Classifier 第9页

TRAINING A CLASSIFIER训练分类器（pytorch官网60分钟闪电战第四节）

Traininganimageclassifier训练图像分类器本节没有写在GPU和多个GPU上训练的代码，主要写了训练图像分类器，分为5个步骤文章目录一、LoadingandnormalizingCIFAR10加载并标准化CIFAR10下载训练集和测试集二、DefineaConvolutionalNeuralNetwork定义卷积神经网络三、DefineaLossfunctionandoptim

博克gogogo·2020-08-19 15:56

关于图像处理——运用CNN实现数字手写体识别的调研

实现数字手写体识别的调研电子科技大学格拉斯哥学院2017级余尔聪目录关于图像处理——运用CNN实现数字手写体识别的调研前言关于图像处理关于CNN正文数据处理特征提取（FeatureExtractor）卷积层设计池化层设计分类器（Multi-classifier

Andrea_K·2020-08-19 09:41

利用keras进行分类

Classifier做classifier的时候，本来是按照莫烦的教程一步一步做的，但是总是在mnist.load_data这部分出错，说是无法链接到https://s3.amazonaws.com/img-datasets

jl0624·2020-08-19 04:36

[pytorch] TypeError cannot assign torch.FloatTensor as parameter weight

torch.nn.ParameterorNoneexpected)在尝试赋值线性层权重时候出现的错误错误定位def__init__(self,input_dim,atten_dim,attribute,classifier

全世界都在水里游·2020-08-18 17:27

【Foundation of data science】Clustering

Clustering，翻译为"聚类"，就是把相似的东西分为一组，同Classification（分类）不同，classifier从训练集中进行"学习"，从而能够对未知数据进行分类，这种提供训练数据的过程叫做

banlan9444·2020-08-18 14:51

Maven 的classifier的作用

manmandeai·2020-08-18 11:33

数据分析与挖掘 - R语言：贝叶斯分类算法（案例三）

代码如下：>library(e1071)>classifierclassifierpredict(classifier,iris[1,-5])预测结果为：[1]setosaLevels:setosaversicolorvirginica

weixin_34405557·2020-08-18 05:54

python 循环神经网络RNN实例——手写数字识别

/exdb/mnist/参考：https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/402_RNN_classifier.py

Kalankalan·2020-08-18 03:58

vgg16中 nn.Sequential(*list(vgg.classifier._modules.values())[:-1])

原博：https://blog.csdn.net/a1103688841/article/details/89383215先总结一下，self.RCNN_base=nn.Sequential(*list(vgg.features._modules.values())[:-1])，详解如下：vgg是已经构建好的vgg模型。vgg.features是取出vgg16网络中的features大层。其中vg

小小糯米呀·2020-08-17 14:24

Native Bayes Classifier (朴素贝叶斯分类)

一、定理简介转载自：贝叶斯推断及其互联网应用（一）：定理简介一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。它是贝叶斯定理的应用。英国数学家托马斯贝叶斯在1793年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据实际结果不断的修正。正是因为它的主观性太强，曾经遭到

跟着大数据和AI去旅行·2020-08-17 02:41

Naive Bayes Classifier - 朴素贝叶斯分类器

NaiveBayesClassifier-朴素贝叶斯分类器简介在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一系列基于“贝叶斯原理”和“特征之间独立分布假设”的概率分类器的总称。把它的名称分成两部分来看，一部分是“贝叶斯”对应的是“贝叶斯原理”；另一部分对应的是“朴素Naive”对应的是“特征之间独立分布假设”，因为在现实世界里这明显是一个过于简单的假设。自20世纪50年代以来,朴素贝叶斯一直受到广泛的研究。它

SNaH·2020-08-17 02:09

机器学习2：朴素贝叶斯分类器Naïve Bayes Classifier（基于R language&Python）

朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法（朴素贝叶斯法与贝叶斯估计是不同的概念）。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对个给定的输入xxx，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出yyy。朴素贝叶斯方法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法1。假如对于机器学习是用来干什么的也不是很清楚的话，可以先阅读一下周志华老

