流形正切分类器第39页

pytorch【GoogLeNet v1复现】

桜キャンドル淵·2023-04-05 15:12

机器学习之KNN算法：日撸Java三百行day51-53

KNN算法是最简单的分类器，可以应用于分类和回归问题。同时，它也不具备任何显式的学习过程或训练过程，属于懒惰学习（LazyLearning）。所谓懒惰学习，类似于开卷考试，在已有数据中去找答案。

陈序袁·2023-04-05 15:08

日撸 Java 三百行（51-60天，kNN 与 NB）

原文:日撸Java三百行（51-60天，kNN与NB）目录51-53.kNN分类器留一法测试54-55.基于M-distance的推荐一点解释代码相关56-57.kMeans聚类58.朴素贝叶斯拉普拉斯平滑

八宝袋·2023-04-05 15:34

【故障诊断】基于冯洛伊曼拓扑的鲸鱼算法用于滚动轴承的故障诊断研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1改进鲸鱼算法2.2普通lssvm3参考文献4Matlab代码实现1概述本文利用最小二乘支持向量机进行分类器建模，改进鲸鱼算法（基于冯洛伊曼拓扑的鲸鱼算法）进行超参数寻优

我爱Matlab编程·2023-04-05 12:38

基于冯洛伊曼拓扑的鲸鱼算法用于滚动轴承的故障诊断研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1改进鲸鱼算法2.2普通lssvm3参考文献4Matlab代码实现1概述本文利用最小二乘支持向量机进行分类器建模，改进鲸鱼算法（基于冯洛伊曼拓扑的鲸鱼算法）进行超参数寻优

科研社·2023-04-05 11:55

神经网络 width_人工智能Keras CNN卷积神经网络的图片识别模型训练

CNN卷积神经网络的基础知识，可以参考：CNN卷积神经网络LetNet体系结构是卷积神经网络的“第一个图像分类器”。

weixin_39859715·2023-04-05 11:46

with tf.Session() as sess、和tf.nn.tanh的用法以及作用

tf.nn.tanh双曲正切曲线一个Session可能会拥有一些资源，例如Variable或者Queue。当我们不再需要该session的时候，需要将这些资源进行释放。

霍迪迪·2023-04-05 11:36

激活函数之tanh介绍及C++/PyTorch实现

它的公式如下，截图来自于维基百科(https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function)：tanh又称双曲正切，它解决了sigmoid非零中心问题。

fengbingchun·2023-04-05 11:16

PyTorch学习笔记：nn.Tanh——Tanh激活函数

PyTorch学习笔记：nn.Tanh——Tanh激活函数torch.nn.Tanh()功能：逐元素应用Tanh函数（双曲正切）对数据进行激活，将元素调整到区间(-1,1)内函数方程：Tanh(x)=tanh

视觉萌新、·2023-04-05 11:34

python归一化数据代码_基于数据归一化以及Python实现方式

2)有可能提高精度一些分类器需要计算样本之间的距离，如果一个特征

weixin_39792803·2023-04-05 10:48

第57章 Swagger通过IFormFile或IFormCollection参数实例实现文件上传

1以数据流形式渲染显示头像图片1.1Core.MimeTypesnamespaceCore{//////【Mime类型--类】//////摘要：///媒体类型（通常称为MultipurposeInternetMailExtensions

zhoujian_911·2023-04-05 07:34

【机器学习】朴素贝叶斯分类器

基于贝叶斯决策理论的分类方法。核心思想：选择具有最高概率的决策优缺点：：优点：在数据量少的情况下依然有效，可处理多类别问题缺点：对于输入数据的准备方式比较敏感适用数据类型：标称型一、使用朴素贝叶斯进行文档分类一般步骤：收集数据：任何方法（这里使用RSS源）准备数据：需要数值型或者布尔型数值分析数据：有大量特征时，绘制特征作用不大，此时使用使用直方图效果更好训练数据：计算不同的独立特征的条件概率测试

Geekero·2023-04-05 05:01

GEE：随机森林分类教程（样本制作、训练、精度、参数优化、贡献度）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行随机森林分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量，运行随机森林分类器教程

