LDA算法分析

目标检测6--NanodetPlus算法分析

文章目录1.简介2.辅助训练模块AssignGuidanceModule3.损失函数4.标签匹配策略5.后处理介绍6.特征融合参考资料欢迎访问个人网络日志知行空间1.简介NanoDet是上海人工智能实验室的RangiLyu于2020年10月份开源的轻量级检测项目，取得了很好的效果，广受关注。2021年12月份，作者又更新发布了NanoDetPlus，在cocoval上的map提升了7个百分点。2.
恒友成·2022-12-28 18:55

目标检测之FCOS算法分析

网络结构(图片来自原论文：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection)在ResNet50Backbone中，C3,C4,C5C3,C4,C5C3,C4,C5是卷积特征图；在FPN结构中，P3,P4,P5,P6,P7P3,P4,P5,P6,P7P3,P4,P5,P6,P7是最后用于预测的特征图；在预测阶段，P3,P4,P5,P6,P7P3,P4,P
德林恩宝·2022-12-28 18:51

目标检测之YOLOv5算法分析

YOLOv5共有5个版本的网络模型及其权重文件，即（n,s,m,l,x）。（下图来自github上yolov5官方开源项目的性能截图）其中n,s,m,l,x网络模型结构如出一辙，差异在参数上。另外的n6,s6,m6,l6,x6模型是对于更大分辨率图片检测。网络结构该网络结构图来自CSDN博主：江大白。此处引用，仅供学习记录使用。此图为YOLOv5sYOLOv5sYOLOv5s的网络模型架构。Bac
德林恩宝·2022-12-28 18:50

LDA线性判别分析Python

原理：线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习的数据降维方法，也叫做Fisher线性判别（FisherLinearDiscriminant，FLD
韩立 •·2022-12-28 15:27

利用matlab展示多种分类器的分类边界

501.3隐层结点设置为5002.SVM（支持向量机）2.1线性核函数2.2多项式核函数2.3径向基核函数2.4Sigmoid核函数3.KNN（k近邻）3.1k=13.2k=33.3k=53.4改动版4.LDA
25岁的学习随笔·2022-12-28 14:51

ai智能外呼机器人是如何工作的？

1、呼叫业务发出呼出请求后，拨打客户电话后，采集客户语音实时返回语音业务模块；2、语音服务通过ASR对客户的语音进行处理，将客户的文字输出到算法模块；3.算法模块经过算法分析，识别客户的意图，了解客户想要表达什么
ai智能@kelaile520·2022-12-28 13:06

python查看bit_python 实现12bit灰度图像映射到8bit显示的方法

算法分析12-bit到8-bit直接
Isaac wang·2022-12-28 12:01

从线性判别分析（LDA）来理解线性分类（linear classifiers）和概率模型（probabilistic modeling）

首先什么是线性分类我们最常见的线性分类器逻辑回归（logisticsregression）和支持向量机（supportvectormachine），逻辑回归的思想就是通过数据集找到一条决策边界（decisionboundary）能将数据分割开来，他的损失函数就是对数损失，而他的格式又对应于相应的极大似然估计的推断，和概率已经不自觉的挂上钩了。而支持向量机本质上也是找到一条决策边界来分离数据，只不过
tang_1994·2022-12-28 09:05

数字信号处理技术（一）经验模态分解（EMD）- Python代码

1.EMD原理经验模态分解（EMD）的原理和算法分析步骤可以参考知乎专栏：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40005057讲的比较细致，容易理解。
nsq1101·2022-12-27 15:49

机器学习笔记－－降维 PCA－－基于鸢尾花数据集

其次，对鸢尾花数据集进行探索：iris=load_iris()X=iris.datay=iris.targetiris.data是一个四维的数据集，iris.target将每一条鸢尾花打上标签2.PCA算法分析
syntacticsugars·2022-12-27 15:15

机器学习LDA——实验报告

机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1LDA算法学习与回顾2.1.1LDA原理2.1.2LDA的算法模型二分类模型多分类模型2.1.3LDA的优化问题
显然易证·2022-12-27 00:49

