流形正切分类器第37页

使用Stacking集成学习(逻辑回归、随机森林)对鸢尾花数据集进行分类

文章目录Stacking集成学习的步骤使用逻辑回归、随机森林对鸢尾花数据集进行分类Stacking集成学习的步骤Stacking（堆叠）是一种集成学习方法，它通常使用多个基础分类器和一个元分类器来提高模型的预测性能

WTIAW.TIAW·2023-04-15 18:09

公平性机器学习_比较机器学习模型的案例研究公平性

公平性机器学习COMPAS和分类器公平性(COMPASandclassifierfairness)Recenteventsaroundtheworldraisesmanyquestions—isthesocietywearelivinginbiasedtoaparticularsect.Withmanyunansweredquestionsabouttheracialdiscrimination

weixin_26730921·2023-04-15 16:55

如何将因果干预用于提升模型公平性？

一个二分类器预测数据标签。我们能观察到的只有数据

PaperWeekly·2023-04-15 16:50

40丨数据挖掘实战（2）：用逻辑回归分析信用卡诈骗

构建逻辑回归分类器逻辑回归是分类方法，主要解决二分类问题。在逻辑回归中使用了Logistic函数，也称为Sigmoid函数。为什么逻辑回归算法是基于Sigmoid函数实现的呢？

张九日zx·2023-04-15 11:16

sklearn学习-朴素贝叶斯

文章目录一、概述1、真正的概率分类器2、sklearn中的朴素贝叶斯二、不同分布下的贝叶斯1、高斯朴素贝叶斯GaussianNB2、探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集3、探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度总结一

育林·2023-04-15 04:05

OpenAI-ChatGPT最新官方接口《文本交互》全网最详细中英文实用指南和教程，助你零基础快速轻松掌握全新技术（一）（附源码）

Introduction导言Promptdesign提示设计Basics基础知识TroubleshootingClassificationImprovingtheclassifier'sefficiency提高分类器的效率

小胡说人工智能·2023-04-15 02:05

Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification

利用在度量空间中学习到的最近邻分类器对测试样本进行分类。该想法的关键是：设计了网络在训练集上学习了度量空间。此外，这种度量空

DarrenmondZhang·2023-04-14 23:46

朴素贝叶斯

常用的生成模型算法有：高斯混合模型、朴素贝叶斯分类器。生成式模型：判断一只羊是山羊还是绵羊，先根据山羊的特征

Zhang_JunJ·2023-04-14 21:38

Pytorch深度学习笔记（三）线性模型

：1.准备数据集DataSet——>2.选择模型Model——>3.训练Training——>4.推理Infering监督学习：用已知标签的训练样本训练模型，用来预测未来输入样本的标签，如用于逻辑回归分类器

向岸看·2023-04-14 19:01

Sequence-to-Sequence Data Augmentation for Dialogue Language Understanding

解决数据不足的问题copydecoder生成受限decoder看论文时的疑问在结合copydecoder和生成受限decoder两种结果的时候，采用的是建立分类器来预测选

rzhangpku·2023-04-14 18:48

回归预测 | MATLAB实现DBN-BP深度置信网络结合BP神经网络多输入单输出回归预测

既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。DBN由若干层神经元

机器学习之心·2023-04-14 12:44

什么是欧洲专线欧洲专线途径国家都有哪些

其中我国出口欧洲作为欧洲专线主要的物流形式，为我国企业外贸出口和国外的原材料、先

方联国际物流·2023-04-14 11:45

机器学习入门（五）：集成学习Bagging，Boosting，RandomForest和GridSearchCV参数调优

0）集成学习集成学习（ensemblemethods）的目的是结合不同的分类器，生成一个meta-classifier,从而使其拥有比单个classifier有更好的泛化能力(Thegoalbehindensemblemethodstocombinedifferentclassifiersintoameta-classifierthathasabettergeneralizationperform

FrenchOldDriver·2023-04-14 11:06

读书笔记：“集体智慧编程”之第八章：对数值进行预测（构建价格模型）

数值预测的含义在上一章节，我们接触到的决策树，比较适合对数据的分类进行预测，以及我们之前学过的分类器也是如此。但是当我们对数值型结果进行预测的时候应该怎么办呢？

silent狼·2023-04-14 10:43

ml从零开始k最近邻居分类器

Whenitcomestosolvingclassificationproblemsviamachinelearning,there’sawidevarietyofalgorithmchoicesavailableforalmostanydatatypeornicheproblemthatonemightbedealingwith.Thesealgorithmicchoicescanbebroad

weixin_26756255·2023-04-14 10:10

机器学习 - 分类 K 最近邻分类算法 K Nearest Neighbor（学习笔记）

分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN分类计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂

corina_qin·2023-04-14 10:07

现代办公室装修一种时代的潮流人与空间的共鸣

现代办公室装修为了顺应这样的潮流形式，更好地实现智能办公系统，尤其是办公室的信息网络建设就首先实现基本的智能化。而办公室室内设计中，智能照明是最普遍的。对于由智能