_养乐多_·2023-04-05 04:39

【机器学习-周志华】学习笔记-第七章

第一章第三章第五章第六章第七章第八章第九章第十章十一章十二章十三章十四章十五章十六章第七章的前提：所有相关概率都已知7.1节首先定义了条件风险(公式7.1)，然后把每一个样本的条件风险的数学期望表达了出来(公式7.2)，然后返回来定义使得每个样本达到最小的分类器记录下来

vircorns·2023-04-05 00:38

《机器学习》理论——速读学习2 常用方法（2）

time:2021-12-21学习目标：我需要了解神经网络除了工程化部分之外的更多内容，以便于在实际有效数据中可以获得抽象模型的能力；第6章支持向量机第7章贝叶斯分类器第8章集成学习第6章支持向量机6.1

baby_hua·2023-04-04 21:15

Ensemble learning 概述

BradleyBill·2023-04-04 21:07

论文阅读（62）Meta-learning for semi-supervised few-shot classification

续袁·2023-04-04 18:22

朴素贝叶斯分类

1、基本原理朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上，其数学基础是贝叶斯定理（Bayes’stheorem）——一个描述统计量条件概率关系的公式。

explore翔·2023-04-04 18:25

决策树随笔

给定训练数据所谓提升我们就是不断通过加权形式提高在分错的数据上识别能力来达到一种提升分类器效果。所谓残差就是上一步遗留下来等待新进分类器把这些数据做的更好。

zidea·2023-04-04 17:47

Python毕业设计大数据社交平台舆情分析可视化系统 - 数据爬虫

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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

caxiou·2023-04-04 16:23

GBDT模型详解

Boosting核心思想Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式

旅途中的宽~·2023-04-04 15:21

GBDT模型

“提升”是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程；“梯度”是指算法在Boosting过程中求解损失

月岛雫-·2023-04-04 14:58

GBDT+LR算法解析及Python实现

1.GBDT+LR是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型，所以可以用来解决二分类问题。。

代码输入中...·2023-04-04 14:18

机器学习——K-近邻算法实例实战

近邻算法改进约会网站的配对效果1.1实例分析1.2流程步骤1.3准备数据：从文本文件中解析数据1.4分析数据：用Matplotlib创建散点图1.5准备数据：数据归一化1.6测试算法：作为完整程序验证分类器

DreamWendy·2023-04-04 13:54

KNN算法

优点：所选择的邻居都是已经正确分类的对象KNN算法本身比较简单，分类器不需要使用

我的Doraemon·2023-04-04 13:53

『特殊需求孩子的正面管教』之我想哭！

正切着菜的墨墨，突然就跑了，在旁边委屈的哭着跳着。一时间让我懵了，这孩子咋啦？先不管是什么原因引起的，把他带去处理情绪的垫子上，还是哭得上气不接下气，等一会儿哭得好点了，问他：你想做什么？

陈玉洁武汉正面管教讲师·2023-04-04 07:43

良心忠告——人生路很长，坑也很多——避坑指南

最近发现，周围朋友同事入坑的不少，今天记录一下自己遇到的或者周边朋友经历到的真正切切的大坑！！前方高能，请所有年轻朋友们睁大眼睛！！！仔细读！！！主要是两大类坑：第一类大坑：婚姻的坑，嫁错人！！

二手书商·2023-04-03 20:24

图片素材网站|找素材、提升审美力就靠它了！

海报也是一样，需要各种风格制作，多元化是现在的主流形式，因为现在的人总在一直追求新的东西，市场的需要同时也是企业公司的需要。所以，设计师日常需要吸取图片素材，吸取设计灵感！

awayaya1·2023-04-03 19:34

Pytorch实现RNN网络对MNIST字体分类

下面将会使用RNN对MNIST数据集建立分类器。

城南皮卡丘·2023-04-03 10:38

六、集成学习二、集成学习（Bagging、Stacking）

集成学习就是构建并组合多个学习器来完成学习任务的算法，常用的有三类：Bagging：个体学习器之间没有强依赖关系，可同时生成的并行化方法，装袋Boosting：个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成基分类器的方法

万物皆可代码·2023-04-03 07:15

LightGBM（lgb）介绍

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（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好

浩波的笔记·2023-04-02 23:27

【西瓜书】第6章支持向量机 SVM

支持向量机，因其英文名为supportvectormachine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解

一杭oneline·2023-04-02 23:42

目标检测中常见指标

正例与负例现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive），然后我们就能得到如下的四种情况：（1）Truepositives(TP):被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数

aoeiuv～·2023-04-02 22:29

AI-机器学习-自学笔记（七）支持向量机（SVG）算法

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

阿尔法羊·2023-04-02 21:06

基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计其二

开始粗鲁的解释残差结构的贡献回到实验部分模型部分代码总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下：简介：使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像，将这些生成的图像作为扩充训练集加入到2D目标检测器、2D图像分类器的训练过程

大鸟仙童·2023-04-02 20:30

基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计其一

ResNetyoloResNet总结兼拆解题目简介笔者个人的毕业设计课题如下：简介：使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像，将这些生成的图像作为扩充训练集加入到2D目标检测器、2D图像分类器的训练过程

