LIBLINEAR分类器

5.逻辑回归 Logistic Regression

————————————————————————分割线————————————————————————逻辑回归的定义：逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器
宫灵均·2024-01-18 13:47

Python中如何使用NLTK/TextBlob/VADER等库进行情感分析

可以使用NLTK来进行情感分析，通常需要训练一个分类器。NLTK还提供了情感词汇（如WordNet）和语料库，用于帮助构建情
Pandas120·2024-01-18 13:54

pytorch集智4-情绪分类器

和上一章节单车预测回归问题相比，这个问题是分类问题，不是回归问题2神经网络分类器2.1如何用神经网络分类第二章节用torch.nn.Sequantial做的回归预测器，输出神经元只有一个。
peter6768·2024-01-18 12:38

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
踩坑第某人·2024-01-18 10:24

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章
苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力，训练自己构建的图像分类器，从而实现迁移学习。目录一、导入必要库二、定义目录变量三、数据预处理--数据增强+标签处理1.定义图像数据生成器2.标注样本的
源于花海·2024-01-17 23:28

数据挖掘之分类问题、决策树问题以及一个关于误差的泛化理论

分类问题的定义首先老师抛出了对分类问题的定义，本质上就是在某一个分布D上找到一个分类器，可以实现在该分布上的特
蒋大钊！·2024-01-17 21:16

机器学习——支持向量机SVM

1摘要：支持向量机（SVM）是一种二类分类模型，其基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，间隔最大使它有别于感知机，支持向量机也可通过核技巧使它成为非线性分类器。
AAI机器之心·2024-01-17 15:32

机器学习 -- 朴素贝叶斯分类器

场景朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器，广泛应用于各种机器学习场景。朴素贝叶斯分类器利用贝叶斯定理来预测一个数据点的类别。
北堂飘霜·2024-01-17 07:37

贝叶斯分类器（公式推导+举例应用）

文章目录引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的优点与缺点优点缺点总结实验分析引言在机器学习的世界中，有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯分类器，它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设
Nie同学·2024-01-17 03:12

GEE：机器学习分类中每个类别的概率图像可视化

作者：CSDN@_养乐多_在GoogleEarthEngine（GEE）中应用机器学习分类器进行多分类时，有一个需求是想知道每个像素对于每个类别的分类概率。
_养乐多_·2024-01-16 21:23

使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器（附数据集下载）

使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器（附数据集下载）。什么是垃圾邮件？垃圾邮件泛指未经请求而发送的电子邮件，例如未经发件人请求或允许而发送的商业广告或非法的电子邮件。
代码讲故事·2024-01-16 21:29

opencv_模型训练

文件夹opencv训练文件xmlnegdataposdata说明negdata目录:放负样本的目录posdata目录：放正样本的目录xml目录：新建的一个目录，为之后存放分类器文件使用neg.txt:负样本路径列表
轩宇^_^·2024-01-16 16:45

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

XGBoost的基本原理和GradientBoosting类似，都是采用加法模型的形式来建立基本分类器集合，不过和普通的Gra
appron·2024-01-16 07:52

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别（人脸检测）

首先要采用样本的Haar特征训练分类器，从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。
人工智能研究所·2024-01-16 06:21

【opencv】python实现人脸检测和识别训练

人脸识别OpenCV中的人脸识别通常基于哈尔特征分类器（HaarCascadeClassifier）进行。
游码客·2024-01-16 05:39

集成学习（五）Stacking

1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果（元特征）提供给第二层，而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当作特征拟合输出预测结果。
我想要日更徽章·2024-01-16 04:59

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

预备知识贝叶斯定理（BayesianTheorem）先验概率与后验概率朴素贝叶斯分类器何为“朴素”：属性条件独立性假设分类准则离散属性与连续属性值的分别处理例子讲解拉普拉斯修正(Laplaciancorrection
EL33·2024-01-15 14:44

机器学习 | 多层感知机MLP

2.实验内容能给出与线性分类器（自行实现）作对比，并分析原因。用不同数据量，不同超参数，比较实验效果。不许用现成的平台，例如Pytorch，Tensorflow的自动微分工具。实现实验结果的可视化。
rookiexiong·2024-01-15 12:59

集成学习之Adaboost算法详解

AdaptiveBoosting(自适应提升)是基于Boosting思想实现的一种集成学习算法，核心思想是提高【在前一步中分类错误的样本权重】来训练一个强分类器，错误的数据会“放大”，正确的数据会“缩小
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:41

机器学习---lightGBM

AdaBoost两个问题：(1)如何改变训练数据的权重或概率分布提高前⼀轮被弱分类器错误分类的样本的权重，降低前⼀轮被分对的权重(2)如何将弱分类器组合成⼀个强分类器，亦即，每个分类器，前面的权重如何设置采取
三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:24

半监督学习 - 半监督支持向量机（Semi-Supervised Support Vector Machines）

与传统的监督SVM不同，S3VM通过结合有标签数据和无标签数据来提高分类器的性能。以下是半监督支持向量机的基本思想和步骤：基本思想利用未标记数据：利用未标记的数据来增加模型的泛化性能。
草明·2024-01-15 06:47

混淆矩阵

混淆矩阵是一个表，经常用来描述分类模型(或“分类器”)在已知真实值的一组测试数据上的性能。混淆矩阵本身比较容易理解，但是相关术语可能会令人混淆。
Phoenix Studio·2024-01-13 15:16

