Haar分类器

车辆检测与识别：车辆分类_（9）.车辆分类模型的评估与优化

模型评估指标1.准确率(Accuracy)准确率是最直观的评估指标，表示分类器正确分类的样本占总样本的比例。然而，在不平衡数据集上，准确率可能具有误导性。

zhubeibei168·2025-03-20 22:18

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

目录3.2实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析

林聪木·2025-03-20 21:35

技术解析麦萌短剧《阴阳无极》：从「性别偏见下的对抗训练」到「分布式江湖的架构重构」

1.初始模型偏差：继承权剥夺与梯度冻结陈千叶（Agent_C）的成长可视为有偏数据集上的训练：特征歧视：太极门继承规则（Legacy_Rule）作为传统分类器，强行将性别（Gender_Feature）

短剧萌·2025-03-18 08:15

从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点

努力的小雨·2025-03-17 11:04

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务

多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。

鱼弦·2025-03-16 09:16

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

Cohen’sKappa系数（κ系数）是一种用于评估两个标注者（或分类器）之间一致性的统计指标，适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。

大霸王龙·2025-03-15 19:09

机器学习_重要知识点整理

贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

android 基于OpenCV4.8微笑检测自动拍照

这篇有介绍：androidopencv导入进行编译_编译androidopencv-CSDN博客二、加载人脸特征和微笑特征文件faceCascade=loadCascade(R.raw.haarcasc

mmsx·2025-03-13 20:58

情感识别（Emotion Recognition）

技术：传统方法：使用特征提取（如Gabor滤波器、LBP）和分类器（如SVM）。深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

-知乎基分类器：传统GBDT以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备：准备包含高中物理题目的数据集，每个题目都有对应的类别标签。

max500600·2025-03-08 19:17

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器

程序员羊羊·2025-03-07 12:03

AdaBoost算法

目录一、核心原理：二、算法步骤三、关键优势：四.局限与解决五、代码示例（鸢尾花数据集）AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器（如决策树）来构建强分类器

Mr终游·2025-03-07 09:07

【西瓜书《机器学习》七八九章内容通俗理解】

第七章：贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论基础核心概念：贝叶斯分类器是基于概率来做分类决策的。简单来说，就是根据已知的一些条件，去计算每个类别出现的概率，然后选择概率最大的那个类别作为分类结果。

游戏乐趣·2025-03-06 11:07

机器学习笔记 - 监督学习备忘清单

一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果，我们想要构建一个分类器，学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型：2、模型类型下表总结了不同的模型：

坐望云起·2025-03-05 02:37

《OpenCV》——人脸检测

人脸检测级联分离器具体实现实例（人脸检测）本实例对合照图片进行人脸检测，并圈出人脸位置，使用的OpenCV自带的级联分类器可从OpenCV源文件的data目录下，加载不同的级联分类器的XML文件对不同对象的检测

Kai HVZ·2025-03-01 11:22

Rust学习总结之-match

一：match定义可以把match表达式想象成某种硬币分类器：硬币滑入有着不同大小孔洞的轨道，每一个硬币都会掉入符合它大小的孔洞。

ftzchina·2025-02-28 20:36

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

本篇文章将引导读者使用Python和Google的TensorFlow框架，从零开始构建一个简单的图像分类器。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

python画出roc曲线 auc计算逻辑_Python画ROC曲线和AUC值计算

前言ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器(binaryclassifier)的优劣。

路过炊烟·2025-02-28 07:19

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb

谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

GrandientBoostingClassifier函数介绍

目录前言用法示例前言GradientBoostingClassifier是Scikit-learn库中的一个分类器，用于实现梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT

浊酒南街·2025-02-26 18:58

BP算法的python实现 + 男女生分类器

模式识别课上学习了BP算法，并用BP算法实现了男女生分类器，之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现，现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题，于是修改了一下Bug，也当做是复习吧。

乐宝不是酒·2025-02-26 00:21

【机器学习与数据挖掘实战】案例14：基于随机森林分类器的汽车公司客户细分预测

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动

Francek Chen·2025-02-23 16:11

使用Scikit-Learn决策树：分类问题解决方案指南

如何用scikit-learn的决策树分类器解决分类问题1.引言在本教程中，我们将探讨如何使用scikit-learn（sklearn）库中的决策树分类器解决分类问题。

