Classifier

BERT模型fine-tuning代码解析（一）

BERT模型fine-tuning过程代码实战，以run_classifier.py为例。
LeoWood·2018-11-16 16:55

重新写vgg16的分类层

超可❤的编程知识今早快迟到了，我突然想放歌，就在路上放，wuo~wuo~~~最终决定，重新写一下vgg16的分类层（classifier）：这是vgg16本来的样子这是目前我的代码跑出来的样子，还是有些问题的
PolarBearWYY·2018-11-13 20:52

vs2010环境下，C#调用C++的dll过程中常见三大问题（内存损坏、托管调试堆栈不对称、调试dll）及解决方案

System.AccessViolationExceptionSolution1:dll项目中的函数声明：CPPDLLEXPORT_APIvoidbayes(char*inFileName,float*Tex,int&classifier
cwang_running·2018-11-04 16:50

Pytorch中的VGG怎么修改最后一层FC

how-to-modify-the-final-fc-layer-based-on-the-torch-model/766/12That’sbecausevgg19doesn’thaveafcmembervariable.Instead,ithasa(classifier
ForABiggerWorld·2018-11-04 09:25

第三课

不同的是：functionset不一样，classifier目的在于，求出某一条data属于各个类的概率，概率最大的即使该条data的class，这里使用了本科学习的贝叶斯公式（先验概率后验概率啥的，不会的谷歌吧
3ac695f3167c·2018-10-18 20:16

Maven中的GroupD和ArtifactID以及项目中的目录结构

maven定义了一组规则：世界上任何一个构件都可以使用Maven坐标唯一标志，maven坐标的元素包括groupID,artifactId,version,package,classifier。
illikang·2018-10-12 21:48

Adversarially Learned One-Class Classifier for Novelty Detection

CVPR-2018Noveltydetection是识别在某些方面与训练观察（目标类别）不同的观察的过程。实际上，Noveltyclass在训练期间通常不存在，采样不良或定义不明确。因此，一类分类器可以有效地模拟这些问题。然而，由于来自Noveltyclass的数据不可用，训练端到端深度网络是一项繁琐的任务。在本文中，受到生成对抗网络在无监督和半监督环境中训练深度模型的成功的启发，我们提出了一种用
水果先生·2018-10-12 12:47

李宏毅（7）——GAN4项内容

：测试数据与训练数据的domain的匹配用于混合特征的分离1：特征提取1.1：infoGAN实际上latenspace与图像的映射是很乱的，所以很难确定某个latenspace中的维度具体的意义加一个classifier
chen5561·2018-09-28 22:54

深度学习cs231n之knn学习的一些记录（2）

继续写当前在knn.ipynb里面的box15Nowimplementthefunction.predict_labelsandrunthecodebelow:现在执行classifier.predict_labels
幽默的荆轲君·2018-09-27 09:52

深度学习cs231n之knn学习的一些记录（2）

继续写当前在knn.ipynb里面的box15Nowimplementthefunction.predict_labelsandrunthecodebelow:现在执行classifier.predict_labels
幽默的荆轲君·2018-09-27 09:52

【Weka】Weka工具包

分类器输出的树后面的括号的含义调用API对样本进行分类在分类问题中，当调用如下代码对testInstance进行分类，输出的是一个double，预测的结果是一个index，假设预测结果为0.0doubleindex=classifier.classifyInstance
dominic_z·2018-09-18 20:21

莫烦python|Tensorflow笔记--CNN卷积神经网络

具体怎么压缩呢，就是我把我的长和宽压小一点，把厚度增高一点，到最后就变成了classifier。CNN具体来说就是不断压缩长和
slbyzdgz·2018-09-15 10:46

