特征提取+分类器

Hugging face

常见的功能如下：transformer结构图像特征提取参考文献：HuggingFace–TheAIcommunitybuildingthefuture.
hzhj·2024-02-05 13:51

朴素贝叶斯原理

它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:58

第十一篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV技术点案例示例：三维重建

OpenCV三维重建介绍三、基于区域的SGBM示例代码四、BM（BlockMatching）算法介绍和示例代码五、基于能量最小化的GC（GraphCut）算法介绍和示例代码六、相机标定介绍和示例代码七、特征提取与匹配介绍和示例代码八
传奇开心果编程·2024-02-05 09:39

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（2）语音识别

二、关键技术信号处理和特征提取：语音信号是一种复杂的时
giszz·2024-02-05 08:46

计算机设计大赛 深度学习 植物识别算法系统

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
iuerfee·2024-02-05 02:55

随机森林回归器

文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。
功夫大笨鲨·2024-02-04 23:32

随机森林回归参数详解

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构
今天也要加油丫·2024-02-04 23:32

随机森林回归器的参数详解

整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion
恒c·2024-02-04 23:01

贝叶斯分类器

总结本节从贝叶斯公式出发，通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数，基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子，但实际情况下，不一定是正态分布的，此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的，如果数据点都来自同一个分布，就是使用最大似然估计，如果数据点不是来自同一个分布，我们引入混合模型，采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数，但我们如果在没有假设基
抄书侠·2024-02-04 20:33

2019-03-1

ML——贝叶斯分类器贝叶斯决策论贝叶斯决策论：概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言，考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。
jessica涯·2024-02-04 18:19

图像的拉普拉斯变换实现

在拉普拉斯变换后的图像中，边缘通常会显得更加清晰，从而有助于图像分析和特征提取。2.原理拉普拉斯变换的原理是通过对图像进行二阶微分来突出图像中的高频细节。
SimpleLearing·2024-02-04 17:49

scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均F1指标，从而可能导致对分类器性能
叶庭云·2024-02-04 15:08

02神经网络的学习及代码实现

常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等，使用特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。这种方法也需要人工设计特
我闻 如是·2024-02-04 12:04

提升算法 AdaBoost 算法

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/48763/提升算法的基本思路提升算法是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器（又称为基本分类器），然后组合这些弱分类器
shenghaishxt·2024-02-04 11:09

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法
2024数学建模·2024-02-04 11:22

机器学习——集成学习

有时也被称为多分类器系统（multi-classifiersystem）、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等。
三三木木七·2024-02-04 09:37

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些
亦世凡华、·2024-02-04 06:23

R-CNN阅读笔记

blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029作者：hjimce一、相关理论过去十年在许多视觉识别任务中主要流行的是SIFT与HOG（这两种方法都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法
tang-0203·2024-02-04 02:40

6-match（u32分类器fw分类器）

/s/blog_a481de5701015npe.htmlhttps://www.cnblogs.com/CasonChan/p/5033949.htmllinux2.6.35内核qos源码分析之fw分类器
Creator_Ly·2024-02-03 18:42

PyTrch深度学习简明实战33 - Transformer特征提取实现文本分类

importtorchimporttorchtext#pipinstalltorchdataimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utilsimportdatafromtorch.nnimportTransformerEncoder,TransformerEncoderLayer#处理文本的思路
薛东弗斯·2024-02-03 17:03

【脑电信号处理与特征提取】P7-涂毅恒：运用机器学习技术和脑电进行大脑解码

运用机器学习技术和脑电进行大脑解码科学研究中的大脑解码比如2019年在Nature上一篇文章，来自UCSF的Chang院士的课题组，利用大脑活动解码语言，帮助一些患者恢复语言功能。大脑解码的重要步骤大脑解码最重要的两步就是信号采集和信号解码，信号采集就是所说的脑电技术，信号解码就是机器学习的方法。机器学习-基本流程机器学习-数据采集数据采集：确保训练和测试数据集充足且具有代表性充足的数据：确保存在
头发没了还会再长·2024-02-03 16:14

基于pyradiomics影像组学特征提取

基于pyradiomics影像组学特征提取特征提取：1pyradiomics的使用：1.1，在python环境下安装pyradiomics:1.2,设置特征提取器，获得想要特征：1.2.1图像类型1.2.2
Alexa2077·2024-02-03 16:28

ChatGPT实战100例 - (12) 结构化提示词 LangGPT 实战

二、远古诗人vs现代诗人三、LangGPTRole模板实战-甩锅王Role模板特征提取四、用AI实现提示词结构化ChatGPT实战100例-(12)结构化提示词LangGPT实战一、LangGPT是什么
AI原吾·2024-02-03 11:24

opencv0014 索贝尔（sobel）算子

嘿嘿边缘边缘是像素值发生跃迁的位置，是图像的显著特征之一，在图像特征提取，对象检测，模式识别等方面都有重要的作用。人眼如何识别图像边缘?
yf743909·2024-02-03 09:41

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

机器学习-线性回归【手撕】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。
alstonlou·2024-02-03 07:23

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

首先，机器学习算法可以通过学习大量的已知样本，自动提取缺陷的特征，避免了手工特征提取的繁琐和主观性。其次，机器学习算法可以对各种不同的缺陷进行分类和识别，提高了
matlabgoodboy·2024-02-03 07:51

机器学习 | 如何构建自己的决策树算法？

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法目录初识决策树决策树原理cart剪枝特征提取泰坦尼克号乘客生存预测(实操)
亦世凡华、·2024-02-03 07:45

