LIBLINEAR分类器第18页

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-21 21:47

机器学习自学笔记 2018-09-17

1.2单实数评估指标你在尝试一个新的想法时往往会和过去的算法做比较，但一个算法呈现出来的参数往往又不止一个，比如对于一个分类器而

为三十谋·2023-09-21 19:15

Rasa：使用大语言模型进行意图分类

LLM意图分类器是一种全新的意图分类器，利用大型语言模型（LLM）来对意图进行分类。LLM意图分类器依赖于检索增强生成（RAG）方法，结合了基于检索和生成的方法的优点。

段智华·2023-09-21 11:17

(CVPR2023)Bi-directional Distribution Alignment for Transductive Zero-Shot Learning

模型图分类器的训练和测试如下图所示，训练分类器阶段，直接取了模型的原始图片特征V作为输入，不是VHA拼接然后作为输入。

computer_vision_chen·2023-09-21 06:53

计算机视觉系列一（前言/图像分类/线性分类器）-北京邮电大学-鲁鹏

2、线性分类器2.1准备数据2.2关于分类模型2.3损失函数问题思考：2.4优化算法2.5数据集的划分2.6数据预处理3、答案4、作业计算机视觉的目标跨越

peacefairy·2023-09-20 05:20

数据挖掘：概念与技术（第三版）之第八章的学习记录

这个模型被称之为分类器（classifer）。通过分类器，我们可以预测分类的类标号。建议不熟悉这个概念的同学们，首先看一下这篇文章。贷还是不贷：如何用Python和机器学习帮你决策？

張清扬·2023-09-20 05:27

【数据挖掘笔记八】分类：基本概念

8.分类：基本概念分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型，这种模型称为分类器，预测分类的（离散的、无序的）类标号。8.1基本概念分类和回归（数值预测）是预测问题的两种主要类型。

fjssharpsword·2023-09-20 05:53

笔记-注意事项

注意事项是全局统计特征1.数据量要大；2.分布式存在问题（不同的机器上，同样的词，idf都不同），数据量大差距会小，每天都要更新；3.我买了一只哈士奇，奇怪的奇，这个词会出现idf特别大，idf的前提就是粉刺要准，分类器要一致

时光如水_fe87·2023-09-19 13:00

集成学习方法——随机森林

之前我们介绍过决策树，随机森林(RandomForest)是将多个决策树(DecisionTree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(EnsembleLearning)方法。

·2023-09-19 12:09

《雷达像智能识别对抗研究进展》阅读记录

（2）雷达像智能识别传统的雷达像识别方法通常利用特征工程构建模板库，并采用合适的分类器进行识别。其效果特别依赖于人工设计特征的质量。

黑川赤音·2023-09-19 11:34

计算机视觉与深度学习-经典网络解析-GoogLeNet-[北邮鲁鹏]

这里写目录标题GoogLeNet参考GoogLeNet模型结构创新点Inception结构，它能保留输入信号中的更多特征信息去掉了AlexNet的前两个全连接层，并采用了平均池化引入了辅助分类器GoogLeNetGoogLeNet

古董a·2023-09-19 01:26

一文教会你三维网格物体识别

l计算大量描述符，将其放入分类器。l从多侧进行物体投射，尝试用单独的分类器进行识别，然后将其放到元分类器中。在这里

图普科技·2023-09-17 23:51

【机器学习】文本多分类

jupyternotebook,所以代码是一块一块，从上往下执行的知识点：正则删除除数字和字母外的所有字符、高频词云、混淆矩阵参考：使用python和sklearn的中文文本多分类实战开发_文本多标签分类用二分类器做

JaxHur·2023-09-17 09:23

机器学习（八）——集成学习

集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时

夏普123·2023-09-17 04:46

贝叶斯分类器（3）朴素贝叶斯分类器

根据贝叶斯分类器（1）贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解的问题，在上一篇贝叶斯分类器（2）极大似然估计、MLE