人工智能与机器学习---用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析

一、支持向量机（SVM）算法的原理支持向量机（SupportVectorMachine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。1、支持向量机的基
鄧丫丫·2022-12-27 00:18

机器学习-二分类线性判别分析

目录前言一、线性判别分析(LDA)算法原理二、损失函数的推导2.1初步条件推导2.2最大化目标三、拉格朗日乘子法求解3.1拉格朗日乘子法3.2求解的值四、拓展定义4.1广义特征值4.2广义瑞利熵总结前言本文主要记录了有关机器学习问题线性模型中的二分类线性判别分析的内容
第三人称&寒飔·2022-12-27 00:48

线性判别分析（LDA）实现二分类的思路

lda在确定了w矩阵后，投影线也就确定了。
飞奔的帅帅·2022-12-27 00:17

线性判别分析(LDA)二分类的原理及python实现

问题引入已知一个样本存在两个属性，根据属性的不同可以分为三个类别，现需要依据下面的训练集，给出某样本的属性值判断该样本属于下面的哪一个类别。属性1属性2类别42124123136144191006809508701080符号说明nnn表示列属性的个数。xi\textbf{x}_ixi为nx1的列向量，在表格中代表一个不包括类别属性的行。c=0,1,⋯ ,k,⋯c={0,1,\cdots,k,\cd
程适场·2022-12-27 00:47

机器学习之二分类LDA线性判别（最大特征值法）

目录一、实验数学原理二、算法实现步骤三、实例分析四、实验结果及分析一、实验数学原理线性判别分析((LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上因为最早由
洋洋菜鸟·2022-12-27 00:45

粒子群算法PSO求解连续函数问题

目录一、粒子群算法的概念二、粒子群算法分析三、粒子群算法种类1.基本粒子群算法2.标准粒子群算法3.压缩粒子群算法4.离散粒子群算法四、粒子群算法流程五、例题一、粒子群算法的概念  粒子群优化算法(PSO
霸道小明·2022-12-26 16:22

Spark2.0机器学习系列之10： 聚类(高斯混合模型 GMM）

在Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means
千寻千梦·2022-12-26 14:46

聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

article/details/52675182在Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA
斯汤雷·2022-12-26 14:45

Spark2.0机器学习系列之8： 聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means）

在Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means
千寻千梦·2022-12-26 14:45

Spark2.0机器学习系列之11： 聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

在Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means
张博208·2022-12-26 14:15

opencv python教程简书_OpenCV-Python教程:39.BRIEF

但是实际上在匹配的时候不需要所有的这些维度，我们可以使用一些方法比如PCA，LDA等压缩他们，即使是其他方法入LSH(本地敏感hash)把这些浮点的SIFT描述子
weixin_39637924·2022-12-26 11:18

目标检测之YOLOv4算法分析

基本原理网络结构CSPDarknet53最后三个箭头指向输出即三种特征图SPP解决多尺度问题对于同一个特征输出图，进行三种maxpool2d操作，然后将三种操作的输出进行叠加PANet融合上采样、下采样等特征，深度方向拼接PANet由五个核心模块组成（a,b,c,d,e）图中红色和绿色的虚线是跨越多层的shortcut，更高实现不同层次的特征融合。图a中为FPN的自上而下结构，第一列的4个特征图为
德林恩宝·2022-12-26 07:01

目标检测之YOLOv3算法分析

基本原理特征网络输入输出输入416∗416∗3416*416*3416∗416∗3大小的图片（不唯一，但图片大小必为32的倍数），输出3个尺度的featuremap,分别为13∗13∗25513*13*25513∗13∗255，26∗26∗25526*26*25526∗26∗255，52∗52∗25552*52*25552∗52∗255,即分成13∗1313*1313∗13,26∗2626*262
德林恩宝·2022-12-26 07:31

成绩排名(PTA)

