流形正切分类器

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）初步研究【中、实验部分（一）】

实验内容（及结论）一、实验一1、实验描述：仅基于花瓣宽度这一个特征，训练一个逻辑斯谛分类器来检测维吉尼亚鸢尾花。
不是AI·2024-01-23 08:31

CGAL中三角形曲面网格近似

该算法的输入必须是：三角形分割；组合2流形输出是一个三角形汤，可以构建成多边形曲面网格。给定一个输入曲面三角网格，VSA利用离散聚类算法通过一组称为代理的局部简单形状对其进行近似。
网卡了·2024-01-23 02:00

CGAL的网格简化

这里提出的算法可以使用称为边折叠的方法简化任何有向2流形曲面，具有任意数量的连接组件，有或没有边界（边界或孔）和处理（任意genus）。
网卡了·2024-01-23 02:59

数学 三角函数 sin 正弦、cos 余弦、tan 正切、cot 余切、sec 正割、csc 余割 简介

目录图解定义文字定义三角函数诱导公式1.三角函数诱导公式记忆方法2.三角函数诱导公式诱导公式一：终边相同的角的同一三角函数的值相等诱导公式二：π+α的三角函数值与α的三角函数值之间的关系诱导公式三：任意角α与-α的三角函数值之间的关系诱导公式四：利用公式二和公式三可以得到π-α与α的三角函数值之间的关系诱导公式五:利用公式一和公式三可以得到2π-α与α的三角函数值之间的关系诱导公式六：π/2±α及
whatday·2024-01-23 00:22

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

SVC类则实现了标准的支持向量机分类器。SVC类的构造函数有以下常用参数：sklearn.svm.SVC(C=1.0,ke
我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

【深度学习每日小知识】Object Detection 目标检测

传统方法通常涉及从图像中提取一组手工制作的特征，例如颜色、纹理和形状，并使用这些特征来训练分类器来识别对象。最近基于深度
jcfszxc·2024-01-22 10:29

MULTISCALE DOMAIN ADAPTIVE YOLO FOR CROSS-DOMAIN OBJECT DETECTION

在本文中，我们介绍了一种新的多尺度域自适应YOLO（MS-DAYOLO）框架，该框架在最近引入的YOLOv4对象检测器的不同尺度上使用多个域自适应路径和相应的域分类器来生成域不变特征。
暗魂b·2024-01-22 08:54

Weka在数据挖掘中的运用 02 Getting Started with Weka

Weka的发音不是Weaker安装Weka研究“Explorer”接口研究一些数据集创建一个分类器解释输出使用filters（过滤器）可视化数据集安装Wekajava环境安装包选择适合你电脑系统的版本。
jenye_·2024-01-22 03:00

【Java】小白友好的java IO操作学习笔记

字节流：字节流以字节为单位进行读写操作，适用于处理二进制数据或字节流形式的文本数据。字节流类位于java.io包中，主要包括InputStrea
Z3r4y·2024-01-21 22:40

国科大机器学习期末复习题库

的算法性能取决于：核函数的选择、核函数的参数、软间隔参数；支持向量机的对偶问题是：凸二次优化；支持向量机中的支撑向量：最大间隔支撑面上的向量；关于决策树节点划分指标描述：信息增益越大越好；集成学习中基分类器
真·skysys·2024-01-21 10:22

OpenCV-Python(51):基于Haar特征分类器的面部检测

目标学习了解Haar特征分类器为基础的面部检测技术将面部检测扩展到眼部检测等。
图灵追慕者·2024-01-21 08:17

深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战

分类部分使用全连接层作为一个分类器，使用特征提取部分提取的特征为图像上
AI小白龙*·2024-01-21 07:18

卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

在这篇博客中，让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。计算机如何读取图像？考虑这张纽约天际线的图像，第一眼你会看到很多建筑物和颜色。那么计算机是如何处理这张图像的呢？图像分为3个颜色通道，即红、绿和蓝。每个颜色通道都映射到图像的像素。然后，计算机识别与每个像素相关的值
AAI机器之心·2024-01-21 07:08

