轮廓拟合

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。
丶2136·2025-01-20 14:54

4.opencv函数--cv2.findContours

该函数是查找图片轮廓，函数接收二值图片，函数原型cv2.findContours(image,mode,method,contours=None,hierarchy=None,offset=None)参数说明
xf8964·2025-01-20 11:49

【端到端模型】

传统的做法可能是先人工分析图片，找到文字的轮廓、笔画这些特征，然后用别的方法把这些特征转变成文字。
W Y·2025-01-20 00:32

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

传统的分类算法在面对这种不平衡数据时，往往会导致模型对多数类（正常交易）过拟合，而对少数类（欺诈交易）的识别能力较差。为了解决这个问题，生成对抗网络（GAN）提供了一种有效的手
Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。本文将更为详细地讲解样条函数的原理、具体示例以及在Python中的实现方法。
智识小站·2025-01-19 17:31

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常
Blair Long·2025-01-19 15:14

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
nk妹妹·2025-01-19 11:43

【机器学习：二十七、决策树集合】

决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对
KeyPan·2025-01-19 08:49

数据增强方法及其工具

数据增强有助于增加数据的多样性，减少过拟合，提升模型的泛化能力，尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。
cxr828·2025-01-19 07:09

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项，防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息
好评笔记·2025-01-19 03:24

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五
点云侠'·2025-01-18 20:16

使用神经网络拟合6项参数

使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3
Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的
ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

法线估计：计算点云中每个点的法线，用于后续的模型拟合。模型拟合：使用RANSAC（随机
old_power·2025-01-17 17:14

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

模型改进的目标是在测试数据上表现更优，避免过拟合或欠拟合。常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。
KeyPan·2025-01-17 13:35

机器学习模型调优指南

通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。
闵少搞AI·2025-01-17 13:00

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过
fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

PyEcharts 基本图表之词云图

编程要求根据以上介绍，在右侧编辑器补充代码，使用给定数据绘制一个词云图，要求：系列名称设置为空，数据项为data，单词字体大小范围设置为20到100，词云图轮廓设置为全局变量中的SymbolType.D
开不开心少年·2025-01-16 17:07

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高
极客Array·2024-09-16 00:23

免费像素画绘制软件 | Pixelorama v1.0.3

用户可以享受到动态工具映射、洋葱皮效果、帧标签、播放动画时绘制等高级功能，以及非破坏性的、完全可定制的图层效果，如轮廓、渐变映射、阴影和调色板化
dntktop·2024-09-16 00:47

七.正则化

从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合
愿风去了·2024-09-15 21:11

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。
罔闻_spider·2024-09-15 21:37

快速进入新领域的4种方式与3个视角

建立概念和轮廓：上网学
自在普拉斯·2024-09-15 19:47

一串奇特的代码

div{margin:atuo;height:100px;width:100px;outline:inset100pxgreen;//设置4个边框的样式outline-offset:-125px;//对轮廓进行偏移
hi武林高手·2024-09-15 17:30

艾顺平《谈谈对“后进生”的工作》读后感

今天读了苏霍姆林斯基的《谈谈对后进生的工作》之后，我在大脑中有了一个轮廓。特别是他后一段话谈到的，请记住：“儿童的学习越困难，他在学习中遇到的似乎无法克服的障碍越多，他就应当更多地阅读。
e3adebe97f63·2024-09-15 12:20

python-opencv cv2.findContours()函数

image,contours,hierarchy=cv2.findContours(contour,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)输入：contour：带有轮廓信息的图像
fjswcjswzy·2024-09-15 10:52

【机器学习与R语言】1-机器学习简介

或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化：训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程用方程来拟合观测的数据：观测现象——数据呈现——模型建立。
苹果酱0567·2024-09-15 09:43

十二月第一天

他先是列了一个写作大纲，定出一个大概的轮廓。然后，分解每天要完成的部分，并在后面标注好完成日期。看着墙上的工作日期表一天天划掉，他的写作
简九月·2024-09-15 07:47

Open3D 使用RANSAC分割平面

目录1，概述2，拟合平面3，实现过程4，主要函数：defsegment_plane(self,distance_threshold,ransac_n,num_iterations):'''5，代码实现6
今夕是何年，·2024-09-15 04:38

SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World

我们的方法在所谓的对应线（这些线模型化了物体轮廓位置的概率）上稀疏地考虑图像信息。由此，我们改进了当前的技术，并引入了考虑定义
Terry Cao 漕河泾·2024-09-14 10:36

曲线的平滑平滑处理

取相邻的5个数据点，可以拟合出一条3次
zq4132·2024-09-13 21:12

CSS学习16--CSS高级技巧：用户界面样式、精灵技术、字体图标、滑动门

CSS高级技巧一、用户界面样式1.鼠标样式cursor2.轮廓outline3.防止拖拽文本域resize4.vertical-align垂直对齐5.去除图片底侧空白缝隙6.溢出文字隐藏二、精灵技术sprite1
乌鸦不像写字台·2024-09-12 22:12