机器学习案例【决策树】--泰坦尼克号幸存者预测

前置知识点：数据的处理与清洗交叉验证网格搜索1.数据处理：查看数据信息：data.info()data.head()将文字转为数字:我们的决策树的分类器只能处理数字，所以我们的标签的类型必须是数字,所以如果下面的特征是
Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

Python 全栈体系【四阶】（十二）

第四章机器学习十五、朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生。
柠檬小帽·2024-01-13 02:20

机器学习基于Python实现PR曲线和ROC曲线

为了判断一张图片是不是汉堡我们可以把照片扔进去一个分类器进行识别如下：其中根据上面数据得到的预测
Aphasla aphasia·2024-01-12 22:00

ROC曲线及Python绘制方法

对某个分类器而言，我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。这样，此分类器就可以映射成
JlDyWlV·2024-01-12 22:00

清除Maven缓存 使用插件 生成grpc代码

运行一下命令以清除Maven的缓存：mvndependency:purge-local-repository强制更新依赖：当运行Maven命令时，使用-U参数：mvncleancompile-U手动指定分类器
qq_22905801·2024-01-12 21:15

线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））

文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异
Nie同学·2024-01-12 14:00

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

有一种技巧可以在更高维度中学习分类器，而不用实际计算可能非常大的新的数据表示，这种技巧叫做核技巧，它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离（内积），而不用实际对扩展进行计算。
zhangbin_237·2024-01-12 09:35

模型评估：ROC曲线

二值分类器（BinaryClassifier）是机器学习领域中最常见也是应用最广泛的分类器。评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。
一碗姜汤·2024-01-12 06:54

【扩散模型】11、Stable Diffusion | 使用 Diffusers 库来看看 Stable Diffusion 的结构

文章目录一、什么是StableDiffusion二、Diffusers库三、微调、引导、条件生成3.1微调3.2引导3.3条件生成四、StableDiffusion4.1以文本为条件生成4.2无分类器的引导
呆呆的猫·2024-01-12 01:13

深度学习（一）深层神经网络的搭建【附实例代码】

深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1softmax2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识，同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二分类器
AutoFerry·2024-01-12 00:03

工业质检-缺陷检测数据集

传统的基于机器视觉的表面缺陷检测方法，往往采用常规图像处理算法或人工设计特征加分类器方式。一般来说，通常利用被检表面或缺陷的不
孤松迎游鹤·2024-01-11 16:03

GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定

贝叶斯分类器方法的具体介绍贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。
此星光明·2024-01-11 12:59

互联网加竞赛 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
Mr.D学长·2024-01-11 09:54

python风控建模实战（分类器模型+回归模型）

在全球数字经济时代，有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！我们不妨称之为数据信用，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！数据信用判断依靠的就是金融风控模型。数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握风控模型知识，谁就掌握了数字货币的发行权！欢迎各位同学学习
python机器学习建模·2024-01-11 04:55

机器学习 -- 贝叶斯决策理论

场景之前我们通过k近邻算法和决策树做出了分类，这是分类器会给出一个艰难的预测的最优的结果，我们可以根据这个结果做出决策，但是这个结果如果是错误的，就芭比扣了。
北堂飘霜·2024-01-10 20:19

06.构建大型语言模型步骤

图1.9本书中介绍的构建LLMs阶段包括实现LLM架构和数据准备过程、预训练以创建基础模型，以及微调基础模型以LLM成为个人助理或文本分类器。
这就是编程·2024-01-10 17:52

Python与人工智能

目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例：垃圾邮件分类器一
Tech行者·2024-01-10 16:55

【机器学习】Sklearn 集成学习-投票分类器（VoteClassifier）

sklearn.ensemble库中的包含投票分类器(VotingClassifier)和投票回归器（VotingRegressor)，分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。
Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习投票法：投票回归器(VotingRegressor) & 投票分类器（VotingClassifier）

前言投票回归器和投票分类器都属于集成学习。在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过，集成学习的结合策略包括：平均法、投票法和学习法。
Avasla·2024-01-10 10:24

【机器学习】集成学习基础概念介绍

、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning
Avasla·2024-01-10 10:54

AdaBoost算法的详细数学推导过程！！

在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。
孤嶋·2024-01-10 08:41

梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）

梯度提升决策树（GradientBoostingDecisionTrees，GBDT）提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。
孤嶋·2024-01-10 08:08

基于Python的货币识别技术实现

目录介绍本文的目的和意义货币识别技术的应用场景货币识别的基本原理图像处理技术在货币识别中的应用特征提取方法：SIFT、HOG等支持向量机（SVM）分类器的使用实现过程数据集的收集和预处理特征提取和训练分类器参考文献介绍本文的目的和意义本文的目的是介绍如何利用
摔跤猫子·2024-01-10 01:59

HOG特征人体检测

它通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征，一般与SVM分类器结合用于目标的图像识别。
lingllllove·2024-01-09 23:23

机器学习 西瓜书 Day07 贝叶斯分类器（上）

明天补上今天少看的6页第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论假设有N种可能的类别标记c1,c2..cN。λij：将cj分成ci所带来的损失。
皇家马德里主教练齐达内·2024-01-09 14:38

不利用数据样本，仅依靠预训练好的分类器来得到生成器...

❓预训练神经网络分类器只能用于分类任务么？❌不。预训练分类器的backbone早已被应用于分割，检测等诸多其他任务。❓那，预训练神经网络分类器可以用于判别以外的任务么？
PaperWeekly·2024-01-09 11:43
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