西电模式识别第5页

SVM（支持向量机）-机器学习

它属于机器学习中的一类强大而灵活的模型，广泛应用于模式识别、图像分类、自然语言处理等领域。基本原理:SVM的基本原理是通过找到能够有效分隔不同类别的超平面来进行分类。

普通研究者·2023-12-30 07:35

模式识别、计算机视觉、机器学习领域的顶级期刊和会议（整理）

部分AI刊物影响因子05SCIIF20052004JMLR4.0275.952（机器学习）PAMI3.8104.352（模式识别）IJCV3.6572.914（计算机视觉）TOIS4.5294.097AIJ2.6383.570MLJ3.1083.258ECJ1.5683.206TEvC3.2573.688DMKD2.1052.800NCJ2.5912.364TNN2.2052.178PR2.153

birdNet22·2023-12-29 14:21

计算机视觉领域的会议与期刊

ICCV的全称是IEEEInternationalConferenceonComputerVision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV

程序小迷糊Y·2023-12-29 14:51

Python实现连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？

Gxxx_xx·2023-12-29 10:17

模式识别与机器学习-无监督学习-降维

模式识别与机器学习-无监督学习-降维为什么要降维维度选择手工移除特征过滤式选择包裹式选择嵌入式选择维度抽取（线性模型）MDSPCA目标1：最小重构误差目标2：最大投影方差SVD思考：为什么保留特征值大的

Kilig*·2023-12-29 08:13

基于 AForge.Net 框架的扑克牌计算机视觉识别

实现这样的程序同样也是学习计算机视觉和模式识别的好路子。本文涉及到

Conmajia·2023-12-28 14:16

模式识别与机器学习-SVM（带软间隔的支持向量机）

SVM（带软间隔的支持向量机）软间隔思想的由来软间隔的引入谨以此博客作为复习期间的记录。软间隔思想的由来在上一篇博客中，回顾了线性可分的支持向量机,但在实际情况中，很少有完全线性可分的情况，大部分线性可分的情况都是整体线性可分，个别样本点无法线性分割开。因此就要避免这极个别样本点对分割平面产生的影响。线性可分支持向量机软间隔的引入在分类过程中，允许极个别数据点“越界”，如何在目标函数中体现这一点呢

Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数：高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）模型形式：EM算法迭代过程：K-means与高斯混合模型（GMM）的对比：K-means：高斯混合模型（GMM）：高斯混合模型（GM

Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-SVM（线性支持向量机）

线性支持向量机线性支持向量机间隔距离学习的对偶算法算法:线性可分支持向量机学习算法线性可分支持向量机例子谨以此博客作为复习期间的记录线性支持向量机在以上四条线中，都可以作为分割平面，误差率也都为0。但是那个分割平面效果更好呢？其实可以看出，黑色的线具有更好的性质，因为如果将黑色的线作为分割平面，将会有更大的间隔距离。其中，分割平面可以用以下式子表示:wx+b=0wx+b=0wx+b=0w和bw\t

Kilig*·2023-12-28 10:59

模式识别与机器学习-SVM（核方法）

SVM（核方法）核方法核技巧在SVM中的应用谨以此博客作为复习期间的记录核方法对解线性分类问题，线性分类支持向量机是一种非常有效的方法．但是，有时分类问题是非线性的，这时可以使用非线性支持向量机，核心思想是通过核方法将低维非线性可分数据转化为高维线性可分数据。非线性问题往往不好求解，所以希望能用解线性分类问题的方法解决这个问题.所采取的方法是进行一个非线性变换,将非线性问题变换为线性问题,通过解变

Kilig*·2023-12-28 10:55

模式识别与机器学习第一章

二、模式识别的概念模式识别：直观，无所不在，“人以类聚，物以群分”。目的：利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符

露(^_^)·2023-12-28 10:13

模式识别与机器学习（十二）：Stacking

原理在本次实验中以决策树、svm和随机森林为基学习器，以决策树为元学习器。Stacking的做法是首先构建多个不同类型的一级学习器，并使用他们来得到一级预测结果，然后基于这些一级预测结果，构建一个二级学习器，来得到最终的预测结果。Stacking的动机可以描述为：如果某个一级学习器错误地学习了特征空间的某个区域，那么二级学习器通过结合其他一级学习器的学习行为，可以适当纠正这种错误。具体步骤如下图所