蛋仔鱼丸·2023-09-15 10:27

OpenCV实战（32）——使用SVM和定向梯度直方图执行目标检测

2.2SVM原理3.HOG可视化4.人物检测5.完整代码小结系列链接0.前言本节中，我们将介绍机器学习方法支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)，它可以根据训练数据得到准确的二分类分类器

盼小辉丶·2023-09-15 06:00

一个基本的BERT模型框架

BERT模型由多个组件组成，包括嵌入层、Transformer编码器和分类器等。编写这些组件的完整代码超出了文本的范围。然而，一个基本的BERT模型框架以便了解其结构和主要组件的设置。

天一生水water·2023-09-14 22:28

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的

Photosource·2023-09-14 22:13

【转】利用Open CV和SVM实现问题识别

archive/2012/11/26/2788509.htmlhttp://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/27/2789767.html一、SVM介绍分类器分

aodiyu3146·2023-09-14 22:42

Python机器学习应用-北京理工大学 - 【第二周】有监督学习

•输出：分类模型根据这些训练数据，训练自己的模型参数，学习出一个适合这组数据的分类器，当有

Han_Kin·2023-09-14 22:39

竞赛选题基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2023-09-14 13:55

竞赛基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择分类器选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2023-09-14 13:10

【2023】数据挖掘课程设计：基于TF-IDF的文本分类

QomolangmaH·2023-09-14 07:46

朴素贝叶斯分类器之分类实操

python朴素贝叶斯分类器之分类实操基本概念鲁棒性Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概念：1.是模型具有较高的精度或有效性，这也是对于机器学习中所有学习模型的基本要求；2.是对于模型假设出现的较小偏差

yb705·2023-09-14 06:52

Logistic函数的各个参数作用分析及其在电机控制中的应用

近几天对神经网络分类器的学习中，看到了Sigmoid函数。Sigmoid函数的表达式为：在Matlab或者Octave中可以画出函数曲线。

qq_27158179·2023-09-14 05:41

【Halcon视觉】OCR字符识别

算子read_ocr_class_mlp（）读取OCR字符识别分类器do_ocr_multi_class_mlp（）使用OCR字符识别分类器素材效果代码*关闭窗口dev_close_window()*打开窗口

文布斯·2023-09-14 04:12

第七章集成学习（AdaBoost、Bagging）

集成学习（AdaBoost、Bagging）文章目录集成学习（AdaBoost、Bagging）基于数据集多重抽样的分类器决策树桩（decisionstump）AdaBoost的实现bagging实验部分基于数据集多重抽样的分类器

极恶狒狒·2023-09-13 18:21

bounding box线性回归

#boundingboxregression原理如图所示绿色框为飞机的GroundTruth(GT)，红色为提取的positiveanchors，即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准

Taiyang625·2023-09-13 13:47

R语言机器学习与临床预测模型76--预测模型验证方法

这种方法常见于决策树、朴素贝叶斯分类器、线性回归和逻辑回归等

科研私家菜·2023-09-13 12:27

Lecture 5 卷积神经网络

上一讲的神经网络是线性分类器的堆叠，只不过在中间加入非线性函数，对中间层产生的模板加权后得到最终的得分。

HRain·2023-09-13 12:31

Task5 模型融合

对于回归问题，可以将分类器输出的结果求平均值。投票法和平均法都是很有效的结合策略，Stacking

沫2021·2023-09-13 11:15

人脸识别实战之基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型

早期传统的方法有HaarCascade、HOG等，基本做法就是特征描述子+滑窗+分类器，随着2012年Alexnet的出现，慢慢深度学习在这一领域开始崛起。

CodingInCV·2023-09-13 09:50

机器学习之二分类逻辑回归案例：《鸢尾花数据》

分类器预测思路：将带有结果的样本分为训练集和测试集，进行机器学习。训练集用于计算模型，测试集检验模型的准确率。训练集和测试集参数均通过后，可用于预测模型。

梦游症者·2023-09-12 10:55

PyTorch学习之图像分类器

PyTorch学习之图像分类器学习网站http://pytorch123.com/SecondSection/neural_networks/训练一个图像分类器通过前面的章节，我们已经知道怎样定义一个神经网络