易生装饰·2023-04-14 09:15

多层感知器介绍

此时，无法使用线性分类器恰当地将输入划分到正确的类别。二、

云隐雾匿·2023-04-14 08:48

机器学习——监督学习

监督学习1.1分类与回归1.2泛化、过拟合和欠拟合1.3监督学习算法1.3.1k近邻(k-NearestNeighbors，简称k-NN)1.3.2线性模型(LinearModels)1.3.3朴素贝叶斯分类器

Homur4_·2023-04-14 06:43

机器学习系列--LDA与PCA

一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是

yezi_1026·2023-04-14 02:03

基于Python编写一个简单的垃圾邮件分类器

目录准备工作数据集加载数据数据预处理训练分类器测试分类器结论随着电子邮件的广泛使用，垃圾邮件也日益增多，对用户造成了很大的困扰。因此，开发一个能够自动分类和过滤垃圾邮件的程序就显得非常重要。

·2023-04-14 01:52

如何在vue中实现文件预览功能

（需着重关注文件加解密后文件是否会出现损坏的问题）以下是从后端获取到的文件流形式：docx的预览通过借助插件doc

世界和平��·2023-04-13 22:22

2019-03-17

一阵肚子饿了，该做饭了，正切莱呢，电话嘀铃铃响，有人进来了找你。打开气炉没气了，炒粜没油了，没调料了灬总之，要生活，你躲不了一切烦事，当然我说的烦，不是生气时的烦，而是生.活中杂事。

水中月123·2023-04-13 19:31

深度学习趣谈：什么是迁移学习？（附带Tensorflow代码实现）

迁移学习可以由下面的这张图来表示：这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练，但是我们只改变之前模型的分类器（全连接层和softmax/sigmoid），这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了

Geeksongs·2023-04-13 14:27

Kaggle计算机视觉入门

1构建卷积分类器1.1目标使用Keras深度学习网络构建图片分类器学习视觉特征提取背后的基本思想学习如何提升你的模型学习如何扩充你的数据我们的计算机是如何识别一张图片的呢，下面的图非常生动形象。

Day-3·2023-04-13 12:56

scikit-learn：训练分类器、预测新数据、评价分类器

http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html构建分类器，以NB为例：fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBclf

mmc2015·2023-04-13 09:46

Kaggle神器LightGBM最全解读（附代码说明）！

：Microstrong，编辑：AI有道本文主要内容概览：1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器

Sim1480·2023-04-13 08:23

ArcGIS+人工智能——之机器学习简介

ImageAnalyst中的影像分割和分类工具集训练样本数据计算分割影像属性分类精度评估分类向导工具监督和非监督分类基于对象和基于像素分类向导操作介绍配置分割影像训练分类训练样本分配类重分类器合并类前面我们介绍过

GIS哼哈哈·2023-04-13 06:59

一文看懂提升树与梯度提升树（GBDT）

提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。其被认为是统计学习中性能最好的方法之一。实际上，AdaBoost更多的是一种算法思路，其并没有指定基函数是决策树还是其他。对于分类问题，提升树的基

巴涅波赫夫·2023-04-13 02:15

二倍角公式

二倍角公式,包含了正弦二倍角，余弦二倍角，正切二倍角公式1.正弦二倍角公式sin2a=2sinacosa推导过程:sin2a=sin(a+a)=sinacosa+cosasina=2sinacosa;2

ximanni18·2023-04-13 02:50

【数据分析4】scikit-learn机器学习

1.机器学习方法：•构造间隔理论分布：聚类分析和模式识别•人工神经网络•决策树•感知器•支持向量机•集成学习AdaBoos•降维与度量学习•聚类•贝叶斯分类器•构造条件概率：回归分析和统计分类•高斯过程回归

ZEVIN LI·2023-04-12 23:24

机器学习之模型理论的面试问题2018-6-28

1）、这个区别是根据线形映射，即y与x之间的关系为标准分的类；逻辑回归和SVM是线形判别器，决策树是非线形分类器不同的问题不同的结果2、决策树可以处理连续性变量吗？

静静1000·2023-04-12 22:44

spark mllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标

在逻辑回归分类中，我们评价分类器好坏的主要指标有精准率（precision），召回率（recall），F-measure，AUC等，其中最常用的是AUC，它可以综合评价分类器性能，其他的指标主要偏重一些方面

snaillup·2023-04-12 20:19

几何算法——10.欧拉操作

1.3.1SkeletalPrimitives1.3.2LocalManipulations1.3.2.1MEV1.3.2.2MEF1.3.2.3KEMR1.3.3GlobalManipulations1.4一个欧拉操作的实例1.5欧拉操作的三点结论2.非流形体

一只特立独行的蚂蚁·2023-04-12 19:33

CV03_06:选择性搜索算法

有了候选区域，就可以使用卷积神经网络做特征抽取，抽取的特征没有使用神经网络的分类器，标准算法中都是使用

杨强AT南京·2023-04-12 14:12

学术前沿趋势分析4：论文种类分类

第二步：分类思路1.直接使用TF-IDF对文本提取特征，使用分类器进行分类，分类器的选

若木_在搬砖·2023-04-12 13:23

单细胞文章（一些老方法的创新使用）Single-Cell RNA-Seq Reveals AML Hierarchies Relevant to Disease Progression and ...

