LIBLINEAR分类器

睡岗离岗检测算法 Python

当系统检测到人体位置长时间未发生变化时，将启动睡姿分类器。该分类器能够识别多种睡姿，如趴在桌子上睡、坐在凳子上后仰睡等。一旦识别为睡姿，系统将立即触发告警机制。

燧机科技SuiJi·2025-07-21 18:21

Python 机器学习：NumPy 实现朴素贝叶斯分类器

Python机器学习：NumPy实现朴素贝叶斯分类器关键词：朴素贝叶斯分类器、NumPy、机器学习、概率模型、条件概率、拉普拉斯平滑、向量化计算摘要：本文系统讲解朴素贝叶斯分类器的核心原理，基于NumPy

Python编程之道·2025-07-20 11:01

人脸数目统计系统实现：基于OpenCV和C++的人脸识别

内容涵盖人脸识别的基本原理、关键步骤及技术细节，包括使用Haar级联分类器进行人脸检测，并通过C++编程实现从图像处理到人脸统计的全过程。

·2025-07-20 04:17

Java NLP炼金术：从词袋到深度学习，构建AI时代的语言魔方

一、JavaNLP的“三剑客”：框架与工具链1.1ApacheOpenNLP：传统NLP的“瑞士军刀”目标：用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战：文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器（

墨夶·2025-07-19 10:30

论文略读： Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probab

ICLR2024判断生成的文本是人写的还是大模型写的现有的检测器主要分为两类有监督分类器在训练领域表现出色，但在面对来自不同领域或不熟悉模型生成的文本时表现变差零样本分类器免疫领域特定的退化在检测精度上可以与有监督分类器相当但目前的方法计算成本高

UQI-LIUWJ·2025-07-10 22:38

神经网络初步学习3——数据与损失

（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器

X Y O·2025-07-10 12:33

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

实现方式One-vs-Rest(OvR)：训练K个二分类器（

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。

Bosenya12·2025-07-08 05:56

RNN案例人名分类器（完整步骤）

今天给大家分享一个NLP（自然语言处理）中的一个小案例，本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的，一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对

AI扶我青云志·2025-07-07 01:11

Python与Dlib库实现人脸技术实战

利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能，包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等，项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。

西域情歌·2025-07-05 19:22

【零基础学AI】第22讲：PyTorch入门 - 动态图计算与图像分类器实战

本节课你将学到理解PyTorch的核心概念和优势掌握张量(Tensor)的基本操作学会使用动态计算图构建神经网络实现一个完整的图像分类器项目训练模型并进行预测开始之前环境要求Python3.8+建议使用

1989·2025-07-05 17:39

LL面试题11

怎么找到最优的线性分类器？支持向量是什么？

三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:28

交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）

1.**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）**-**定义**-交叉熵损失是用来衡量分类模型输出的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。假设对于一个分类任务，有\(C\)个类别，模型对第\(i\)个样本的输出是一个概率分布\(\mathbf{p}_i=[p_{i1},p_{i2},\dots,p_{iC}]\)，其中\(p_{ic}\)表示模型预测样本属于第\(c\)类的概率。真实标

流量留·2025-07-04 20:18

pytorch官方文档60分钟入门笔记

文章目录1.张量（Tensors）定义张量张量操作2.自动求导（autograd）变量Variable3.神经网络4.训练一个分类器载入数据5.数据并行day63参考：官方文档https://blog.csdn.net

xiaodidadada·2025-07-03 08:41

深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）

.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层：图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数：增加非线性4.池化层：信息压缩器5.多层卷积和池化：逐层提取更高层次的特征6.全连接层：分类器

Linductor·2025-07-03 07:02

深度学习之分类手写数字的网络

⼀种⽅法是尝试不同的分割⽅式，⽤数字分类器对每⼀个切分⽚段打分；如果数字分类器对每⼀个⽚段

newyork major·2025-07-03 03:28

java opencv 数字识别算法_[机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别

1.学习分类器根据训练样本，选取模型训练产生数字分类器。这里的样本可以是通用的数字样本库(如NIST等)，也可以是针对应用场景而制作的专门训练样本。

后期小雨·2025-07-02 11:28

深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类

它是一种朴素贝叶斯分类器，因其假设特征（单词）之间相互独立而得名（虽然这在现实中不完全成立，但效果通常很好）。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。

大千AI助手·2025-06-30 23:26

【零基础学AI】第9讲：机器学习概述

本节课你将学到理解什么是机器学习，以及它与传统编程的区别掌握监督学习、无监督学习的基本概念使用scikit-learn完成你的第一个机器学习项目构建一个完整的iris花朵分类器开始之前环境要求Python3.8