大创项目推荐 深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-21 05:30

Perceptron

Perceptron是一个线性分类器，基于误分类准则学习分离超平面的参数(w,b).通过对偶学习法的推导可以通过运用核技巧使Perceptron可以分类非线性数据。
BigPeter·2024-01-21 00:53

ssm/php/node/python基于B_S架构的互联网在线培训教育平台(源码+mysql+文档)

基于B/S架构的互联网在线培训教育平台，以其便捷、高效、灵活的特点，逐渐成为了现代教育的主流形式。然而，目前市场上的在线培训教育平台大多数功
vcd601·2024-01-20 18:42

机器学习实验||分类机器学习建模分析

实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

深度学习与神经网络实现分类实验

实验目的掌握神经网络及深度学习建模分析掌握使用神经网络实现分类的方法掌握使用Keras框架实现深度学习的方法了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

电影《我弥留之际》观后感

福克纳的小说喜欢用意识流形式写出来，像我这类头脑简单的人很难读下去。记得大学时候从图书馆里借得他的小说《喧哗与骚动》，准备在暑假读完。哪知道读了几页，不知所云，读不下去了，至今只记得这个书名。
唐世明·2024-01-20 11:30

花∠※语大放送

花语（英语称languageofflowers）是指人们用花来表达人的语言，表达人的某种感情与愿望，在一定的历史条件下逐渐约定形成的，为一定范围人群所公认的信息交流形式。
九夏未凉·2024-01-20 08:14

流形：可以“局部欧几里得空间化”的一个拓扑空间

维基百科，自由的百科全书在数学中，流形（英语：manifold）是可以“局部欧几里得空间化”的一个拓扑空间，即在此拓扑空间中，每个点附近“局部类似于欧氏空间”。
缄默0603·2024-01-20 07:35

评价指标-AUC

AUCTPTNFPFN精确率（Precision）召回率（Recall）链接:准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记.AUC真阳性率（TPR,Truepositiverate）TP/(TP+FN),代表分类器预测的正类中实际正实例占所有正实例的比例
大数据驱动·2024-01-19 14:42

《scikit-learn》xgboost

•XGBoost的基学习器除了可以是CART（这个时候就是GBDT）也可以是线性分类器，而GBDT只能是CART。•XGBoost的目标函数的近似用了二阶泰勒展开，模型优化效果更好。•XGBoost
星海千寻·2024-01-19 12:29

古言，温故知新，可以为师矣

各种交流形式的形成，让我们的学习形式多样化。学习新的知识，温故旧的知识，其实是一个徐徐渐进的过程；所谓旧的知识
春华秋实lcl·2024-01-19 08:45

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

yolo9000：Better, Faster, Stronger的目标检测网络

目录一、回顾yolov1二、yolov2详细讲解2.1Better部分创新点（1）BatchNormalization(批量归一化)（2）HighResolutionClassifier---高分辨率分类器
慕溪同学·2024-01-19 03:09

机器学习练习 6 - Support Vector Machines（支持向量机）

机器学习练习6-SupportVectorMachines（支持向量机）Introduction在本实验中，将使用支持向量机(SVMs)来构建垃圾邮件分类器。
Phoenix_ZengHao·2024-01-19 02:59

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前
_hermit:·2024-01-19 02:45

今天我们应该交怎样的朋友

图片发自App《增广贤文》里有一句：“交友须胜己，似我不如无”，看后不由得惊呼古人的大智慧，此语正切中我辈的软肋！人不能没有朋友。俗语说：物以类聚，人以群分。我们交友多是求同去异。
刘金_·2024-01-18 23:05

2 感知机

感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型或线性分类器，即函数集合{f|f(x)=wx+b}.感知机的几何解释：线性方程wx+b=0对应于特征空间Rn中的一个超平面
奋斗的喵儿·2024-01-18 20:58

定风波·冬末早行（词林正韵）

垂目偷欢销百寎，清靖，蓬迎未落是流形。
燃箭滴红叶·2024-01-18 18:55

计算机视觉设计如何应用于人脸识别技术？

下面是计算机视觉设计在人脸识别技术中的应用方法：人脸检测：计算机视觉设计可以通过使用人脸检测算法，如Haar级联分类器、基于深度学习的卷积神经网络等，来检测图像中的人脸位置。
人工智能培训·2024-01-18 17:07

