特征提取+分类器第14页

工业机器人学习规划

数据预处理：在进行学习之前，需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、数据标准化等。这些预处

ISDF-工软未来·2024-01-14 07:51

自然语言处理持续更新

文章目录自然语言处理列出几种文本特征提取算法RNN基本原理RNN常见的几种设计模式是怎样的？RNN为什么会梯度消失？RNN为什么会梯度爆炸？RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？

搬砖成就梦想·2024-01-13 21:35

无监督学习Principal Component Analysis(PCA)精简高维数据

目录介绍一、PCA之前二、PCA之后介绍PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的数据降维和特征提取技术。

取名真难.·2024-01-13 18:50

混淆矩阵

混淆矩阵是一个表，经常用来描述分类模型(或“分类器”)在已知真实值的一组测试数据上的性能。混淆矩阵本身比较容易理解，但是相关术语可能会令人混淆。

Phoenix Studio·2024-01-13 15:16

OpenCV-Python(36)：ORB算法

ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）是一种用于图像特征提取和描述的算法。

图灵追慕者·2024-01-13 14:40

OpenCV-Python的版本介绍及区别

它包含了许多传统的计算机视觉功能，如图像处理、特征提取、图像匹配等。然而，它不再得到官方支持和更新，因此不推荐使用。OpenCV-Pyt

图灵追慕者·2024-01-13 14:05

SiamFC个人学习笔记

SiamFC1、模型架构SiamFC有两个分支对应两个输入为z（模板图像）和x（搜索区域），将他们同时输入进行特征提取，分别生成6×6×128和22×22×128的featuremap。

CHEN7_98·2024-01-13 13:12

2024 1.6~1.12 周报

这可以包括使用模型作为特征提取器，微调模型，或使用模型的部分作为初始化。找到目

shengMio·2024-01-13 12:59

基于机器学习的视觉应用

又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第3天）PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解，然后开始数学基础复习，基础图像处理技术概念，特征提取和描述细节

Wade_Crab·2024-01-13 07:32

深度卷积神经网络

目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性：怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的，如果是线性模型就是做内积。

sendmeasong_ying·2024-01-13 06:42

视觉SALM与激光SLAM的区别

一：特征提取1.ORB-SLAM（视觉SLAM）ORB-SLAM算法采用ORB特征点，ORB特征点一般提取在角点上面，每一个ORB特征点具有以下信息：位置信息：该ORB特征点所在的图像像素坐标。

Jiqiang_z·2024-01-13 06:12

机器学习案例【决策树】--泰坦尼克号幸存者预测

前置知识点：数据的处理与清洗交叉验证网格搜索1.数据处理：查看数据信息：data.info()data.head()将文字转为数字:我们的决策树的分类器只能处理数字，所以我们的标签的类型必须是数字,所以如果下面的特征是

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

Python 全栈体系【四阶】（十二）

第四章机器学习十五、朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生。

柠檬小帽·2024-01-13 02:20

机器学习基于Python实现PR曲线和ROC曲线

为了判断一张图片是不是汉堡我们可以把照片扔进去一个分类器进行识别如下：其中根据上面数据得到的预测

Aphasla aphasia·2024-01-12 22:00

ROC曲线及Python绘制方法

对某个分类器而言，我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。这样，此分类器就可以映射成

JlDyWlV·2024-01-12 22:00

清除Maven缓存使用插件生成grpc代码

运行一下命令以清除Maven的缓存：mvndependency:purge-local-repository强制更新依赖：当运行Maven命令时，使用-U参数：mvncleancompile-U手动指定分类器

qq_22905801·2024-01-12 21:15

人脸识别项目

4.人脸特征提取：对人脸特征建模的过程。5.匹配与识别：提取的人脸图像的

m0_63914675·2024-01-12 20:28

用于马铃薯叶片病害预测的端到端深度学习框架（完整代码）

框架包括图像采集、预处理、分割、特征提取和融合以及分类。为了训练和评估模型，我们利用公共马铃薯叶数据集：早疫病、晚疫病和健康叶片。利用分割和融合特

子虚先生√·2024-01-12 17:57

线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））

文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异

Nie同学·2024-01-12 14:00

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

有一种技巧可以在更高维度中学习分类器，而不用实际计算可能非常大的新的数据表示，这种技巧叫做核技巧，它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离（内积），而不用实际对扩展进行计算。

zhangbin_237·2024-01-12 09:35

DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation

4.数据增强、频域特征提取、零样本学习、少样本学习都有各自的缺点。二、研究动机1.zero-shot方法难以利用新增样本，few-shot方法需要对样本进行注释，无监督域自

二苏旧局吖·2024-01-12 09:26

深度学习目标跟踪简述

特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。目标跟踪算法：有多种算法可用于目标跟踪，如Siamese网络、循环神经网络（

LittroInno·2024-01-12 09:20

【MATLAB】EWT_LSTM神经网络时序预测算法

EWT是一种基于小波变换的信号处理方法，能够将信号分解为不同频带的分量，并对每个分量进行特征提取。通过EWT，可以将时间序列数据转化为一系列的小波系数，这

Lwcah·2024-01-12 08:23

模型评估：ROC曲线

二值分类器（BinaryClassifier）是机器学习领域中最常见也是应用最广泛的分类器。评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。