1989·2025-06-30 14:19

人名分类器（RNN案例）

案例介绍：人名分类案例是多分类问题，根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习，历史数据中已知y案例步骤：1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch#导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromjax.experimental.rnni

Turbo_O.·2025-06-30 06:31

RNN人名分类器案例

RNN人名分类器案例1任务目的：目的:给定一个人名，来判定这个人名属于哪个国家典型的文本分类任务:18分类---多分类任务2数据格式注意：两列数据，第一列是人名，第二列是国家类别，中间用制表符号"\t"

·2025-06-30 06:59

【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器

第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。

IT古董·2025-06-29 16:51

15.OCR训练

目录1.OCR训练2.助手训练13.助手训练24.算子训练5.OCR训练联合编程6.练习1.OCR训练*OCR训练*1.分类器文件*.omc*2.halcon官方的*1.局限性只能识别数字和字母*2.样式比较单一

Echo``·2025-06-28 22:47

从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类

从宏观来看，卷积网络可以看做是由一个个不同的神经网络组件组合而成，就像积木一样通过不同类型的组件搭建形成，其中线性分类器是一个很重要的组件，在很多卷积网络中都有用到，所以了解清楚它的工作原理对我们后续的学习会有很大的帮助

Chef_Chen·2025-06-27 22:29

使用随机森林实现目标检测

核心实现思路滑动窗口策略：在图像上滑动固定大小的窗口，对每个窗口进行分类多维特征提取：结合统计特征、纹理特征、边缘特征、形状特征等随机森林分类：训练二分类器判断窗口是否包含目标后处理优化：使用非极大值抑制减少重复检测特征工程的重要性

司南锤·2025-06-27 02:43

4.3 基于ROS的人脸检测

cv_face_detect.cpp#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;//定义分类器

·2025-06-25 15:42

从0开始学习计算机视觉--Day03--K近邻算法

但有个坏处是他只是取最近的拥有一样距离的点作为同一类，假如有一个点跟周围的点的距离都是不一样的，分类器很可能会把他当成独立的一类，如下图所示：图中的点代表数据，背景颜色代表其被分类器给予的标签，可以看到数据点被很好的分类了

Chef_Chen·2025-06-25 10:06

第五章卷积神经网络（CNN）

结构示例拿CIFAR-10数据集举例，一个典型的该数据集上的卷积神经网络分类器应该有[INPUT-CONV-RELU-POOL-FC]的结构，INPUT[32*32*3]包含原始图片数据中的全部像素，长宽都是

AI拉呱·2025-06-24 17:27

（二十一）YOLO 全解析：从实时目标检测到多任务视觉智能

YOLOv2（2016年）：引入批量归一化、锚框、维度集群等技术，还提出了高分辨率分类器、直接位置预测、细粒度特征融合、多

只有左边一个小酒窝·2025-06-24 17:25

python二维码识别读取_python+opencv检测图片中二维码

（蜜汁尴尬），先通过opencv自带的人脸检测cascade分类器进行人脸检测然后叠加训练的舌头分类器完成舌头的检测任务。不多说。我的实践：按照原作者的方法，换个数据集我来尝试一下。

weixin_39875832·2025-06-23 18:28

【人工智能-练习】三个案例搞明白机器学习中的三大任务：分类、回归、聚类

文章目录一、分类任务结果代码解释导入必要的库配置字体生成模拟数据集拆分数据集数据标准化逻辑回归分类器预测并计算准确率绘制分类效果定义决策边界绘制函数绘制训练集和测试集的分类效果二、回归结果代码解释1.导入库

若北辰·2025-06-23 09:29

Python实现简单的深度学习实践

实现简单的深度学习实践Python：通往深度学习世界的钥匙动手搭建你的第一个神经网络模型从零开始，用Python解析MNIST手写数字识别超越基础：使用Keras快速构建卷积神经网络实战演练：训练一个简单的图像分类器

master_chenchengg·2025-06-22 14:19

【无标题】

通俗解释：KMeans聚类就像“自动分类器”，它根据像素的灰度值，把整张图分成亮度不同的几类区域。比如，把黑色背景、亮一点的重影、最亮的主影区分开。

书桐先生·2025-06-20 04:59

【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题）

-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别

chaser&upper·2025-06-20 03:50

Python实例题：基于 TensorFlow 的图像识别与分类系统

实例题题目问题描述解题思路关键代码框架难点分析扩展方向Python实例题题目基于TensorFlow的图像识别与分类系统问题描述开发一个基于TensorFlow的图像识别与分类系统，包含以下功能：图像分类模型：基于预训练模型的图像分类器数据处理与增强

