LIBLINEAR分类器

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数，用于Heatmap学习，
AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

【深度学习每日小知识】Precision 精度

Precision精度精度是机器学习（ML）中分类器或预测器准确性的度量。它被定义为分类器做出的真正正预测数与分类器所做的正预测总数之比。换句话说，真正正确的是正面预测的比例。
jcfszxc·2024-01-31 10:03

【深度学习每日小知识】Recall 召回率

Recall召回率召回率是机器学习(ML)中分类器或预测器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与分类器做出的真实阳性预测数量的比例。换句话说，它是分类器正确检测到的真实正面示例的百分比。
jcfszxc·2024-01-31 10:03

搜索引擎评价指标及指标间的关系

Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）——衡量分类器性能的工具
水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

随机森林分类器（RandomForestClassifier）及其使用案例

什么是集成算法？集成算法是一种机器学习方法，它将多个基本的学习算法（也称为弱学习器）组合在一起，形成一个更强大的预测模型。集成算法通过对基本模型的预测进行加权平均或多数投票等方式，来产生最终的预测结果。集成算法的核心思想是通过结合多个弱学习器的预测结果，可以提高预测的准确性和鲁棒性。弱学习器通常是指单一的学习算法，它们可能在某些情况下预测准确率较低，但通过集成可以弥补其不足。集成算法主要分为两类：
老狼IT工作室·2024-01-31 00:25

Tensorflow实现两个隐藏层的softmax分类器（附测试代码）

#coding=utf-8'''CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#MNIST有10个类,表达了0到9的10个数字.NUM_CLASSES=10#MNIST中的图像都是28x28像素，展开成
FredricZhu·2024-01-30 20:13

大创项目推荐 题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-30 20:18

【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类

可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一分类器。
地理遥感生态网·2024-01-30 15:09

机器学习-逻辑回归【手撕】

同时，与线性回归不同的是，逻辑回归是一种名为回归的线性分类器，并常用于二分类，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归，需要先理解线性回归。
alstonlou·2024-01-30 06:10

Softmax分类器

文章目录回顾使用Sigmoid构建多分类器？
chairon·2024-01-30 05:37

建模调参笔记

XGBOOST笔记：#常规参数gbtree树模型做为基分类器（默认）gbliner线性模型做为基分类器silentsilent=0时，不输出中间过程（默认）silent=1时，输出中间过程nthreadnthread
KingsleyLin·2024-01-30 01:29

文献速递：人工智能医学影像分割--- 使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割

文献速递：人工智能医学影像分割—使用带有主动轮廓和CNN分类器的FCM对CT肺部图像进行分割01文献速递介绍肺是呼吸道中最重要的部分。肺的上呼吸道和下呼吸道是两个通道。
有Li·2024-01-30 00:42

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。
是我真的是我·2024-01-29 19:59

人脸遮挡识别的研究挑战和方向

Softmax损失已广泛应用于检测面罩或通过为每个身份训练一个类别来训练多类别分类器来识别脸部本身。Tripletloss是另一种成功的方法，用于通过比较不同的输入身份来学习嵌入，从而最大化类间距离。
禄亿萋·2024-01-29 16:26

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

钻头类型的图像用于训练分类器，以识别钻头类型。本练习演示使用图像分
随风飘摇的土木狗·2024-01-29 06:20

Over-the-Air Deep Learning Based Radio Signal Classification

同时，本文还提出一种利用高阶矩和梯度提升树分类器的基线方法，并在一系列的配置和信道衰减条件下对比了这两种算法的性能。
2e07917c964c·2024-01-29 01:47

机器学习系统的设计

一、首先要做什么我们以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的是如何选择并表达特征向量X。
时间邮递员·2024-01-28 23:56

基于深度学习的目标检测入门：Faster R-CNN，YOLO，SSD

当我们创建了一个狗的分类器，拿一张狗的照片，然后预测照片的分类：image.png如果当狗和猫都出现在照片中呢？image.png我们的模型会预测出什么结果？我们可以训练一个多标
Real_man·2024-01-28 18:48

深度学习之多分类问题

多分类问题：我们在解决的时候会使用到一种叫做SoftMax的分类器。前面我们在做糖尿病问题的时候，我们做出一个二分类网络，我们得到的是y=1（即一年后发病）它的概率是多少，即P（y=1）。
丘小羽·2024-01-28 15:04

CCF-CSP真题202006-1《线性分类器》

题目：C语言解答：#include#defineM1000000intx[M],y[M],u0[M],u1[M],u2[M];intmain(){intn,m,i,j,z;intcountA=0,countB=0;intcount1,count2,count3,count4;chartype[1000];scanf("%d%d",&n,&m);for(i=1;i0){count1++;}if(ty
Macchiato817·2024-01-28 12:42

【机器视觉实验】机器视觉实验四——基于knn的场景图像检索、基于SVM的人脸图像识别

（2）实现基于SVM的人脸图像识别a)准备一张含有有自己照片的图片,并拍摄自己的人脸图片集；b)训练SVM人脸分类器c)实现基于滑动窗口的人脸检测算法；d)识别出
沐风—云端行者·2024-01-28 11:13

支持向量机（SVM）详解

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，间隔最大使它有别于感知机。1、线性可分支持向量机与硬间隔最大化1.1、线性可分支持向量机考虑一个二分类问题。
EasonZzzzzzz·2024-01-28 11:11

机器学习面试题总结

当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机，又称为硬间隔支持向量机；当
ZhangJiQun&MXP·2024-01-28 07:42

计算机设计大赛 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(
iuerfee·2024-01-28 04:39