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广
花落指尖❀·2024-09-12 11:04

攻克硕士论文

攻克硕士论文如何给学位论文打轮廓1).引言Introduction在引言中，陈述硕士论文的目标并提出命题问题，提供足够的背景信息，指出研究范围的来龙去脉，并指出论文的论点如何发展的"路线图"。
一颗小草宝贝·2024-09-12 03:26

惩罚线性回归模型

惩罚线性回归模型是一种常见的线性回归的变体，它在原始的线性回归模型中引入了一种惩罚项，以防止模型过拟合数据。
媛苏苏·2024-09-12 01:31

数学运用 -- 使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据

使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据1.准备离散数据假设我们有以下离散数据集：xxxyyy0.01.00.50.81.00.51.50.22.0-0.1我们想用勒让德多项式拟合这些数据，并通过最小二乘法找到勒让德多项式的系数
sz66cm·2024-09-12 00:21

OpenCV结构分析与形状描述符（14）拟合直线函数fitLine()的使用

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述拟合一条直线到2D或3D点集。
jndingxin·2024-09-11 10:10

未来商业战场的轮廓——宁向东线下课笔记

关键词：横梯模型+互联网互联网+中间企业互联网模式品牌商信息开放字数：3569，建议阅读时间：10分钟继续来谈宁老师的第二个关键词：未来一、横梯模型第二部分，宁老师分析了未来商业的竞争态势，提出了一个模型：横梯模型。横梯模型横梯的上面，是互联网+，指的互联网平台型企业，包括BAT，google，Facebook等。这是目前正在发生的事情。横梯的下面，是实体制造业，未来将会发生+互联网。制造业的设备
Tonytoni·2024-09-11 06:21

Python 数学建模——假设检验

文章目录前言参数假设检验单个总体均值的假设检验σ\sigmaσ已知σ\sigmaσ未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布拟合检验——卡方检验KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验
Desire.984·2024-09-10 22:20

OpenCV-轮廓检测

文章目录一、简介1.意义2.具体步骤二、代码实现三、总结一、简介1.意义在OpenCV中，轮廓检测是图像处理中一个非常重要的环节，它允许我们识别图像中的形状。
红米煮粥·2024-09-10 12:08

强排的几点思考

"强排”建筑设计中所指的强排方案就是根据地块的规划指标排布建筑的基本方案，按照建筑强制性规范尽可能布置建筑轮廓。
听风者_S·2024-09-10 10:14

戚薇穿旗袍妩媚指数碾压旗袍皇后，网友：有了下巴就是不一样

所以戚薇一直都是偏向帅气干练的风格，发型上也经常是一头利落清爽的短发，这可以很好地平衡脸部轮廓，干练的外型和潇洒的作风，女强人的形象深入人心呢。但是改善了短下巴的她，五官的优势也全都显现出来了，美艳精
咋整你说·2024-09-10 09:37

基于opencv-mediapipe的手势识别

上一篇文章介绍了基于opencv的手势识别，如果大家运行了我的代码，会发现代码中找出手部轮廓的效果不是很理想。
困了不能睡·2024-09-09 21:47

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征
夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

python曲线拟合函数scipy.optimize.leastsq()

目录介绍Parameters:Returns:代码案例介绍scipy.optimize.leastsq(func,x0,args=(),Dfun=None,full_output=0,col_deriv=0,ftol=1.49012e-08,xtol=1.49012e-08,gtol=0.0,maxfev=0,epsfcn=None,factor=100,diag=None)最小化一组方程的平方和
赵孝正·2024-09-09 17:15

网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码

文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站
2401_84301389·2024-09-09 14:27

绘画分析-自画像-3

头发只画了轮廓，不会自寻烦恼。眼睛和睫毛比较突出。
sunflower荔雯·2024-09-09 12:48

2021-10-24

他能划出几十个国家的国旗，一些很小的国家我没听说过的都能画出来，还自己画了战国时候每个国家的分布图，以及大致轮廓诸侯国分界线等等。兴趣真的是最好的老师。
方方金·2024-09-09 11:00

假如月亮没有光

羞赧的睡下了明亮于是被昏暗代替了哦，不，不对--你看那天边那个探头探脑的牙儿月亮出来了这个俏皮的小姑娘啊用它水一般的温柔，固执的，给这块土地撒下满满银光于是-树梢挂满银色了楼顶铺满银色了连影子也镶嵌了银色的轮廓了我经不住诱惑
枳落无声·2024-09-08 19:24

深度学习中的正则化技术：防止过拟合

引言过拟合是深度学习模型在训练过程中常遇到的挑战。过拟合会导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。
Network_Engineer·2024-09-08 12:31
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他