大鸟仙童·2023-04-02 20:00

支持向量机算法_支持向量机算法介绍及其参数讲解

算法介绍支持向量机(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

weixin_39516865·2023-04-02 16:42

kNN分类器

文章目录前言一，kNN分类器的基本原理二、kNN分类器三、kNN分类器的实现1.实现代码2.运行结果前言KNN学习（K-NearestNeighboralgorithm，K最邻近方法）是一种统计分类器，

rookie g·2023-04-02 15:00

如何对付美国

克莱因瓶是一个不可定向的二维紧流形，而球面或轮胎面是可克莱因瓶克莱因瓶定向的二维紧流形。

bbde8e5f1619·2023-04-02 15:39

PyTorch深度学习实战 | 猫狗分类

本文内容使用TensorFlow和Keras建立一个猫狗图片分类器。

TiAmo zhang·2023-04-02 15:13

重庆人都应该知道的常识，38区县地名名称来历与含义

而永川的“永”字，就是当地有三条河汇流形成篆文“永”字，永川得名于唐大历十一年，距今千多开外了。重庆区县除了有一半以水为名的区县名，另一半大多与山为名，巫山、璧山、梁平、武隆、秀山等。

沐澜溪·2023-04-02 14:18

2022-01-02

决策树决策树是什么一个根节点，若干个内部节点和叶节点非参数学习算法天然的分类器决策树的目标解决分类和回归问题决策树的优点决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点

张家豪豪子·2023-04-02 14:34

Python机器学习17——极限学习机(ELM)

年3月11日，已更新——针对评论区指出没有加入激活函数，现在已更新，加入了sigmod激活函数，可放心食用）（2023年3月30日，已更新——针对有粉丝问怎么用于分类问题，现在已更新，写了一个ELM的分类器

阡之尘埃·2023-04-02 11:35

基于Python实现文件分类器的示例代码

本文实现文件分类器的目的主要是为了将办公过程中产生的各种格式的文件完成整理。通过自定义需要整理的文件目录，将该目录下面的全部文件按照文件格式完成分类操作。

·2023-04-02 11:37

openAI-微调分类器以提高真实性

目的在一定比例的时间内，通过指导模型实现高质量的输出通常是相对容易的，这足以在看到精心挑选的示例时留下深刻印象，但这可能不够可靠，无法部署到生产中例子这通常发生在一类问题中，我们称之为输入的生成转换，其中的任务是将以一种格式呈现的信息转换为另一种格式。这些任务包括：根据结构化输入（如产品名称、颜色、尺寸、类别）创建吸引人的产品描述将大量客户评论总结为描述性、中性的总结、广告或吸引人的标语将一段内容

瓦匠工人·2023-04-02 08:21

我和写作

很小，我就有一个梦想，梦想有一座自己的庄园，常沉浸在自己梦想的庄园里，想象着今天编个篱笆种菜，明天借溪流形成自己的鱼塘，甚至连门怎么做、养几只鸡崽都会有规划。

丹菡·2023-04-02 06:44

吴恩达多分类逻辑回归与神经网络总结

多分类逻辑回归与神经网络1、多分类逻辑回归2、神经网络二、程序代码1.多分类逻辑回归1.1读取数据集1.2数据预处理1.3数据可视化1.4定义sigmoid函数1.5定义代价函数1.6定义梯度下降函数1.7定义OVR分类器

蓝色的紫·2023-04-02 06:12

【机器学习算法实践】AdaBoost是典型的Boosting算法，加法模型多个弱分类器流水线式的提升精度，更关注那些难处理的数据

现实生活中，大家都知道“人多力量大”，“3个臭皮匠顶个诸葛亮”。而集成学习的核心思路就是“人多力量大”，它并没有创造出新的算法，而是把已有的算法进行结合，从而得到更好的效果。集成学习会挑选一些简单的基础模型进行组装，组装这些基础模型的思路主要有2种方法：bagging（bootstrapaggregating的缩写，也称作“套袋法”）和boostingBoosting和bagging最本质的差别在

羞儿·2023-04-02 05:52

【机器学习算法复现】支持向量机，可分类可回归的有监督学习算法，从数学原理到sklearn调包实践，可视化展示感受参数变化带来的影响

给定一组训练示例，每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法构建一个模型，将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器。

羞儿·2023-04-02 05:51

C/C++的四大内存分区

网络上流形两大版本内存分区，分别为：1.五大内存分区：堆、栈、全局/静态存储区、自由存储区和常量存储区。2.五大内存分区：堆、栈、全局/静态存储区、字符串常量区和代码区。

comeonsolo·2023-04-02 05:45

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