Training a classifier

你已经学习了如何定义神经网络，计算损失和执行网络权重的更新。现在你或许在思考。Whataboutdata?通常当你需要处理图像，文本，音频，视频数据，你能够使用标准的python包将数据加载进numpy数组。之后你能够转换这些数组到torch.*Tensor。对于图片，类似于Pillow,OPenCV的包很有用对于音频，类似于scipy和librosa的包对于文字，无论是基于原生python和是C
pengcw·2018-09-12 21:00

python利用joblib保存训练模型

fromsklearn.externalsimportjoblib#保存模型defSave_Model(self,model,filepath):joblib.dump(model,filename=filepath)defDecision_Tree_classifier
幸运的Alina·2018-09-11 17:57

案例学习/教程02- 基于cvxopt实现hard-margin SVM binary classifier

这是我的博客理论推导埋下的坑。目的是使用CVXOPT去实现一个硬边界的支持向量机分类器。在这片博文中将会包括一些核心代码。所有代码整理成Jupyternotebook，发布在我的github上。JupyterNotebook教程中最后分类器实现效果的可视化１什么是硬边界SVM?简单来说，在二维情况下，就是对于线性可分的一些点（包含正例和负例），找一条线能将他们分开。同时，能保证线离点距离拉的最大。
liubai01·2018-09-10 20:06

Maven之pom.xml依赖的配置

坐标详解Maven坐标为各种构件引入了秩序,任何一个构件都必须明确定义自己的坐标,而一组Maven坐标是通过一些元素定义的,它们是groupId、artifactId、version、packaging、classifier
J_Kim·2018-09-05 16:51

浅谈线性多分类分类器（全连接层、SVM、Softmax classifier等）

本文在CIFAR-10数据集上举例。CIFAR-10的训练集有50000张32*32*3的图片，包括10个类别。因此形成一个32*32*3=3072维的样本空间，此空间中其中包括50000个样本点。一个机器学习（包括深度学习）多分类器的生命周期包括3大模块：1.ScoreFunction：将3072维的inputxi转化成一个10维的classficationscorevector。这个模块可以p
Trasper1·2018-08-30 11:35

4.3.1有监督学习（六） - 朴素贝叶斯分类（Naive Bayesian Classifier）

简介贝叶斯分类方法是与有监督学习中的最直观简单的方法。贝叶斯分类器缘起于贝叶斯定理，在定理的基础上发展为了朴素贝叶斯分类法（NaiveBayesianClassification）。朴素贝叶斯分类方法的好处在于简单直接，它一般用于概率推理与决策，即在信息不全的时候，通过观察随机变量，推断不可观察的随机变量。一句话解释版本：贝叶斯分类是利用概率论作为基础推断不可观测变量的类别，其基础原理是贝叶斯定理
Orange_Spotty_Cat·2018-08-29 15:18

YOLOv3使用笔记——darknet分类批处理

主要实现类似于caffe的classification功能，修改predict_classifier做批处理分类图片，根据top1准确率将一批混合的图片按不同类别分类到不同的文件夹，需要一个比较好的分类器
Gotta-C·2018-08-21 16:17

sklearn 下常用模型分类算法简单调用对比（借鉴），SKlearn 中clf模型保存于调回

importtimefromsklearnimportmetricsimportpickleaspickleimportpandasaspd#MultinomialNaiveBayesClassifierdefnaive_bayes_classifier
IT界的小小小学生·2018-08-16 17:44

分类问题

分类器监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifier）。分类分类器对新的输入进行输出的预测（prediction），称为分类（classification）。
Datawhale·2018-08-03 11:46

分类问题

分类器监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifier）。分类分类器对新的输入进行输出的预测（prediction），称为分类（classification）。
Datawhale·2018-08-03 11:46

使用Caffe C++ API调用生成模型进行分类

2.实现2.1Classifier类首先来看类的声明文件classification.h：#include#include
m_buddy·2018-07-24 23:55

阅读源代码，查出某个宏定义在哪个头文件内的方法

DPDKflow_classify.c的一段代码：size=RTE_CACHE_LINE_ROUNDUP(sizeof(structflow_classifier_acl));这个宏定义RTE_CACHE_LINE_ROUNDUP
畅畅酱·2018-07-18 16:00