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

葡萄酒(wine)数据集介绍葡萄酒识别数据集（WineRecognitiondataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、酒精浓度等。该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci
老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

Faster R-CNN原理

RCNN算法流程可分为4个步骤：一张图像生成1K~2K个候选区域（使用SelectiveSearch算法）；对每个候选区域，使用深度网络提取特征（这里的深度网络就是图片分类网络）；特征送入每一类的SVM分类器
酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要  在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的
征途黯然.·2024-01-27 20:11

OpenCV项目实践——物体检测与跟踪

在物体检测部分，我们将使用OpenCV中的Haar特征分类器来检测图像中的物体。在物体跟踪部分，我们将使用OpenCV中的光流法来实现动态跟踪。
GT开发算法工程师·2024-01-27 18:50

使用OpenCV实现一个简单的实时人脸跟踪

我们将使用OpenCV中的VideoCapture()函数来读取视频流，并使用之前加载的Haar特征级联分类器来进行人脸跟踪。
GT开发算法工程师·2024-01-27 18:49

8 个Python库！提高数据科学工作效率

例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV会提供每个超参数的所有可能值，并
人帝·2024-01-27 11:39

Talk｜北京理工大学陈焕然：扩散模型即为鲁棒分类器

他与大家分享的主题是:“扩散模型即为鲁棒分类器”，系统地介绍了他们在使用现成的diffusionmodel进行鲁棒分类等相关工作所做的研究。
TechBeat人工智能社区·2024-01-27 09:10

使用spark mllib训练中文文本分类器的

importorg.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.mllib.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimportorg.apache.spark.sql.functions._objectChineseTextCl
DreamNotOver·2024-01-27 07:45

使用 Spark MLlib 使用 jieba 分词训练中文分类器

importorg.apache.spark.ml.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.ml.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.sql.functions._importjieba.{JiebaSegmenter,WordPunctTokenizer}objectChineseTextClas
DreamNotOver·2024-01-27 07:45

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

**集成学习的基本理念就是将弱分类器集成为鲁棒性更强的模型，集成后具备更好的泛化误差，不易产生过拟合现象随机森林算法可以概况为四个简单的步骤：1.使用bootstrap抽样方法随机选择N个样本用于训练2
小小杨树·2024-01-27 04:09

《人工智能基础》9/91天阅读

直接对这样高维的数据进行分类在实际中效果很差，而且给分类器带来很大的计算负担。经典的声学特征：梅尔频率倒谱系数。共振峰：声音频谱上能量相对集中的一些区域。梅尔频率对频谱进行处理得到一组26维的特征。
皮卡丘_83e1·2024-01-27 04:33

Lesson 9.2 随机森林回归器的参数

文章目录一、弱分类器的结构1.分枝标准与特征重要性2.调节树结构来控制过拟合二、弱分类器的数量三、弱分类器训练的数据1.样本的随机抽样2.特征的随机抽样3.随机抽样的模式四、弱分类器的其他参数在开始学习之前
虚心求知的熊·2024-01-26 17:25

机器学习——随机森林原理及Python实现

2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程：2.库3.类3.1参数：4.代码一、理论1.随机森林介绍从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器
qq_27758151·2024-01-26 17:17

华西医院研究团队建立滤泡性甲状腺癌诊断的血浆胞外囊泡分类器

滤泡性甲状腺癌(Follicularthyroidcarcinoma,FTC）约占临床表现甲状腺癌的10%，其易发生血行性扩散。2024年1月，Br.J.Cancer（IF:8.8）杂志在线发表了一篇题名为“Circulatingsmallextracellularvesicle-basedmiRNAclassifierforfollicularthyroidcarcinoma:adiagnost
华盈生物·2024-01-26 17:12

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

混淆矩阵Confusionmatrix：也称为误差矩阵，通过计算得出矩阵的结果用来表示分类器的精度。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。
小小鱼er·2024-01-26 12:23

机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

1.首先要做的内容本章以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。
清☆茶·2024-01-26 06:10

支持向量机 Support Vector Machines (SVM) - 1

其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最
飞天大肥猫·2024-01-26 06:39

ICCV 2021 广义源无关领域自适应

《ICCV2021论文解读：广义源无关领域自适应》引言摘要项目概述数据集准备训练过程检查点领域分类器致谢论文其他引言近年来，计算机视觉领域的研究一直在不断推进，为了更好地解决领域自适应的问题，ICCV2021
OverlordDuke·2024-01-26 06:38

基于支持向量机SVM的风电场NWP数据预测，SVM的详细原理

SVM的风电场NWP预测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·2024-01-26 06:00

基于支持向量机SVM的采油机故障诊断，Libsvm故障的详细诊断，SVM的详细原理

SVM的采油机故障识别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·2024-01-26 06:00

基于粒子群改进的支持向量机SVM的情感分类识别，pso-svm情感分类识别

SVM的情感分类预测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·2024-01-26 06:59

基于支持向量机SVM的分类预测，基于SVM的雷击故障识别

应用实例，基于SVM的雷击故障分类预测支持向量机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·2024-01-26 06:29

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html
Rainysong·2024-01-26 02:52

（十 七）boosting\adaBoosting--迭代算法

一、原理的描述Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
羽天驿·2024-01-25 21:50

大创项目推荐 题目：垃圾邮件(短信)分类 算法实现 机器学习 深度学习 开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖
laafeer·2024-01-25 18:35

机器学习/深度学习中的类别不均衡问题及处理方法

在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。例如，若分类器总是预测一个人未患病，即预测为反例，那么我们依然有高达99.9%的预测准确
几时见得清梦·2024-01-25 14:20
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