狐凄·2025-06-19 21:40

数据挖掘与机器学习期末复习整理

1.分类：–有类别标记信息,因此是一种监督学习–根据训练样本获得分类器，然后把每个数据归结到某个已知的类，进而也可以预测未来数据的归类。

无敌摸鱼高手·2025-06-19 17:34

【图像处理入门】10. 计算机视觉基础：从人脸识别到文档矫正

通过Haar级联分类器、透视变换、CamShift算法等技术，结合OpenCV实战代码，掌握从特征检测到图像几何变换的完整流程，将图像处理知识升级为计算机视觉工程能力。

小米玄戒Andrew·2025-06-19 16:26

图像处理与机器学习项目：特征提取、PCA与分类器评估

图像处理与机器学习项目：特征提取、PCA与分类器评估项目概述本项目将完成一个完整的图像处理与机器学习流程，包括数据探索、特征提取、主成分分析(PCA)、分类器实现和评估五个关键步骤。

pk_xz123456·2025-06-18 12:12

OpenAI GPT LLMs 高级提示词工程方法汇总

AnIntroductiontoPromptEngineeringforOpenAIGPTLLMsGithub：Prompt-Engineering-Intro2023年3月2日提示工程指南|PromptEngineeringGuideNaive提示词：带有提示的情感分类器

lichunericli·2025-06-18 11:09

AdaBoost第m轮弱分类器的样本权重与第m-1轮的强分类器之间的关系证明

☞░前往老猿Python博客░https://blog.csdn.net/LaoYuanPython一.AdaBoost概述AdaBoost从弱学习算法出发，通过多轮迭代，反复学习，得到一系列弱分类器（

LaoYuanPython·2025-06-17 08:39

Agentic AI 深度解析：从零构建自主智能体系统的完整指南

相比传统的Chatbot、预测模型或分类器，Agen

legendddh·2025-06-17 03:59

机器学习新手指南：用Python实现贝叶斯方法与概率模型

今天，我们将从零开始，用Python实现一个简单的贝叶斯分类器，带你走进贝叶斯方法的世界！一、贝叶斯方法与概率模型：初识（一）什么是贝叶斯方法？

人工智能教程·2025-06-15 17:22

使用GpuGeek训练图像分类器：从入门到精通

引言在当今人工智能蓬勃发展的时代，图像分类作为计算机视觉的基础任务之一，已经广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、安防监控等诸多领域。然而，对于许多初学者和中小型企业来说，构建一个高效的图像分类系统仍然面临诸多挑战：硬件成本高、环境配置复杂、训练过程难以优化等。GpuGeek作为一款新兴的深度学习训练平台，以其强大的GPU加速能力和用户友好的界面，正在改变这一现状。本文将详细介绍如何使用GpuGeek平台

点我头像干啥·2025-06-13 23:07

机器学习模型——集成算法（一）

有时也被称为“多分类器系统(multi-classifiersystem)”。集成学习概述：集成学习是一种机器学习方法，它通过组合多个弱学习器来形成一个强学习器，以提高预测性能。

梦想成为一名机器学习高手·2025-06-13 07:45

python第十五天打卡

复习基准模型fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#随机森林分类器fromsklearn.metricsimportaccuracy_score

·2025-06-13 00:53

评价分类器性能的方法有

在机器学习和深度学习中，有许多不同的方法可以用来评估模型的性能。以下是一些常用的模型评估方法：准确率（Accuracy）：准确率是分类问题中最直接的评估指标，它表示模型预测正确的样本所占的比例。精确度（Precision）：精确度是在所有被模型预测为正类别的样本中，真正例的比例。适用于关注降低假正例的情况。召回率（Recall）：召回率是在所有真实正类别样本中，模型成功预测为正类别的比例。适用于关

王摇摆·2025-06-12 10:42

多分类性能评估方法

它们在衡量分类器的精确度、召回率和F1分数时发挥着重要

只微·2025-06-12 09:34

BERT 模型微调与传统机器学习的对比

BERT微调与传统机器学习的区别和联系：传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤：特征工程：手动设计特征（如TF-IDF、词袋模型）模型训练：使用分类器（如SVM、随机森林、逻辑回归）特征和模型调优

MYH516·2025-06-11 11:05

第十二课：大白话教你什么是感知机

——会画线的智能铅笔1.1最简单的神经网络想象你教小朋友分类红蓝积木：感知机就像小朋友第一次尝试画线分开它们画歪了就擦掉重画，直到完全分开本质：一个会自动调整的线性分类器1.2感知机的三件套输入层：接收特征

顽强卖力·2025-06-09 11:24

GAN生成模型评价体系：从主观感知到客观度量的技术演进

过拟合误判等方面的局限性，随后依次介绍InceptionScore、ModeScore等经典客观指标的原理与公式，对比KernelMMD、WassersteinDistance等分布度量方法的优劣，最后阐述FID、1-NN分类器等高效评价工具的应用场景

青柚MATLAB学习·2025-06-08 17:14

推荐频道