一碗姜汤·2024-01-12 06:54

传感数据分析中的小波滤波：理论与公式

传感数据分析中的小波滤波：理论与公式引言在传感数据分析领域，小波滤波作为一种强大的信号处理工具，广泛应用于噪声去除、信号压缩、特征提取以及频谱分析等方面。

Persist_Zhang·2024-01-12 06:17

影像组学学习笔记(1)-基础讲解

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(1)主要介绍:影像组学基本概念和流程影像组学研究基本流程：获取图像图像分割特征提取特征筛选分类/预测作图Workflow.JPG视频中李博士引用了两篇文献

北欧森林·2024-01-12 03:25

【扩散模型】11、Stable Diffusion | 使用 Diffusers 库来看看 Stable Diffusion 的结构

文章目录一、什么是StableDiffusion二、Diffusers库三、微调、引导、条件生成3.1微调3.2引导3.3条件生成四、StableDiffusion4.1以文本为条件生成4.2无分类器的引导

呆呆的猫·2024-01-12 01:13

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器

AutoFerry·2024-01-12 00:03

合工大苍穹战队视觉组培训Day5——机器学习，图像识别项目

简单介绍一下：一、FPGA的图像增强这是整个系统架构图，其中包括数据采集模块，FIFO缓存模块，滤波器模块，背景更新模块，二值化模块，形态学处理模块，特征提取模块，判别模块。整个系统由电源、核心

工大电科小趴菜·2024-01-11 21:40

工业质检-缺陷检测数据集

传统的基于机器视觉的表面缺陷检测方法，往往采用常规图像处理算法或人工设计特征加分类器方式。一般来说，通常利用被检表面或缺陷的不

孤松迎游鹤·2024-01-11 16:03

GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定

贝叶斯分类器方法的具体介绍贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。

此星光明·2024-01-11 12:59

互联网加竞赛基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

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前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2024-01-11 09:54

python风控建模实战（分类器模型+回归模型）

在全球数字经济时代，有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！我们不妨称之为数据信用，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！数据信用判断依靠的就是金融风控模型。数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握风控模型知识，谁就掌握了数字货币的发行权！欢迎各位同学学习

python机器学习建模·2024-01-11 04:55

论文阅读《Generalizing Face Forgery Detection with High-frequency Features》

本文设计了三个模块来充分利用高频特征，1.多尺度高频特征提取模块2.双跨模态注意模块3.残差引导空间注意模块（也在一定程度上体现了两个模态的交互）SRM是用于过滤图像的高频噪声输入的图像X，共两个分支，

一只发呆的猪·2024-01-11 04:51

YOLOv5改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度，同时保持准确性。所以其相对于V1版本的改进主要是在速度和效率上的改进(但是经过我实验我觉得V2不如V1快，可能是我使用的不是同一等级的版本，大家

Snu77·2024-01-11 02:26

机器学习 -- 贝叶斯决策理论

场景之前我们通过k近邻算法和决策树做出了分类，这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果，我们可以根据这个结果做出决策，但是这个结果如果是错误的，就芭比扣了。

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

特征工程（特征提取&数据预处理）

一、特征提取在房价模型的例子中，我们提取房子的长度（frontage）和宽度（depth）作为特征之一。并得到初步的特征方程：然而我们知道，房屋面积可以表示为：。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

06.构建大型语言模型步骤

图1.9本书中介绍的构建LLMs阶段包括实现LLM架构和数据准备过程、预训练以创建基础模型，以及微调基础模型以LLM成为个人助理或文本分类器。

这就是编程·2024-01-10 17:52

Python与人工智能

目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例：垃圾邮件分类器一

Tech行者·2024-01-10 16:55

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

前言投票回归器和投票分类器都属于集成学习。在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。

Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习基础概念介绍

、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning

Avasla·2024-01-10 10:54

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。

孤嶋·2024-01-10 08:41

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

孤嶋·2024-01-10 08:08

USTC Fall2023 高级人工智能期末考试回忆版

局部连接和权值共享6.代数间隔公式7.对输入变量x做变换变为n维的过程：特征提取函数。8.什么是马尔可夫性9.还有一个好像

shlyyy·2024-01-10 06:01

基于深度学习的手势识别

本文提出了一种基于深度学习的手势识别方法，通过使用卷积神经网络（CNN）对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法在手势识别准确率和实时性方面都有着较好的表现。

automan_huyaoge·2024-01-10 05:26

Java 抽象类和接口以及抽象类和接口的区别

类和类之间具有共同特征，将这些共同特征提取出来，形成的就是抽象类。类本身是不存在的，所以抽象类无法创建对象（无法实例化）。2、抽象类属于什么类型？抽象类也属于引用数据类型。3、抽象类怎么定义？

friendsu·2024-01-10 05:54

基于Python的货币识别技术实现

目录介绍本文的目的和意义货币识别技术的应用场景货币识别的基本原理图像处理技术在货币识别中的应用特征提取方法：SIFT、HOG等支持向量机（SVM）分类器的使用实现过程数据集的收集和预处理特征提取和训练分类器参考文献介绍本文的目的和意义本文的目的是介绍如何利用

摔跤猫子·2024-01-10 01:59

关于CNN卷积神经网络与Conv2D标准卷积的重要概念

附实现代码）深入解读反卷积网络（附实现代码）WaveletU-net进行微光图像处理卷积知识点CNN网络的设计论：NASvsHandcraft二、卷积神经网络(CNN)相关介绍1.CNN网络简介1.1CNN特征提取学习输入到输出的映射

花花少年·2024-01-10 01:16

nn网络层-卷积层

卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取AlexNet卷积核可视化，发现卷积核学习到的是边缘，条纹，色彩这一些细节模式卷积维度：一般情况下，卷积核在几个维度上滑动

-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

推荐频道

特征提取+分类器