绝对是谨慎提交的昵称·2020-08-17 02:52

朴素的贝叶斯分类器（Naive Bayesian Classifier）

贝叶斯理论是处理不确定性信息的重要工具。作为一种不确定性推理方法，它基于概率和统计理论，具有坚实的数学基础，贝叶斯网络在处理不确定信息的智能化系统中已经得到了广泛的应用，并且成功地用于医疗诊断、统计决策、专家系统等领域。这些成功的应用，充分说明了贝叶斯技术是一种强有力的不确定性推理方法。贝叶斯分类器分为两种：一种是朴素贝叶斯分类器，另一种贝叶斯网分类器。朴素贝叶斯分类器是一种有监督的学习方法，其假

sulliy·2020-08-17 02:46

ZhankunLuo_TakeHomeExamProblem2

009Instructor:TomaHentea文章目录TakeHomeExamProblem2Functionplot_pointReliefnormalizek_nn_classifierk_nn_classifier_adj

dassein·2020-08-17 00:00

机器学习（十一）-Naïve Bayes Classifier朴素贝叶斯分类器及Python实现

原创不易，转载前请注明博主的链接地址：Blessy_Zhuhttps://blog.csdn.net/weixin_42555080本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、NaïveBayesClassifier简介贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，贝叶斯定理是这类算法的核心，因此统称为贝叶斯分类(BayesianClassifier)

Blessy_Zhu·2020-08-16 23:15

casecade结构和HAAR检测流程

CvHaarClassifierCascade结构，//cascade为CvHidHaarClassifierCascade结构for(i=0;icount;i++){intj,k,l;for(j=0;jstage_classifier

nongfu_spring·2020-08-16 19:46

如何优化你的图像分类模型效果？

BoostyourImageClassificationModel作者|AdityaMishra翻译|MichaelChen编辑|邓普斯•杰弗、咩咩咩鱼原文链接：https://towardsdatascience.com/boost-your-image-classifier-e1cc7a56b59c

AI 研习社·2020-08-16 08:03

机器学习笔记24——单层决策树（decision stump）原理以及python实现

用作分类器（classifier）的decisionstump的叶子节点也就意味着最终的分类结果。从实际

珞沫·2020-08-16 03:39

maven 加入json-lib.jar 报错 Missing artifact net.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4:compile

net.sf.json-libjson-lib2.4报错误：Missingartifactnet.sf.json-lib:json-lib:jar:2.4:compile原因：json-lib是需要区分jdk版本的，pom.xml中的配置应加上标签classifier

jiazimo·2020-08-14 23:33

机器学习：集成学习（Soft Voting Classifier）

一、HardVoting与SoftVoting的对比1）使用方式voting='hard'：表示最终决策方式为HardVotingClassifier；voting='soft'：表示最终决策方式为SoftVotingClassifier；2）思想HardVotingClassifier：根据少数服从多数来定最终结果；SoftVotingClassifier：将所有模型预测样本为某一类别的概率的平

ab1213456·2020-08-14 06:36

pytorch参数初始化方法

所以我们可以进行如下操作进行初始化，当然其实有其他的方法，但是这种方法是PyTorch作者所推崇的：importtorch.nn.initasinitimport的语句defweights_init_classifier

zouxiaolv·2020-08-14 00:20

NDK编译报错 undefined reference to 'vtable for

jni/FaceDetection/include/classifier.h:49:error:undefinedreferenceto'vtableforseeta::fd::SURFMLP'D:/android

wuzuyu365·2020-08-13 23:59

(groupId:artifactId:type:classifier)' must be unique

idea的maven中运行clean是提示是因为依赖有重复的…[INFO]Scanningforprojects...[WARNING][WARNING]Someproblemswereencounteredwhilebuildingtheeffectivemodelforcom.xxx.health:health_mobile_backend:war:1.0-SNAPSHOT[WARNING]'

咸鱼突击·2020-08-13 22:08

特征选择错误：The classifier does not expose "coef_" or "feature_importances_" attributes

在利用RFE进行特征筛选的时候出现问题，源代码如下：fromsklearn.svmimportSVRmodel_SVR=SVR(C=1.0,cache_size=200,coef0=0.0,degree=3,epsilon=0.1,gamma='auto',kernel='rbf',max_iter=-1,shrinking=True,tol=0.001,verbose=False)selecto

此去经年天问·2020-08-12 15:24

集成学习voting Classifier在sklearn中的实现（投票机制）

文章目录Voting即投票机制1）使用方式2）思想HardVotingSoftVotingHardVoting投票方式的弊端：硬投票代码软投票代码机器学习的算法有很多，对于每一种机器学习算法，考虑问题的方式都略微有所不同，所以对于同一个问题，不同的算法可能会给出不同的结果，那么在这种情况下，我们选择哪个算法的结果作为最终结果呢？那么此时，我们完全可以把多种算法集中起来，让不同算法对同一种问题都进行