坐在墙上的猫·2023-09-12 09:30

机器学习策略二——优化深度学习系统

假设你正在调试猫分类器，然后你取得了90%准确率，相当于10%错误，在你的开发集上做到这样，这离你希望的目标还有很远。你的队员看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一

Luo_LA·2023-09-12 07:25

情感分类（Sentiment Classification）

情感分类一个最大的挑战就是标记的训练集没有那么多，但是有了词嵌入，即使只有中等大小的标记的训练集，也可以构建一个不错的情感分类器。

双木的木·2023-09-12 05:57

AUC的理解

a反映出当前的阈值下，分类器有多少概率把负例判成正例。b反映出有多少概率把正例判成正例。当阈值取无穷大时，一定是在原点。因为把所有都判成负例了，纵轴一定是0，横轴也是0。

己亥孟陬·2023-09-12 04:40

机器学习模型的评价指标和方法

机器学习模型的评价指标和方法对于二类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy，[precision，recall，F-score，pr曲线]，ROC-AUC曲线，gini系数。

perfect Yang·2023-09-11 21:55

IP175LLF基本参数和引脚图

85C)内置5个MAC和4个PHY每个端口可配置为10base-t、100Base-TX最多2K个MAC地址支持自极性10Mbps汽车MDI-MDIX支持1个MII/RMII端口Layer2-4多字段分类器支持

友方Flay·2023-09-11 15:23

IP175D参考资料和引脚图

6个MAC和5个PHY每个端口可配置为10base-t、100Base-TX最多2K个MAC地址支持自极性10Mbps广播风暴防护汽车MDI-MDIX支持3个MIL/RMII接口Layer2-4多字段分类器支持

友方Flay·2023-09-11 15:22

关于混淆矩阵、ROC曲线和KS值

一、定义混淆矩阵是分类器模型性能评估中常用的一种工具，也可以称为误差矩阵。该矩阵展示了分类器在预测过程中真实类别与预测类别之间的对比情况，包括真实为正/负类而被预测为正/负类的样本数。

张hanwen·2023-09-11 01:34

用sklearn 保存和加载模型的两种方法

pickle模块或者sklearn内部的joblib#####方法一####importpicklefromsklearn.svmimportSVCfromsklearnimportdatasets#定义分类器

chenpe32cp·2023-09-10 19:12

《机器学习实战》学习笔记（三）

文章目录第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯引言朴素贝叶斯优缺点朴素贝叶斯的一般过程4.1基于贝叶斯决策理论的分类方法4.2条件概率贝叶斯公式4.3使用条件概率来分类4.4使用朴素贝叶斯进行文档分类朴素贝叶斯分类器的两个假设

书生丶丶·2023-09-09 23:31

CatBoost vs. LightGBM vs. XGBoost，谁才是最强王者！

提升算法是一类机器学习算法，通过迭代地训练一系列弱分类器（通常是决策树）来构建一个强分类器。在每一轮迭代中，新的分类器被设计为修正前一轮分类器的错误，从而逐步提高整体的分类性能。

Python数据挖掘·2023-09-09 14:54

ICCV 2023|通过慢学习和分类器对齐在预训练模型上进行持续学习

作者介绍张耕维悉尼科技大学在读博士生，研究方向为持续学习报告题目通过慢学习和分类器对齐在预训练模型上进行持续学习内容简介持续学习研究的目标在于提高模型利用顺序到达的数据进行学习的能力。

AITIME论道·2023-09-09 13:57

深度学习入门教学——代价敏感学习

1、背景常用于分类器性能评估的指标为：准确率或错误率，也就是代价不敏感学习。【注】代价：一个类别被错误分类到其他类别的惩罚（也称为权重）。代价不敏感学习的前提是：不同类的误分类代价相同。

恣睢s·2023-09-09 05:36

机器学习入门教学——独热编码One-hot

但是分类器并不能直接对数据进行分类，所以我们需要先对数据进行处理。