范范0825·2025-02-23 07:36

Dify 工作流分类器技巧

在使用Dify工作流中的分类器（如问题分类器，QuestionClassifier）时，想要实现高效且准确的分类，可以遵循以下技巧和最佳实践。

KillFuckBugs·2025-02-23 02:04

Pytorch实现之GIEGAN（生成器信息增强GAN）训练自己的数据集

与ACGAN和BAGAN不同的是，提出的GIEGAN有一个分类器结构，这个分类器主要判断生成的图像或者样本图像属于哪个类，而鉴别器仅判断图像是来自于生成器还是真实样本。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-21 13:43

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

对换脸、动嘴生成的视频做初筛

人脸检测：使用OpenCV的Haar级联分类器检测视频首帧和尾帧中的人脸。人脸提取与标准化：从检测到的人脸区域中提取并标准化

之群害马·2025-02-19 03:55

QT5在windows下调用OpenCV库出现: undefined reference to `xxxxx' 错误解决办法（适用MinGW编译器）。

5.12QT5.12自带的MinGW编译器版本：mingw730_32与mingw730_64在QT的安装目录下，可以查看MinGW编译器的版本:二、使用OpenCV出现的问题在QT框架代码里使用老版本的分类器

DS小龙哥·2025-02-18 06:44

OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）

一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar

WHCIS·2025-02-17 08:35

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战

文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建

GentleCP·2025-02-15 19:56

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势LightGBM分类器原理说明总结

North_D·2025-02-15 14:18

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目前，精度最高的目标检测器大多基于由R-CNN推广的两阶段方法，即对稀疏的候选目标位置集应用分类器

·2025-02-14 22:31

图像分类与目标检测算法

这一过程的核心在于特征提取和分类器的设计。1.特征提取特征提取是图像分类的第一步，其目标是从图像中提取出能够区分不同类别的关键信息。传统的特征提取方

BugNest·2025-02-13 10:26

让 LLM 来评判 | 选择 LLM 评估模型

评估模型涵盖的范围很广，从小型的特定分类器(例如“垃圾邮件分类器”)到大型的LLM，或大而广、或小而专。使用LLM

·2025-02-12 09:39

让 LLM 来评判 | 基础概念

评估模型涵盖的范围很广，从小型的特定分类器(例如“垃圾邮件分类器”)到大型的LLM，或大而广、或小而专。使用LLM

·2025-02-12 01:31

实践深度学习：构建一个简单的图像分类器

本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。

是Dream呀·2025-02-11 17:58

自定义数据集，使用朴素贝叶斯对其进行分类

模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。-使用fit方法在提取的特征和标签上训练模型。预测：-

知识鱼丸·2025-02-04 14:40

PyTorch 训练一个分类器

文章目录0前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言 TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch训练一个用于图像分类的卷积网络模型。这里记录一下，学习一波写法，供以后查阅，自己跑的项目在github上，稍微修改了一下训练策略，能使分类精度从53%提升到65%；并且增加了训

亚里·2025-02-04 05:59

投票法：简单而强大的分类利器

假设有一个班级要选出最受欢迎的水果，每个同学心中都有自己的选择（这就好比一个个分类器给出的分类结果）。最后统计每个水果获得的票数，得票最多的水果就当选（对应分类任务中，票数最多的

ningaiiii·2025-02-03 14:25

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

一、支持向量机文本分类1.1支持向量机分类器(SVC)支持向量机分类器（SupportVectorClassifier），缩写为SVC。

SSeaflower·2025-02-03 09:10

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器

使用Scikit-learn实现支持向量机分类器引言支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。

清水白石008·2025-02-02 03:06

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理

分类算法：梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法，它基于提升方法的原理，通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器

kkchenjj·2025-01-31 04:39

python 命名实体识别_Python NLTK学习11（命名实体识别和关系抽取）

命名实体识别非常适用于基于分类器类型的方法来处理的任务。NLTK有

weixin_39630762·2025-01-29 14:04

openmv模块学习笔记：openmv瞳孔识别代码详细解析

这段代码的主要功能是使用OpenMV摄像头持续采集图像，通过Haar级联分类器检测图像中的眼睛，然后在检测到的眼睛区域内寻找瞳孔，并使用矩形框标记眼睛、十字形标记瞳孔的位置，同时输出程序的处理帧率。

DIY机器人工房·2025-01-27 18:39

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