结合单细胞转录组和基因分型技术------16个病人和5个正常患者，然后，我们应用机器学习分类器来区分恶性细胞类型的频谱，这些恶性细胞类型的丰度在患者

Evil_Genius·2023-04-12 04:47

【机器学习】案例一：随机森林预测泰坦尼克号生还概率

目录前言：【一】数据清洗及可视化介绍知识点环境准备数据特征介绍检查数据相关系数缺失值偏态分布数值化和标准化离群点实验总结一【二】分类模型训练及评价介绍环境准备模型评估模型选择性能度量实验总结二【三】随机森林分类器及其参数调节介绍知识点实验原理决策树集成学习随机森林

让机器理解语言か·2023-04-11 23:49

【机器学习】样本不均衡（class-imbalance）——解决方案与问题思考

目录问题提出问题重述与再理解第一个问题：假如样本不均衡，哪种分类器的泛化性能较好？

网瘾中心呼唤爱·2023-04-11 11:44

（一）疲劳驾驶检测---OpenCV级联分类器进行目标检测

一系列的简单分类器按照一定顺序级联到一起就构成了级联分类

Kkh_8686·2023-04-11 04:42

python葡萄酒数据集_利用python分析红葡萄酒数据

在这里，我使用随机森林分类器，对好酒和不太好的酒进行二元分类。

遇虹ZHU·2023-04-11 02:08

机器学习——SVM多分类问题

线性二分类器的最优超平面1、超平面2、最优超平面3、最优分类面4、支持向量与支持向量机非线性SVM1、常见的核函数2、SVM案例3.举例分析多分类SVM1.直接法2.间接法线性SVM1.什么是SVM？

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-11 00:30

数据挖掘-随机森林

随机森林（RandomForest）是一类专门为决策树分类器设计的组合方法，关于组合方法可以参考https://www.jianshu.com/p/9e4db2759866中提到的组合方法相关内容。

花讽院_和狆·2023-04-10 19:58

带你一文透彻学习【PyTorch深度学习实践】分篇——多分类问题之交叉熵损失函数CrossEntropyLoss：Softmax分类器，One-hot；针对MNIST数据集 | 附：实例源代码

分享给大家，北大教授的一段话：你发现没，喜欢独来独往的人，其实大部分都是品行非常好的人。这些人从来不扎堆，也不搬弄是非。只喜欢一个人，把自己应该干的事干好，享受自己干干净净的精神世界，和干干净净的生活圈子。有点时间就宅在家里，给自己做顿饭，放首喜欢的音乐，

追光者♂·2023-04-10 13:16

模型定义

简单的模型模型的概率含有三个节点的联合概率分布PlantNotation在实际应用中，比如朴素贝叶斯分类器，我们假设某一个类会生成很多个特征，这样的概率图可以用下图表示朴素贝叶斯分类器一般表示但是我们会觉得这个图看起来不简洁

悟器大叔·2023-04-10 12:41

机器学习A-Z～分类模型性能评价及选择

本篇文章将给大家介绍一些宏观的核心概念和测度来评价分类算法和分类器的表现，尤其是如何评价分类器预测中会产生的一些错误。

Carey_Wu·2023-04-10 12:14

Adversarial Attack

拿图像分类来说，如果我们想攻击一个训练好的图像分类器，就可以改变一张图片中的某些像素点的值，使得改变后的图片和原图片肉眼看不出太大分别，但使得分类器结果发生改变。

单调不减·2023-04-10 02:07

医学影像系统弱监督语义分割集成的探索

摘要利用复杂数据集的低质量CAM预测来提高结果的准确性使用低阈值CAMs以高确定性覆盖目标对象通过组合多个低阈值cam，在突出显示目标对象的同时均匀地消除它们的错误代码链接文章链接本文方法首先，在目标数据集上训练分类器模型

松下直子·2023-04-10 01:44

基于多尺度权值选择对抗网络的部分迁移故障诊断

创新性地构建MDAN，避免了单个分类器的过拟合，增强了领域混淆。在实例权值的选择上，实例权值直接由MDAN的概率输出得到。在类权值的选择上，利用

是渣渣呀·2023-04-09 22:57

pytorch 的GPU性能优化

最近在训练一个图片分类器，GPU使用率一直没到100%，甚至只是一些波峰尖刺。后来排查了一些问题。

cjneo·2023-04-09 21:24

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