机械学习与R语言---决策树算法的实现与优化（Decision tree algorithm）

1.理解决策树算法简而言之，决策树是一个分类器（classifier）。它利用树状结构，来对于特征以及潜在的结果之间的关系建立模型。
ClintLong·2018-07-17 18:21

机械学习与R语言---决策树算法的实现与优化（Decision tree algorithm）

1.理解决策树算法简而言之，决策树是一个分类器（classifier）。它利用树状结构，来对于特征以及潜在的结果之间的关系建立模型。
ClintLong·2018-07-17 18:21

用python从零开始搭建神经网络

这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器(classifier)。分类器的输入是一个数值向量，叫做特征向量。
zheng_weibin·2018-06-28 11:51

missing artifact错误原因以及解决方法

maven中要引入json包，报错信息如下搜索maven仓库发现jar的名称中多了一个跟JDK相关的名称，例如jdk15，按照上面的配置，明显是找不到这个jar的，于是classifier就有它的用武之地了
大橙子C·2018-06-21 13:55

caffe-mobilenetV2-ssd问题记录

train.prototxtTraceback(mostrecentcalllast): File"gen_model.py",line891,in  gen.generate(FLAGS.stage,notFLAGS.classifier
P0ny·2018-06-07 15:47

4.4.2分类模型评判指标（一） - 混淆矩阵(Confusion Matrix)

此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（Cl
Orange_Spotty_Cat·2018-05-31 15:19

opencv 摄像头人脸识别

importcv2importnumpyasnpcv2.namedWindow("Face_Detect")#定义一个窗口cap=cv2.VideoCapture(0)#捕获摄像头图像success,frame=cap.read()#读入第一帧classifier
大诗兄_zl·2018-05-30 15:59

Python3.6.0+opencv3.3.0人脸检测示例

先给出源代码：（如下）importcv2importnumpyasnpcv2.namedWindow("test")cap=cv2.VideoCapture(0)success,frame=cap.read()classifier
mumu_1233·2018-05-25 09:36

交叉验证代码实现

importnumpyimportmathfromsklearnimportsvmfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportsysdefsvm_classifier
Bill_zhang5·2018-05-24 10:28

Coursera吴恩达机器学习编程作业（ex3）用LogisticRegression和NeuralNetwork处理MultiClass分类

oneVsAll.m（处理multiclass问题，需要对每一个class独立地训练出一个classifier）function[all_theta]=oneVsAll(X,y,nu
林杪·2018-05-23 21:54

王家林人工智能AI第19课：使用决策树在Social Network上构建汽车销售推荐系统老师微信13928463918

王家林人工智能AI第19课：使用决策树在SocialNetwork上构建汽车销售推荐系统老师微信13928463918决策树中的熵entropy：classifier=DecisionTreeClassifier
段智华·2018-05-12 21:55

sklearn常用分类算法集合

importtimefromsklearnimportmetricsimportpickleaspickleimportpandasaspd#MultinomialNaiveBayesClassifierdefnaive_bayes_classifier
Dawei_01·2018-04-28 10:01

TensorFlow入门 - 使用TensorFlow给鸢尾花分类(线性模型)

TensorFlow入门-使用TensorFlow给鸢尾花分类(线性模型)第一个例子将使用TensorFlow封装的Estimator来实现一个简单的Classifier，该Classifier能够区分
从流域到海域·2018-04-19 12:52

ubuntu安装Torch7教程

安装Torch7很简单，只需要几条命令即可，本教程在安装完torch7之后还会download下demo，并运行其中的train-a-digit-classifier。
BigData_Hadoop·2018-04-14 18:52

无人驾驶：Term-1-p2-traffic-sign-classifier

简介  Term-1第二节课是进行交通标志分类，数据集主要来自于GermanTrafficSign，包含了42种交通标志，通过深度学习网络进行分类。环境准备python2.7numpyscikit-learntensorflowkeras处理流程  处理流程如下图所示数据读取  我们拿到的数据集是一系列交通标志图像，每个类别的交通标志放在了同一个文件夹下，并且有一个csv文件用于描述每个交通标志图
小建儿的小站·2018-04-10 12:51