如某同学成绩如下：课程名称学分分数算法分析与设计4.090大学物理3.585Python程序设计3.095计算机系统基础4.082.5线性代数3.080则他的最终成绩为(4.0*90+3.5*85+3.0
Island_Owner·2022-12-25 18:48

自然语言处理-关键字提取（1）-TF-IDF算法

2.算法分析以以上文本为例：
不写代码的程序员~zs·2022-12-25 14:40

基于BP神经网络算法鸢尾花数据集的分类

基于BP神经网络算法鸢尾花数据集的分类BP神经网络算法分析单个神经元的结构图1单个神经元结构激活函数激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。
UJN_Zgq·2022-12-25 12:41

目标检测之YOLOv2算法分析

要点BatchNormalization训练若batchsize=64,某一层的某一个神经元会输出64个响应值，对这64个响应值求均值，标准差，然后标准化，对标准化的结果乘λ+β\lambda+\betaλ+β,其中λ\lambdaλ和β\betaβ是需要训练的参数，并且每一个神经元都有一组λ\lambdaλ和β\betaβ。如此操作，即可把神经元的输出限制在N(0,1)N(0,1)N(0,1)标
德林恩宝·2022-12-25 07:18

一种改进的融合文本主题特征的情感分析模型

与传统LSTM方法相比，该方法利用潜在狄利克雷分布（LDA）主题模型获得评论的主题词分布，与评论词向量拼接作为输入，通过Bi-LSTM挖掘全文特征信息，结合self
宋罗世家技术屋·2022-12-24 16:11

PCA与LDA学习小结

LDA，又称线性判别分析，可用于无监督的数据分类。主要原理是寻找一个低维空间，令数据空间
小小白工程师·2022-12-24 10:04

Opencv基础入门笔记03

Mat对象的起源：当OpenCV1.0发布时候没有Mat对象，是个C语言风格的数据结构IPlImage来表示内存中图像对象，但是OpenCV开发者在做复杂图像处理算法分析与计算时候，创建了很多IplImage
雨夜※繁华·2022-12-24 03:40

35、算法的概述和解析算法、枚举算法

算法不受语言的限制，不论是使用Python还是使用其他语言，算法都是一样的，算法分析出来以后，可以很轻松的得到程序的代码。我们正式
凤城老人·2022-12-24 00:10

jieba分词以及LDA主题提取(python)

其次，本文需要用到lda、jieba、numpy、wordcloud等主要的包。如果发现pip安装出现错误，可以上whl官方包手动安装whl格式的包，在网页中利用Ctrl+F快速查找到相应包，如果发现
独家*记忆·2022-12-23 22:59

lda 可以处理中文_LDA模型怎么画？快速制作可视化模型图表步骤

LDA全称为LatentDirichletAllocation，是现在文本分析中经常用到的也特别受欢迎的一种概率性主题模型。目前主要文本分类，同时在NLP领域也有十分重要的应用。
weixin_39669701·2022-12-23 22:28

独家 | 使用Python的LDA主题建模（附链接）

作者：KamilPolak翻译：刘思婧校对：孙韬淳本文约2700字，建议阅读5分钟本文为大家介绍了主题建模的概念、LDA算法的原理，示例了如何使用Python建立一个基础的LDA主题模型，并使用pyLDAvis
数据派THU·2022-12-23 22:27

使用sklearn-LDA分析微博评论数据并进行主题聚类可视化

最近从微博评论中获取了部分关于俄乌局势的评论，于是尝试根据评论内容进行简单的LDA主题聚类分析。主要涉及评论数据清洗、LDA数据分析、pyLDAvis可视化、困惑度计算。
认识你很高兴！·2022-12-23 22:56

手把手教你使用 Python 做 LDA 主题提取和可视化

为了能够高效地处理巨大的文档信息，我在学习的过程中，接触到了LDA主题提取这个方法。经过学习，发现它特别有意思，它的主要功能是能将众多文档进行主
天天开心学编程·2022-12-23 22:26