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:38

模式识别与机器学习（十二）：随机森林

原理随机森林(RandomForest,RF)是Bagging的一个扩展变体。RF在以决策树为基学习器构建Bagging集成的基础上，在决策树的训练过程中引入随机属性选择。训练每颗决策树时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。在RF中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集（假定有d个属性），然后再从这个子集中选择一个最优属性用于划分。参数k控

从零开始的奋豆·2023-12-28 10:34

让梦想凝结在七年后

从最初的2013年第一次考研失利，到毕业前的找工作被各种鄙视，后痛定思痛决定重新再复习重考一次，去西安在西电学校外面租房进行复习，

一九0·2023-12-27 13:25

模式识别与机器学习-特征选择和提取

模式识别与机器学习-特征选择和提取特征选择一些距离测度公式独立特征的选择准则一般特征的散布矩阵准则离散K-L变换谨以此博客作为复习期间的记录。

Kilig*·2023-12-27 10:35

机器学习基础整理(第2章) - 模式分类

文章目录什么是模式识别/分类器？

王踹踹·2023-12-26 08:40

模式识别与机器学习第三章

一、线性判别函数1.两类问题的判别函数若这些属于ω1和ω2两类的模式可用一个直线方程d(x)=0来划分，d(x)=w1x1+w2x2+w3=0d(x)称为两类模式的判别函数；d(x)=0称为决策面/判别界面方程。用判别函数进行模式分类依赖的两个因素：（1）判别函数的几何性质：线性的和非线性的函数。（2）判别函数的系数：判别函数的形式确定后，主要就是确定判别函数的系数问题。2.n维线性判别函数的一般

露(^_^)·2023-12-26 08:40

【模式识别与机器学习】——2.2正态分布模式的贝叶斯分类器

出发点：当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi)是多变量的正态分布时，上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。由于正态密度函数易于分析，且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型，因此受到很大的重视。（贝叶斯分类规则是基于统计概念的。如果只有少数模式样本，一般较难获得最优的结果）正态分布模式的贝叶斯判别函数具有M种模式类别的多变量正态类密度函数为：其中，每一类模式的分布密度都完全

weixin_30421809·2023-12-26 08:09

【模式识别-北理工】04线性分类器

线性分类器1线性判别和广义线性判别1.1线性判别1.2广义线性判别2二分类、多分类线性判别2.1二分类线性判别2.2多分类线性判别3线性判别函数的几何意义4线性分类器训练的一般思路6线性分类器举例6.1感知机6.1.1概述6.1.2原理6.1.3求解目标（代价函数）及方法6.1.4感知机缺陷6.2LMSE算法6.2.1概述6.3支持向量机6.3.1引言6.3.2SVM原理6.3.3SVM特点6.3

不断进步的咸鱼·2023-12-26 08:07

模式识别与机器学习-判别式分类器

模式识别与机器学习-判别式分类器生成式模型和判别式模型的区别线性判别函数多分类情况多分类情况1多分类情况2多分类情况3例题广义线性判别函数实例分段线性判别函数Fisher线性判别感知机算法例：感知机多类别分类谨以此博客作为学习期间的记录生成式模型和判别式模型的区别生成式模型关注如何生成整个数据的分布

Kilig*·2023-12-26 08:01

【模式识别】探秘分类奥秘：K-近邻算法解密与实战

目录1初识模式识别2K-近邻法2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2实验步骤2.3.3实验结果2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，

Sarapines Programmer·2023-12-25 15:05

2022-09-29

网络与计算机技术国际学术会议(ICAICNCT2022)征稿主题*AI架构和应用代理*信息检索和集成*数据挖掘*计算机视觉和图像重建*计算机游戏*自然语言处理*基于知识的系统*概率和不确定推理*专家系统*模糊系统*模式识别

