特征提取+分类器第9页

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

深度学习基础知识整理

这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

Java中的抽象类以及接口及应用

类和类之间具有共同特征，将这些共同特征提取出来，形成抽象类。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？

玖萬·2024-01-17 06:40

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

【技术综述】人脸年龄估计研究现状

基于人脸图像的年龄估计系统一般分为人脸检测与定位，年龄特征提取，年龄估计，系统性能评价几个部分。根据提取特征方

城市中迷途小书童·2024-01-17 01:03

ConvMolFeaturizer和WeaveFeaturizer分别是什么？

ConvMolFeaturizer和WeaveFeaturizer是深度学习和化学信息学领域中用于分子特征提取的工具，通常在药物发现和化学数据分析中使用。

CA&AI-drugdesign·2024-01-16 21:03

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

使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器（附数据集下载）

使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器（附数据集下载）。什么是垃圾邮件？垃圾邮件泛指未经请求而发送的电子邮件，例如未经发件人请求或允许而发送的商业广告或非法的电子邮件。

代码讲故事·2024-01-16 21:29

opencv_模型训练

文件夹opencv训练文件xmlnegdataposdata说明negdata目录:放负样本的目录posdata目录：放正样本的目录xml目录：新建的一个目录，为之后存放分类器文件使用neg.txt:负样本路径列表

轩宇^_^·2024-01-16 16:45

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）

这种卷积方法的核心思想是，通过动态形状的卷积核来增强感知能力，针对管状结构的特征提取进行优化，所以将这个卷积针对于YOLOv8的分割头进行融合是非常合适的

Snu77·2024-01-16 13:47

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是主干网络，一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。

Snu77·2024-01-16 13:17

34组--Non-local neural networks

Non-localneuralnetworks1.背景：“Non-local”直译为“非局部”，意思是具有序列化的数据（比如视频、语音）,进行特征提取时，当前输入数据的特征计算要考虑其它输入数据的信息。

简书程序是我写的·2024-01-16 09:29

YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月份最新成果TransNeXt特征提取网络（全网首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是TransNeXt特征提取网络,其发表于2023年的12月份是一个最新最前沿的网络模型，将其应用在我们的特征提取网络来提取特征，同时本文给大家解决其自带的一个报错，

Snu77·2024-01-16 07:58

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

XGBoost的基本原理和GradientBoosting类似，都是采用加法模型的形式来建立基本分类器集合，不过和普通的Gra

appron·2024-01-16 07:52

【目标检测】YOLOv7算法实现(一)：模型搭建

YOLOv7相比于YOLOv5，最主要的不同之处如下：模型结构：引进了更为高效的特征提取模块(ELAN)、下采样模块(MP)，不同的

初初初夏_·2024-01-16 06:36

OpenCV-25sobel算子（索贝尔算子）

一、概念边缘是像素值发生跃迁的值，是图像的显著特点之一，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。人眼如何识别图像的边缘呢？

一道秘制的小菜·2024-01-16 06:38

【论文阅读】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping

TightlyCoupled3DLidarInertialOdometryandMapping摘要I.介绍II.相关工作III.符号与说明A.符号B.IMU运动1)状态2)运动模型3)预积分IV.紧耦合Lidar-IMU里程计A.Lidar-IMU里程计概述B.去畸变和特征提取

MIKingZCC·2024-01-16 06:05

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别（人脸检测）

首先要采用样本的Haar特征训练分类器，从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。

人工智能研究所·2024-01-16 06:21

竞赛保研基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-16 05:12

【opencv】python实现人脸检测和识别训练

人脸识别OpenCV中的人脸识别通常基于哈尔特征分类器（HaarCascadeClassifier）进行。

游码客·2024-01-16 05:39

集成学习（五）Stacking

1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果（元特征）提供给第二层，而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当作特征拟合输出预测结果。

我想要日更徽章·2024-01-16 04:59

AnyDoor任意门：零样本物体级图像定制化

文章目录一、AnyDoor简介二、AnyDoor方法（一）ID特征提取（二）细节特征提取（三）特征注入（四）视频、图像动态采样一、AnyDoor简介“任意门”算法：可以将任意目标传送到指定场景的指定位置