2024美赛A题完整思路代码分析：建立竞争机理方程+遗传算法优化

（不限制专业）B题属于较为经典的物理建模（对海洋专业的学生具有优势）C题今年非常难，不同往年的数据分析，不过核心还是特征提取和主成分分析(本质是在数据中找到或者构建影响比赛的有效向量)，并且需要在其他数据上证明推广
Kerry_6·2024-02-03 05:08

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（2）

感知器是一种二元线性分类器，其结构模仿了生物神经元的工作原理，能够通过简单的加权和阈值操作对输入进行分类。感知器的出现引起了巨大的振动。在当时，计算
giszz·2024-02-03 03:36

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(一)

而笔迹的局部变化则是每个书写者笔迹的固有特性；而对于不同的书写者而言，其笔迹的差别则比较大[1].基于这种特性,笔迹识别是一种可行的身份鉴别方法.前言目前的笔迹识别方法或多或少都要用到一些传统方法,如切割字符、特征提取等过程
kadog·2024-02-02 21:41

图像分类的发展史

此时期的研究主要集中于简单模式识别以及特征提取技术。早期探索进入80年代，随着计算机科学的发展，图像处理技术取得显著进展，如边缘检测、角点检测等成为图像分类
kadog·2024-02-02 21:41

Python 实战人工智能数学基础：强化学习

强化学习的核心思想是通过试错、反馈和奖励来学习，而不是通过传统的监督学习方法，如分类器或回归器。
Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

OCR-paddleocr

PaddleOCR分为Detection（文本检测）、Directionclassifier（方向分类器）和Recognition（文本识别）三部分，因此需要三个模型。
青霄·2024-02-02 18:52

CS229第五课——支持向量机

CS229第五课支持向量机1间隔2符号3函数间隔与几何间隔4最优间隔分类器5拉格朗日对偶法6最优间隔分类器7核方法支持向量机1间隔首先考虑逻辑回归模型hθ(x)=11+exp(−θTx)h_{\theta
sxx01·2024-02-02 15:50

基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1鲸鱼优化算法（WOA）4.1.1包围猎物4.1.2螺旋式搜索4.1.3更新策略4.2K近邻（KNN）分类器4.3基于WOA
软件算法开发·2024-02-02 09:32

Python-OpenCv加载级联分类器，cv2.error: OpenCV(3.4.11) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-

cv2.error:OpenCV(3.4.11)C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-2lgn4oq5\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1729:error:(-215:Assertionfailed)!empty()infunction'cv::CascadeClas
夏沐草·2024-02-02 07:23

基于支持向量机SVM的图像多分类，SVM的详细原理

SVM图像多分类代码结果分析展望参考支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（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
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-02-01 23:07

深度学习知识点汇总-机器学习基础（5）

表示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；FP（Falsepositives）。
深度学习模型优化·2024-02-01 22:20

Bi-Lstm+crf命名实体识别任务中crf的作用

这是一段使用百度ernie-1.0做特征提取的Bi-Lstm+crf的代码：classERNIE_LSTM_CRF(nn.Module):"""ernie_lstm_crfmodel"""def__init
sunshine2853·2024-02-01 21:25

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数，用于Heatmap学习，
AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

【SparkML系列3】特征提取器TF-IDF、Word2Vec和CountVectorizer

###FeatureExtractors（特征提取器）###
周润发的弟弟·2024-02-01 07:31

【脑电信号处理与特征提取】P6-张治国：频谱分析和时频分析

频谱分析和时频分析背景脑电（尤其是静息态脑电）一般在频域进行分析，以刻画脑电信号的周期性特征，需要使用频谱分析来描述脑电信号功率沿频率的分布特征。任务态脑电实验中，任务可增强或减弱脑电在特定频段的节律幅度。事件相关的频谱变化被称为事件相关同步话/去同步化（ERS/ERD），通常表示为在时间-频率域中随时间变化的频谱功率，可以通过时频分析方法进行估计。频谱估计基本概念时间序列信号：例如在某通道连续记
头发没了还会再长·2024-02-01 03:13

【脑电信号处理与特征提取】P7-贾会宾：基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析

基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析Q:什么是基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析？A:基于脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）信号的大尺度脑功能网络分析是一种研究大脑活动的方法，旨在探索脑区之间的功能连接和信息传递。概述基于EEG/MEG信号的大尺度脑功能网络分析的优势：（1）借助源定位技术可同时获得较高的时间（ms级）和空间分辨率（mm级）（2）可提供丰富的频率信息（3）便宜性：
头发没了还会再长·2024-02-01 03:41

【知识---图像特征提取算法--颜色直方图（Color Histogram）原理、特点、应用场合及代码】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.颜色直方图（ColorHistogram）原理2.颜色直方图的特点3.颜色直方图的应用场合4.代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）原理、特点、应用场合及代码】

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients,HOG）原理：方向梯度直方图的特点：方向梯度直方图的不足：方向梯度直方图的应用场合：方向梯度直方图的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）原理、特点、应用场合及代码】

Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT）原理：二、尺度不变特征变换的特点：三、尺度不变特征变换的不足：四、尺度不变特征变换的应用场合：五、尺度不变特征变换的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）原理、特点、应用场合及代码】

GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）原理二、灰度共生矩阵的特点三、灰度共生矩阵的应用场合灰度共生矩阵（GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）不足之处五、代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:12

Tensorflow实战深度学习笔记一

特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
独立开发者Lau·2024-01-31 20:13

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。
无妄无望·2024-01-31 18:40
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