论文小天才·2023-12-25 06:58

西电计算机视觉作业二图像配准和拼接

对图像配准和拼接ps：配准图片用的学校c楼饮水机的图片，想想觉得在c楼被毛概马原的日子可太累了，仅供参考目录对图像配准和拼接11整体思路22SIFT算法22.1算法原理22.2算法步骤22.3代码实现32.4SIFT算法效果图43RANSAC算法匹配特征点43.1RANSAC算法简介43.2RANSAC基本假设43.3RANSAC基本步骤53.4RANSAC在图像匹配中的应用53.5RANSAC匹

oges·2023-12-25 06:14

西电计算机视觉作业三利用双目图像计算深度

利用双目图像计算深度1.求解视差图1.1调用函数stereo=cv2.StereoBM_create(参数1,参数2)参数1为NumDisparities：即最大视差值与最小视差值之差,窗口大小必须是16的整数倍，int型参数2为BlockSize：匹配的块大小。它必须是>=1的奇数。通常情况下，它应该在3–11的范围内。这里设置为大于11也可以，但必须为奇数。1.2确定函数参数下面尝试不同的参数

oges·2023-12-25 06:14

西电数据挖掘作业1.二分网络上的链路预测

一.实验内容1、采用二分网络模型，对文件夹中的“用户---电影”打分数据进行建模，考虑将用户信息、电影详细信息、以及打分分值作为该网络上的边、点的权重；2、根据网络结构特征给出节点相似性度量指标；3、基于相似性在二分网络上进行链路预测；4、采用交叉验证的方法验证预测结果；5、画出ROC曲线来度量预测方法的准确性。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.

oges·2023-12-25 06:43

西电数据挖掘实验三关联规则挖掘投票记录

1.实验内容1、数据来源http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Congressional+Voting+Records2、使用Apriori算法，支持度设为30%，置信度为90%，挖掘高置信度的规则。2.实验结果频繁项集输出（条件）：支持度计数规则输出（{条件}{结论}置信度）因gh党支持规则太多这里只截取部分则可以得到高置信度的规则比如基于mz党反对态度的

oges·2023-12-25 06:43

西电计科大数据计算机视觉作业一sobel算子和canny算子

基于python对Sobel和Canny算子的复现Sobel算子部分X方向梯度**图1.1Sobelx方向卷积核**通过Sobel的x方向卷积核（如图1.1）与通过opencv读取到的灰度值图像矩阵进行乘法运算卷积运算得到新的图像。通过循环实现卷积核与该图像的所有像素点都经过计算。最后过滤掉一些像素值较小的噪音点，达到最终图像，代码如下所示：kernel\_x=np.array([[-1,0,1]

oges·2023-12-25 06:39

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2020-12-25)

复杂系统中因果影响的谱排序;盗贼博弈与复杂网络中其他集中度度量之间的相关性;国家赞助的社交媒体宣传的多模式识别;理解日本三大都市圈COVID-19爆发期间的出行方式变化;展现在线照片共享的真实生活效果;

ComplexLY·2023-12-25 01:42

【模式识别】探秘分类奥秘：最近邻算法解密与实战

目录1初识模式识别2最近邻法2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2实验步骤2.3.3实验结果2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，从中提取模式并做出决策的技术

Sarapines Programmer·2023-12-24 14:56

山西电力市场日前价格预测【2023-12-23】

日前价格预测预测说明：如上图所示，预测明日（2023-12-23）山西电力市场全天平均日前电价为505.77元/MWh。其中，最高日前电价为807.08元/MWh，预计出现在08:15。

电力价格预测分析·2023-12-24 11:57

山西电力市场日前价格预测【2023-12-22】

日前价格预测预测说明：如上图所示，预测明日（2023-12-22）山西电力市场全天平均日前电价为629.97元/MWh。其中，最高日前电价为1500.00元/MWh，预计出现在08:00～08:30。

电力价格预测分析·2023-12-24 11:57

山西电力市场日前价格预测【2023-12-21】

日前价格预测预测说明：如上图所示，预测明日（2023-12-21）山西电力市场全天平均日前电价为295.57元/MWh。其中，最高日前电价为412.35元/MWh，预计出现在18:00。

电力价格预测分析·2023-12-24 11:26

山西电力市场日前价格预测【2023-12-24】

日前价格预测预测说明：如上图所示，预测明日（2023-12-24）山西电力市场全天平均日前电价为324.41元/MWh。其中，最高日前电价为456.41元/MWh，预计出现在18:00。