五角钱的程序员·2020-08-12 14:57

AI实战：pytorch版ResNet迁移学习

ResNet详解详见：深度/机器学习基础知识要点：CNN、ResNet、DenseNet加载预训练模型特征层model.features分类层model.classifier构建basemodel，作为特征层

szZack·2020-08-10 13:43

单层神经网络线性分类山鸢尾和杂色鸢尾

importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlibfrommatplotlib.colorsimportListedColormap#显示训练数据defplot_decision_regions(x,y,classifier

onj123·2020-08-10 06:38

Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path

在跑BuildForest的时候，编写了下面的程序：packagetest.breiman;importorg.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.BuildForest

iteye_12675·2020-08-10 06:50

cs224u 自然语言推断:模型-2

version__="CS224u,Stanford,Spring2020"目录模型包装器评估模型包装器这次的实验和StanfordSentimentTreebank中使用的框架相同，使用sst.fit_classifier_with_crossvalidation

段智华·2020-08-10 06:11

Overcoming Classifier Imbalance for Long-tail Object Detection with Balanced Group Softmax(CVPR20)

论文代码近几年，关于long-tailed或imbalancedproblem在各个领域都受到持续关注，cvpr、iccv等会议也一直有关于相关问题的topic。最近，偶然读到了几篇关于解决该问题的比较有意思的文章，于是就简单记录一下。这篇文章BAGS是针对objectdetection中的long-tailed问题（LVIS2019challenge数据集），本人不是做cv的，但是实验中发现其迁

Marcus-Bao·2020-08-09 04:33

模型部署 TensorFlow Serving

github博客传送门博客园传送门整个部署的项目结构:└──keras-and-tensorflow-serving├──README.md├──my_image_classifier│└──1│├──

Mrzhang先森·2020-08-09 04:04

Faster RCNN 推理从头写 java (六) NMS (非最大值抑制)

1.图片预处理2.RPN网络预测3.RPNtoROIs4.Classifier网络预测5.Classifier网络输出对ROIs过滤与修正6.NMS(非最大值抑制)7.坐标转换为原始图片维度一:输入输出输入

tabsong喝可乐·2020-08-08 21:03

逻辑回归分类器(Logistic Regression Classifier)

Logisticregression（逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，也用来进行分类。在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是一组权值w0,w1,...,wm.当输入测试样本集中的测试数据时，这一组权值按照与测试数据线性加和的方式，求出一个z值：z=w0+w1*x1+w2*x2+...+wm*xm。①（其中x1,x2,...,xm是某样本数据的各个特征

Jay_Sherry·2020-08-08 20:53

机器学习之kNN分类kneighbors_classifier

机器学习之kNN分类kneighbors_classifier#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunNov2512:04:152018@author:muli"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportneighbors

木里先森·2020-08-08 18:36

cs231n assignment1_Q1_KNN Classifier

今天开始将进行学习cs231n课程并完成相关的作业，在此记录。配置环境首先在做作业之前，需要配置作业相关的环境才能进行，我的步骤如下：下载并安装anaconda：https://www.anaconda.com/download/，这是一个Python的科学包，它集成了很多机器学习、深度学习要用的相关库，也自带了一个Python。安装Jupyternotebook，直接可以在命令行安装，pipin

进击的吃恩程sy·2020-08-08 13:27

CS231n课程作业(一) Softmax classifier

首先需要说明的是，softmax与SVM(SVMclassifier链接)极其类似，区别在于dataloss函数不同。因此针对不同点作出解释就可以了。一、softmaxdatalossfunction其中，Li表示第i张图片的dataloss，Syi表示第i张图片所属正确类的score，Sj表示第i张图片对第j类的score。本次作业最关键的当然还是求梯度了。下面是gradient的表达形式：二、

coder_mckee·2020-08-08 12:57

CS231n课程作业(一) kNN classifier

之前就写过一个简单的kNN分类器：机器学习之kNN算法，kNN的理论非常通俗易懂，有兴趣的可以参考。cs231n是针对图像的，本次作业内容是对图像进行分类。分类的标准就是待分类图像与训练集图像的L2距离。(PS：样本集是32x32x3的图像，所以分类前需要对待分类图像进行resize。但其实没有人用kNN进行图像识别，所以不用care，hahaha)源代码见GitHub：CS231n-assign

coder_mckee·2020-08-08 10:05

决策树分类算法

Classification(分类)，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个classifier会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力