Maven classifier 元素妙用

首先来看这么一个依赖net.sf.json-libjson-lib2.4看似没问题吧？你觉得能下得下来吗？答案是否定的，下不下来。来看看Maven的文件索引目录：Indexof/maven2/net/sf/json-lib/json-lib/2.4/../json-lib-2.4-jdk13.jar2010-12-1405:39158091json-lib-2.4-jdk13.jar.md5201
Java技术栈·2018-04-10 09:00

利用opencv提供的adaboost级联分类器训练模型进行物体检测

架构如下：源码：https://github.com/YingjieZhang31/Cascade-Classifier一、提供负样本图片集并得到其
游学者冬夜·2018-04-06 19:24

Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation

MaximumClassifierDiscrepancyforUnsupervisedDomainAdaptation基本问题和动机：已经有很多工作将对抗学习方法应用到领域自适应当中，这种方法通过训练域分类器网络(即判别器)来区分特征为源域或者目标域，以及训练一个特征生成网络来模拟判别器。然而，这种域分类器仅仅尝试去区分特征为一个源域还是一个目标域，因此并没有考虑类别之间的task-specifi
LeiGaiceong·2018-03-28 14:34

【Kaggle】 Digit Recognizer 详解

www.kaggle.com/c/digit-recognizer/准确率：0.966分类器：随机森林代码详解：importpandasaspd#RandomForestClassifierdefrandom_forest_classifier
cheney康·2018-03-22 17:09

how to choose a machine learning classifier

如何选择一个机器学习分类器你是如何为你的分类问题选择机器学习算法的呢？当然，如果你很关注accuracy，那么最佳方案便是测试一组不同的算法（当然，相应的也要确保对每个算法进行不同参数的尝试），然后通过交叉验证选择其中最好的一个算法。但是，如果你只是想找一个“足够好”的算法，或者寻起初步方案，那么这里有一些不错的通用的方案可供借鉴。你的训练数据集有多大？如果你的数据集比较小，那么highbias/
lotuswhl·2018-03-12 19:58

【论文学习】SqueezeNet

如果网络中的大多数层stride为1，stride>1的层主要连接网络的classifier，那么网络中的许多层都会有较大的activationmap。实验证明延迟下
斯丢劈德Tony·2018-03-11 09:38

tensorflow构建神经网络对于mnist进行判断

以下是根据莫烦Python的程序https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-01-classifier/还有一个作者写的挺好的
大梦一场三十一·2018-03-05 12:16

Scikit-learn-classifier-macOS-案例-机器学习

撰写简单的分类器逻辑，了解分类器接口标准，深入理解机器学习过程准备工作可以继续使用前一篇pipline文章的项目，如果没有请参照它的准备工作部分Scikit-learn-pipeline-macOS-案例-机器学习需要下载安装Python3.x从终端安装Pip、Virtualenv并创建项目和初始化、激活虚拟环境从终端安装Numpy和Scipy,Scikit-learn等第三方模块sudoeasy
zhyuzh3d·2018-03-02 11:27

Tensorflow实现 Bidirectional LSTM Classifier

1.双向递归神经网络双向递归神经网络（BidirectionalRecurrentNeuralNetworks，Bi-RNN）,是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的，和LSTM是在同一年被提出的。Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息。RNN无法利用某个历史输入的未来信息，Bi-RNN则正好相反，它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据。Bi-RNN网络结构的
山水之间2018·2018-02-28 10:37

机器学习 李宏毅 L38-Ensemble

Ensemble之boostingboosting可以用于提升较弱classifier的性能。boo
OKgagaga·2018-02-25 22:16

Python 文件夹中的所有图片进行面部截图显示在一张图中

8importosimportcv2fromPILimportImage#选择分类器模型(下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades)classifier
薛定谔的DBA·2018-02-10 23:10
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