丁希希哇·2024-01-16 04:15

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

预备知识贝叶斯定理（BayesianTheorem）先验概率与后验概率朴素贝叶斯分类器何为“朴素”：属性条件独立性假设分类准则离散属性与连续属性值的分别处理例子讲解拉普拉斯修正(Laplaciancorrection

EL33·2024-01-15 14:44

机器学习 | 多层感知机MLP

2.实验内容能给出与线性分类器（自行实现）作对比，并分析原因。用不同数据量，不同超参数，比较实验效果。不许用现成的平台，例如Pytorch，Tensorflow的自动微分工具。实现实验结果的可视化。

rookiexiong·2024-01-15 12:59

【脑电信号】小波变换脑电信号特征提取【含Matlab源码 511期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度

Matlab武动乾坤·2024-01-15 12:23

为什么需要WAF

WAF是一种基础的安全保护模块，通过特征提取和分块检索技术进行特征匹配，主要针对HTTP访问的web程序保护。WAF部

鞋子上的青泥点·2024-01-15 11:37

集成学习之Adaboost算法详解

AdaptiveBoosting(自适应提升)是基于Boosting思想实现的一种集成学习算法，核心思想是提高【在前一步中分类错误的样本权重】来训练一个强分类器，错误的数据会“放大”，正确的数据会“缩小

进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:41

ROS OpenCV ROI

ROI的选择通常基于应用需求，例如目标检测、特征提取、内容增强等。ROI，是指在图像或画面中，我们所关注或感兴趣的特定区域。对于图像处理任务，使用ROI可以提取、操作或分析该区域。

K-Liberty·2024-01-15 08:32

机器学习---lightGBM

AdaBoost两个问题：(1)如何改变训练数据的权重或概率分布提高前⼀轮被弱分类器错误分类的样本的权重，降低前⼀轮被分对的权重(2)如何将弱分类器组合成⼀个强分类器，亦即，每个分类器，前面的权重如何设置采取

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:24

半监督学习 - 半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machines）

与传统的监督SVM不同，S3VM通过结合有标签数据和无标签数据来提高分类器的性能。以下是半监督支持向量机的基本思想和步骤：基本思想利用未标记数据：利用未标记的数据来增加模型的泛化性能。

草明·2024-01-15 06:47

EVA-CLIP: Improved Training Techniques for CLIP at Scale论文解读

tangjunjun-owen·2024-01-15 06:39

自学习算法

2.特征提取：利用深度学习技术，自动从原始数据中提取有用的特征，减少人工干预和手动特征工程的需求。3.模型训练：使用各种深度学习模型进行训练，如卷积神经网络、循

.:::.·2024-01-15 04:26

图像分类任务中 CNN 相比于前馈神经网络的优势

卷积操作可以有效地共享参数，使得网络能够对输入图像中的不同位置进行共享权重的特征提取。这种局部感知能力使得CNN对于平移、旋转和尺度变化等图像变换具有较好的鲁棒性。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

open3d

点云读写2.点云可视化2.1可视化单个点云2.2可视化多个点云2.3可视化属性3.k-dtree与Octree3.1k-dtree3.2Octree4.滤波4.1体素下采样4.2统计滤波4.3半径滤波5.特征提取

树和猫·2024-01-14 15:44

机器学习基本算法：算法流程和算法分类

1、算法流程机器学习的过程是一个完整的项目周期，其中包括数据的采集、数据的特征提取与分类，之后采用何种算法去创建机器学习模型从而获得预测数据。

缘起性空、·2024-01-14 15:13

负荷预测 | Python基于CEEMDAN-VMD-BiGRU的短期电力负荷时间序列预测

CEEMDAN-VMD-BiGRU组合预测方法：1采用CEEMDAN将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列，联合小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪，保留含有信号的低频分量进行累加重构2利用VMD对去噪后的数据进行二次信号特征提取

机器学习之心·2024-01-14 13:34

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

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