【机器学习】机器学习四大类第01课

实例：垃圾邮件分类器。训练数据集包含一系列电子邮件及其对应的标签（垃圾邮件或非垃圾邮件）。通过学习这些特征与标签之间的关联，模型可以用于识别新的邮件是否为垃圾邮件。无监督
德天老师·2024-01-18 14:29

5.逻辑回归 Logistic Regression

————————————————————————分割线————————————————————————逻辑回归的定义：逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器
宫灵均·2024-01-18 13:47

Python中如何使用NLTK/TextBlob/VADER等库进行情感分析

可以使用NLTK来进行情感分析，通常需要训练一个分类器。NLTK还提供了情感词汇（如WordNet）和语料库，用于帮助构建情
Pandas120·2024-01-18 13:54

pytorch集智4-情绪分类器

和上一章节单车预测回归问题相比，这个问题是分类问题，不是回归问题2神经网络分类器2.1如何用神经网络分类第二章节用torch.nn.Sequantial做的回归预测器，输出神经元只有一个。
peter6768·2024-01-18 12:38

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
踩坑第某人·2024-01-18 10:24

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力，训练自己构建的图像分类器，从而实现迁移学习。目录一、导入必要库二、定义目录变量三、数据预处理--数据增强+标签处理1.定义图像数据生成器2.标注样本的
源于花海·2024-01-17 23:28

全国烧烤地图 哪里的人最爱吃烧烤？

烧烤形式如今有几种主流形式：炭火烤是最原始也是最主流的烧烤方式，伴随着钻木取火法的发明而出现。风味独特是炭烤食品的一大优势。
家乡的风物百科·2024-01-17 21:11

数据挖掘之分类问题、决策树问题以及一个关于误差的泛化理论

分类问题的定义首先老师抛出了对分类问题的定义，本质上就是在某一个分布D上找到一个分类器，可以实现在该分布上的特
蒋大钊！·2024-01-17 21:16

机器学习——支持向量机SVM

1摘要：支持向量机（SVM）是一种二类分类模型，其基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，间隔最大使它有别于感知机，支持向量机也可通过核技巧使它成为非线性分类器。
AAI机器之心·2024-01-17 15:32

IOC之Spring统一资源加载策略

然而，实际上资源的定义比较广泛，除了网络形式的资源，还有以二进制形式存在的、以文件形式存在的、以字节流形式存在的等等。而且它可以存在于任何场所，比如网络、文件系统、应用程序中。
小徐很努力·2024-01-17 09:03

论文笔记（一）：se(3)-TrackNet: Data-driven 6D Pose Tracking by ...... in Synthetic Domains

Data-driven6DPoseTrackingbyCalibratingImageResidualsinSyntheticDomains文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作3.1数据驱动的6D姿势估计：3.26D姿势跟踪：3.2.1概率跟踪：3.2.2基于优化的跟踪：3.3模拟到现实：4.方法4.1具有残差的SE（3）流形上的跟踪
墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:38

机器学习 -- 朴素贝叶斯分类器

场景朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，广泛应用于各种机器学习场景。朴素贝叶斯分类器利用贝叶斯定理来预测一个数据点的类别。
北堂飘霜·2024-01-17 07:37

Ubuntu常用命令学习 (1)

su-、sudo-i:用户切换到root（或其他指定切换到的用户） 用法:image.png 区别:su没有切换并没有切换到root用户工作目录和环境变量,只是赋予用户权限;而su-、sudo-i是真正切换到
one_zheng·2024-01-17 05:49

贝叶斯分类器（公式推导+举例应用）

文章目录引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的优点与缺点优点缺点总结实验分析引言在机器学习的世界中，有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯分类器，它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设
Nie同学·2024-01-17 03:12

GEE：机器学习分类中每个类别的概率图像可视化

作者：CSDN@_养乐多_在GoogleEarthEngine（GEE）中应用机器学习分类器进行多分类时，有一个需求是想知道每个像素对于每个类别的分类概率。
_养乐多_·2024-01-16 21:23
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