AmazingJadeWu·2020-08-07 19:02

机器学习—— SVM分类垃圾短信

完整代码位于Github(https://github.com/ZPdesu/Junk-Message-Classifier-sklearn)分类

ZPdesu·2020-08-07 10:15

朴素贝叶斯分类器(Navie Bayesian Classifier)中的几个要点(一)

关键字:拉普拉斯修正(Laplaciancorrection)懒惰学习(lazyleanring)对数似然(log-likelihood)拉普拉斯修正(Laplaciancorrection)朴素贝叶斯分类器的训练:基于训练集D来估计类先验概率P(y)基于训练集D为每个属性估计条件概率P(x|y)因此当在某个训练集中,样本的一条特征值EV出现概率为0时,则会使计算的先验概率与条件概率的连乘结果为0

weixin_30824599·2020-08-06 13:06

线性分类模型--感知机（perceptron）

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）。分类器对新的输入进行输出的预测（prediction），称为分类（classification），可能的输出称为类

TRTK·2020-08-06 10:30

机器学习(5)--创建线性分类器(linear classifier)

创建一个简单的线性分类器创建分类器代码如下:#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#创建样本数据x=np.array([[3,1],[2,5],[1,8],[6,4],[5,2],[3,5],[4,7],[4,-1]])#为数据点创建标记y=[0,1,1,0,0,1,1,0]#将样本数据分成两类其中range函数

<-krush->·2020-08-05 21:54

pytorch 学习笔记4 —— GPU加速

在GPU上训练来源：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#training-an-image-classifier

布丁的自我修养·2020-08-05 10:48

Android SDK开发之 aar 打包攻略

upload_local.gradle文件，名字随便起//引入maven插件applyplugin:'maven'//打包main目录下代码和资源的tasktaskandroidSourcesJar(type:Jar){classifier

漫步者_d40d·2020-08-04 18:04

机器学习之&&SVM支持向量机入门:Maximum Margin Classifier

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯0.前言这是一篇SVM的入门笔记，来自我对PlusKid、JerryLead、July等大神文章的拜读心得，说是心得还不如说是读文笔记，希望在自己理解的层面上给予SVM这个伟大的机器学习算法概要介绍，让更多的热爱机器学习的伙伴们进入到SVM的世界。PS：文章会以问答的形式为主要结构。1.概念1.1.什么是SVM？支持向量机即SupportVec

大当家奥斯卡·2020-08-04 01:24

【小白学AI】八种应对样本不均衡的策略

然而在真实的应用环境中，分类器(classifier)扮演的角色通常是识别数据中的“少数派

微信公众号[机器学习炼丹术]·2020-08-03 21:49

每日学习日志01

今天主要了解了一下自己做的这个方向的经典理论大概有哪些以及叫什么名字（汗，做了这么久都准备发论文了还不知道自己这个idea在学界对应的具体名字），在半监督学习中让classifier通过自己的预测结果来修改对数据集的划分学习方法被称为

cloud,forest,protein·2020-08-03 21:35

Yolov3分类器classifier的使用

系统环境：Ubuntu16.04前期数据准备需要自己进行，确保有充足的样本数据图片。我用的是分三类，前期准备了相应的样本数据，同时需要自己给数据重命名，命名规则为xxx_class，其中xxx我是直接用数字代替，class就是你需要分类的类别标签。（下面附上命名代码，这种重命名方式好像会把图片压缩，直接重命名可见博客-----图片重命名）importcv2importosfilename='C:/

花颜君·2020-08-03 21:41

分类模型的F1-score、Precision和Recall 计算过程

分类模型的F1分值、Precision和Recall计算过程引入通常，我们在评价classifier的性能时使用的是accuracy考虑在多类分类的背景下accuracy=(分类正确的样本个数)/(分类的所有样本个数

胖墩哥·2020-08-03 19:00

docker：ImportError: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

docker中运行tensorflow出错：Traceback(mostrecentcalllast):File"run_classifier.py",line24,inimportmodelingFile

ZHO_95·2020-08-03 14:09

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