电力价格预测分析·2023-12-24 11:21

申威隆：走出大学校门，我到哪里参加过工作？

当时，我参加了陕西电视台组织的《你不知道的陕西》节目，被大家评为“最萌考古哥”，在陕西文博行业引发关注

申威隆I关中拍客·2023-12-24 08:20

模式识别与机器学习（十一）：Bagging

1.原理Bagging[Breiman,1996a]是井行式集成学习方法最著名的代表.从名字即可看出，它直接基于自助采样法(bootstrapsampling)。给定包含m个样本的数据集，我们先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中，这样，经过m次随机采样操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本在采样集里多次出现，有的则从未出现，初

从零开始的奋豆·2023-12-24 06:26

【机器学习】模式识别

1概述模式识别，简单来讲，就是分类问题。

qq_1532145264·2023-12-23 23:28

模式识别与机器学习（十）：梯度提升树

1.原理提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：fM(x)=∑m=1MT(x;θm)f_M(x)=\sum_{m=1}^MT(x;\theta_m)fM(x)=m=1∑MT(x;θm)其中，T(x;θm)T(x;\

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:07

模式识别与机器学习（九）：Adaboost

1.原理AdaBoost是AdaptiveBoosting（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或预先指定的最大迭代次数再确定最后的强分类器。1.算法步骤首先，是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据，则

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:37

模式识别与机器学习（八）：决策树

1.原理决策树（DecisionTree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。一般，一棵决策树包含一个根节点，若干个内部结点和若干个叶结点。叶结点对应于决策结果，其他

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:06

【模式识别】探秘判别奥秘：Fisher线性判别算法的解密与实战

目录1初识模式识别2Fisher线性判别2.1研究目的2.2实验环境2.3实验内容2.3.1算法原理介绍2.3.2实验步骤2.3.3结果分析2.4实验体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习

Sarapines Programmer·2023-12-23 18:11

安全领域中的机器学习

网络安全自学篇（二十二）|基于机器学习的恶意请求识别及安全领域中的机器学习转载】：https://cloud.tencent.com/developer/article/1620383一、机器学习与其它领域的联系模式识别

Anthons·2023-12-23 18:24

模式识别第二章统计决策方法贝叶斯决策理论

title:模式识别第二章统计决策方法贝叶斯决策理论date:2017-03-2618:47:48categories:ML/卢晓春模式识别引论mathjax:truetags:[MachineLearning

gb_QA_log·2023-12-23 16:03

Python编程技巧 – 使用正则表达式

当今时代，越来越多的计算机软件在做模式识别的工作，尤其是语言模式识别，例如对单词

Jackson@ML·2023-12-22 20:37

【模式识别】探秘聚类奥秘：K-均值聚类算法解密与实战

目录1初识模式识别2K-均值聚类2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2数据集准备2.3.3实验步骤2.3.4结果分析2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习

Sarapines Programmer·2023-12-22 20:43

力扣题目学习笔记(OC + Swift)17. 电话号码的字母组合

关键字：所有组合模式识别：搜索算法解题思路：自顶向下的递归实现深度搜索定义子问题在当前递归层结合子问题解决原问题SwiftfuncletterCombinations(_digits:String)->

Jarlen John·2023-12-22 16:28

汤晓鸥：以科技改变世界，以教育照亮未来

他在AI领域有着深厚的研究背景和丰富的实践经验，其主要研究方向是计算机视觉（CV）、模式识别和视频处理。

BFT白芙堂·2023-12-22 13:15

西电微机原理实验四

西电微机原理实验四实验室:EⅡ-522实验要求流水灯实验：利用8255的A口、B口、C口循环点亮发光二极管。根据输入控制灯的亮灭在完成(1)基础上，增加通过读取开关控制流水灯的循环方向和循环方式。

levitgu·2023-12-22 09:28

人工智能可以战胜人类智慧大脑么？

一、AI在特定任务上的超越：许多领域，如数据分析、模式识别和自动化任务中，AI已经表现出超越人类的能

HUIBUR科技·2023-12-21 19:55

YOLO-NAS：面向目标检测的下一代模型

（YouOnlyLookOnce）是一系列计算机视觉模型，自从JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick和AliFarhadi于2016年在CVPR（计算机视觉与模式识别

小北的北·2023-12-21 17:22

【模式识别】解锁降维奥秘：深度剖析PCA人脸识别技术

目录1初识模式识别2PCA人脸识别2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1PCA人脸识别方法2.3.2PCA人脸识别流程2.3.3实验结果2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习

Sarapines Programmer·2023-12-21 12:05

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