用 LDA 方法进行数据分类的 Python 实现

而今天笔者将介绍另一种常用的数据降维方法——LDA。
Python中文社区·2022-12-23 22:26

LSB Matching 隐写算法分析与理解

LSBMatching隐写算法分析与理解*信息隐藏技术*（隐写术），即不让计划的接收者之外的任何人知道信息的传递事件（而不只是信息的内容）的一门技巧与科学。
山里娃娃哈·2022-12-23 21:25

Classification methods 分类算法 （R）

写在前面介绍了6种分类算法，分别是Lineardiscriminantanalysis（LDA），Quadraticdiscriminantanalysis（QDA），Logisticregression
Clark Kent 2000·2022-12-23 19:37

R语言使用MASS包的lda函数拟合线性判别分析二分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析二分类模型

R语言使用MASS包的lda函数拟合线性判别分析二分类模型、使用caret包基于交叉验证的方式训练二次判别分析二分类模型目录
statistics.insight·2022-12-23 13:43

如何用R语言中lda函数求解线性判别分析的线性判别边界

如何用R语言中lda函数求解线性判别分析的线性判别边界转载：https://esl.hohoweiya.xyz/notes/LDA/sim-4-5/index.html
大浪淘沙_scc·2022-12-23 13:12

R语言实现LDA算法（鸢尾花）

install.packages("MASS")library(MASS)nx=150irisdata=iris[1:nx,1:4]irisgrp=iris[1:nx,5](lda.sol=lda(irisdata
Nano皮·2022-12-23 12:38

可用于 线性判别、聚类分析 的R语言函数总结

本文介绍最基础的Fisher判别，又称线性判别，R中可用MASS包内的lda()函数进行。注：线性判别的基础假设是数据服从正态分布1.1协差阵齐性检验进行线性判别
突发恶疾的Kaz哥·2022-12-23 12:37

【数据结构】 绪论

数据元素、数据项和数据对象1.2.2数据结构数据结构：逻辑结构的种类存储结构的种类1.2.3数据类型和抽象数据类型数据类型：抽象数据类型（ADT）基本操作的定义格式1.3抽象数据类型的表示与实现1.4算法和算法分析
小茄茄·2022-12-22 16:33

【Lua】哈夫曼树构造算法的分析与实现

哈夫曼树构造算法分析1、哈夫曼树中权重越大的叶子离根越近，采用贪心算法构造哈夫曼树，首先选中权重值小的叶子结点进行构造2、步骤构造森林全是根：根据n个给定结点的权重值{W1,W2…Wn}构成n颗二叉树的森林
Var_al·2022-12-22 14:52

【周志华机器学习】三、线性模型

2.对数几率回归(logistic回归）2.1概述2.2优点2.3求解2.4用到的优化方法1.一阶方法2.二阶方法：牛顿法、拟牛顿法3线性判别分析(LDA)4.多分类学习5.类别不平衡问题
CHH3213·2022-12-22 13:23

机器学习之线性模型

机器学习之线性模型1.线性模型2.对数几率模型（Logistic回归）3.线性判别分析（LDA）4.多分类学习5.类别不平衡问题1.线性模型线性模型是一类统计模型的总称，包括线性回归模型，方差分析模型，
hezzfew·2022-12-22 13:44

基于有限域Chebyshev多项式的类ElGamal公钥密码算法

文章目录概述论文介绍算法描述基于有限域Chebyshev多项式的类ElGamal公钥密码算法实现大素数的生成有限域Chebyshev多项式运算的实现普通递归法快速递归法测试矩阵特征值法分析实现测试：算法实现密钥产生算法加密算法解密算法算法分析三种求
冒险梦师·2022-12-22 08:58

瑞利商性质及证明

目录前言瑞利商定义瑞利商性质瑞利商性质证明瑞利商的上下界瑞利商的上下确界参考前言在推导标准化拉普拉斯矩阵的特征值范围时，用到了瑞利商，它也是LDA最大化目标函数使用的定义。
November丶Chopin·2022-12-21 18:31
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