个异或数据集的代码：2）代码执行效果2、构建SVM分类器
凌天傲海·2023-06-11 11:45

【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战（附源码和数据集）

需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~SVM简介支持向量机（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，
showswoller·2023-06-11 11:42

集成学习概述

集成算法Ensemblelearning目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起Bagging：训练多个分类器去平均f(x)=1/M∑i=1Mfm(x)f(x)=1/M\sum_{i=1}^{M}{
J_J-13·2023-06-11 11:05

机器学习：随机森林回归分类器

%matplotlibinline#绘图需要的环境fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier#从树的包中导入决策树类fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#集成算法模块导入随机森林fromsklearn.datasetsimportload_wine#从数据模块导入红酒数据集fromsklear
今天会营业·2023-06-11 04:19

lightGBM的介绍

一、lightGBM的介绍1.lightGBM的演进过程2.AdaBoost算法AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。
Better Me·2023-06-10 21:16

青旅读书《山海经》03| 《山经》的体例与写法

《山海经》的世界云蒸霞蔚，神秘莫测，迷醉于此的郭璞曾言：“夫以宇宙之寥廓，群生之纷纭，阴阳之煦蒸，万殊之区分，精气浑淆，自相喷薄，游魂灵怪，触象而构，流形于山川，丽状于木石者，恶可胜言乎？”
葉葉素心·2023-06-10 18:33

You Only Look Once: 革命性目标检测算法论文解析

在目标检测的先前工作中，人们将分类器重新应用于执行检测任务。相反，我们将目标检测视为一个回归问题，其中涉及到对空间分离的边界框和相关类别概率的预测。
迪菲赫尔曼·2023-06-10 16:50

用GANs来做数据增强

即使是不完美的合成数据也可以提高分类器的性能。
AI研究院·2023-06-10 13:39

Android性能分析工具：Perfetto介绍及用法

与Systrace不同，它提供数据源超集，可让您以protobuf编码的二进制流形式记录任意长度的跟踪记录。您可以在Perfetto界面中打开这些跟踪记录。Perfetto是一款比较强
搜狐技术产品小编2023·2023-06-10 10:38

8. 机器学习系统设计

假设你想建立一个垃圾邮件分类器，通过监督学习来构造一个分类器来区分垃圾邮件和非垃圾邮件。
秃头少女Emily·2023-06-10 09:32

【论文简介】DragGAN:Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold （6月即将开源）

在生成图像流形上的基于交互式点控制论文以StyleGAN2架构为基础，实现了点点鼠标、拽一拽关键点就能P图的效果（虽然效果惊人，目前只能在特定数据集进行编辑）官方项目地址：https://vcai.mpi-inf.mpg.de
曾小蛙·2023-06-10 06:08

机器学习基础-SVM与感知机

参考《统计学习方法》李航等SVM定义SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)，是一种用来进行二分类的机器有监督的学习方法，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
田田ww·2023-06-10 06:48

【人工智能】chatgpt

用途分类生成翻译转换总结完成完形填空事实回应中间插入文字编辑文本角色转换核心概念提示词的设计展示和讲述搜索功能测试搜索结果测试提供质量数据作为测试工程师我该学习什么提高我的收入要开发一个类似的搜索引擎，给出搜索列表核心概念prompts提示词的设计展示和讲述提供质量数据分类器或让模型遵循某种模式检查设置编程模型
m0_51919640·2023-06-10 01:25

2022——年度总结

忙里偷闲,写下这篇博客,以此对2022年的工作,划上一个句号.有注意到我们组从AI小组改名为AI数据处理了,那么就从AI和数据处理,两个方面总结下2022年所做的工作吧一、AI方面主要的工作1、Blink分类器
ToTensor·2023-06-09 22:58

日撸java三百行day60

文章目录day60小结1.各算法回顾1.1KNN分类器1.2基于M-distance的推荐1.3kMeans聚类1.4NaiveBayes算法2.学习各类算法后的感悟3.leave-one-out测试4
fulisha_la·2023-06-09 22:35

计算机视觉（4）—— 未有深度学习之前

基于边缘分割4.1.3基于区域分割（1）区域生长法（2）分水岭算法4.1.4基于图论分割（1）GraphCuts分割（2）GrabCut分割4.2人脸检测4.2.1Haar-like特征4.2.2Haar级联分类器
清园暖歌·2023-06-09 20:05

信息检索——NB算法的训练及分类过程实现

本实验需要编程实现这个训练和应用NB分类器的算法。
clown0004·2023-06-09 19:07

python—利用朴素贝叶斯分类器对文本进行分类

题目：1.已知一个文本集合为：[[‘my’,‘dog’,‘has’,’false’,’problems’,’help’,’please’],[‘maybe’,’not’,’take’,’him’,’to’,’dog’,’park’,’stupid’],[‘my’,’dalmation’,’is’,’so’,’cute’,’I’,’love’,’him’,’my’],[‘stop’,‘posting
Y_ni·2023-06-09 18:16

学习笔记-贝叶斯分类器及其python实现

朴素贝叶斯（NB）[学生党学习笔记，如有错误谢谢各位大佬指出]所用书籍：《统计学习方法》-李航一、概述  朴素贝叶斯模型首先基于特征条件独立假设，学习输入的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。  同时这也表明了朴素贝叶斯是一种生成式模型，是基于概率进行学习并分类的。  关于生成式模型与判别式模型，大家可以点链接看看这篇文章[戳这里]  相对于其它分
九七不会用python·2023-06-09 18:15

机器学习实验五 AdaBoost

（2）再构建一个包含50棵树的AdaBoost集成分类器（步长为3），训练、预测、评估。参考：将决策树的数量从1增加到50，步长为3。输出集成后的准确度。
shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验二：朴素贝叶斯和SVM——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）

实操项目1——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）实验要求采用朴素贝叶斯方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，实现针对乳腺癌检测的分类器，以判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。
shallen.·2023-06-09 14:43

深入理解深度学习——切面距离（Tangent Distance）、正切传播（Tangent Prop）和流形正切分类器

分类目录：《自然语言处理从入门到应用》总目录许多机器学习通过假设数据位于低维流形附近来克服维数灾难。一个利用流形假设的早期尝试是切面距离（TangentDistance）算法(Simard。
von Neumann·2023-06-09 14:35

NSFW数据集下载

NSFWDataScraper注意：小心使用-数据集有噪音Description这是一组脚本，允许自动收集以下（松散定义）类别的上万个图像，稍后用于训练图像分类器：porn-色情图片hentai-亨泰图片
Robin C·2023-06-09 11:41
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