SVM分类器第21页

竞赛选题题目：基于深度学习的疲劳驾驶检测深度学习

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构

laafeer·2023-11-23 18:52

竞赛选题题目：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·2023-11-23 18:46

胶质母细胞瘤免疫亚型分析+免疫组化发8+分SCI

本研究作者对单细胞转录组和bulk转录组数据集进行分析，鉴定到了一个新的GBM细胞亚型，随后构建的11-基因分类器有助于将GBM划分为对预后和抗PD-1治疗效果不同的亚组。

JUpter_·2023-11-23 13:59

Elasticsearch

Elasticsearch-PHP|Elastichttps://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearchelasticsearchmaxvirtualmemoryareasvm.max_map_count

zwm_yy·2023-11-23 10:26

机器学习-有监督学习-分类算法：SVM/支持向量机【SVM：高维空间里用于二分类的超平面；支持向量：超平面附近隔离带边界上的样本】【求参数(ω,b)使超平面y(x)=Φ(x)·ω+b能最优分隔两集合】

支持向量机(supportvectormachine)：简称SVM。机，即机器，指的是这个模型是一个机器，它的作用是分类，所以可以理解为一个分类用的机器。通俗来讲，它是一种二类分类模型。

u013250861·2023-11-23 08:47

人工智能基础_机器学习047_用逻辑回归实现二分类以上的多分类_手写代码实现逻辑回归OVR概率计算---人工智能工作笔记0087

然后我们再来看一下如何我们自己使用代码实现逻辑回归的,对二分类以上,比如三分类的概率计算我们还是使用莺尾花数据首先我们把公式写出来defsigmoid(z):定义出来这个函数可以看看到这需要我们理解OVR是如何进行多分类的,我们先来看这个OVR分类器思想

脑瓜凉·2023-11-23 08:00

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到

行路南·2023-11-23 03:39

【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析（2）

HierarCHicaltaxonomicclassificationforviralmEtagEnomicdataviadeepleaRning接上文：【现学现卖】CHEER与病毒宏基因组数据分析（1）2.方法这部分介绍了病毒宏基因组分类的方法，首先介绍了CHEER结构，从目到属的等级分类模型；还介绍了不同层次的分类器

乔伊nikkie·2023-11-23 01:56

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍

Pandy Bright·2023-11-23 00:44

概率图模型——基于机器学习_周志华

引入了半监督学习的基本概念，即训练数据同时包含有标记样本和未标记样本的学习方法；接着分别介绍了几种常见的半监督学习方法：生成式方法基于对数据分布的假设，利用未标记样本隐含的分布信息，使得对模型参数的估计更加准确；TSVM

Pandy Bright·2023-11-23 00:14

【PyGIS】使用阿里AIEarth快速下载指定区域指定年份的土地利用数据

研究团队基于Landsat长时序卫星观测数据，构建时空特征，结合随机森林分类器得到分类结果，并提出一种包含时空滤波和逻辑推理的后处理方法进一步提高CLCD的时空一

KmBase·2023-11-22 21:40

机器学习之贝叶斯分类器

贝叶斯决策论(Bayesiandecisiontheory)是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都己知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。1、相关术语和算法1.1、贝叶斯决策论决策论中将期望损失称为风险（risk）。贝叶斯判定准则(Bayesdecisionrule)：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险最小的类

yangtom249·2023-11-22 19:06

机器学习（二）——贝叶斯分类器

文章目录1.贝叶斯决策论1.1贝叶斯判定准则1.2极大似然估计2.朴素贝叶斯分类器2.1拉普拉斯平滑2.2示例1.贝叶斯决策论核心：将最小化分类错误率转换为最大化先验概率和类条件概率（似然）的乘积。

冠long馨·2023-11-22 19:30

【机器学习】贝叶斯分类器

贝叶斯分类器是一种概率模型，利用贝叶斯公式来解决分类问题。假设样本的特征向量服从一定的概率分布，我们就可以计算出该特征向量属于各个类的条件概率。分类结果是条件概率最大的分类结果。

十年一梦实验室·2023-11-22 19:26

部署ML/DL 模型到一个consolidated AI演示

FastAPI，TensorFlowServing，HAProxy，Docker，Covid-19目的：过去几个月里，我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示，包括一个简单的Covid-19X射线图像分类器和一个用于可能的

InterSystems·2023-11-22 17:16

NLP：使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法

SciKitLearn是一个用于机器学习项目的广泛库，包括多种分类器和分类算法、训练和指标收集方法以及预处理输入数据的方法。在每个NLP项目中，文本都需要矢量化才能被机器学习算法处理。矢量化方

无水先生·2023-11-22 16:58

机器学习实战4：Adaboost提升：病马实例+非均衡分类问题

Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一，另一个是SVM支持向量机；机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理；另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案，这个问题在面试中也经常被提到

weixin_34008805·2023-11-22 15:40

分类模型-评估指标（2）：ROC曲线、 AUC值（ROC曲线下的面积）【只能用于二分类模型的评价】【不受类别数量不平衡的影响；不受阈值取值的影响】【AUC的计算方式：统计所有正负样本对中的正序对】

评价二值分类器的指标很多，比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。但这些指标或多或少只能反映模型在某一方面的性能。

u013250861·2023-11-22 15:07

[机器学习] - 提升方法AdaBoost

Adaboost是一种集成学习的方法，当采用基于简单模型的单个分类器对样本进行分类的效果不理想时，人们希望能够通过构建并整合多个分类器来提高最终的分类性能。

ZhuNian的学习乐园·2023-11-22 15:35

adaboost 预测马病的几率,最大auc取法, 测试集准确率82.09%

实践中当迭代次数较大的时候会过拟合,故以最大训练次数40次,在训练集错误率不上升的前提下,最大的auc的次数,作为最佳迭代次数3.每次训练都会计算auc并绘图,迭代40次后,依照最大auc的次数重新训练,得到3个弱分类器

陈君豪·2023-11-22 15:59

SVM

ProfileFullName:SupportVectorMachinevsLogisticRegressionLogisticRegressionLogistic回归的决策边界可以使得向量的范数尽可能小,即尽可能保证阳性事件的预测概率尽可能大,阴性事件的预测概率尽可能小SupportVectorMachinehard-margin:找到一个超平面f(θ),使这个超平面两边的最近的两个点(Supp

0xFFFFFG·2023-11-22 13:32

基于SVM的车牌识别

目录一、摘要........................................................................................6二、引言........................................................................................6三、主要研究内容....

Dbxiaohuang·2023-11-22 11:45

基于SVM的车牌识别算法

基于SVM的车牌识别系统（Python代码实现）车牌识别系统是智能交通系统的重要组成部分，有着广泛的应用。

初级炼丹师666·2023-11-22 11:14

elasticsearch 7安装

问题提前报maxvirtualmemoryareaserrormaxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast

_三石_·2023-11-22 10:31

机器学习第10天：集成学习

文章目录机器学习专栏介绍投票分类器介绍代码核心代码示例代码软投票与硬投票bagging与pasting介绍核心代码随机森林介绍代码结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍集成学习的思想是很直观的

Nowl·2023-11-22 08:38

Windows Docker-Desktop启动ElasticSearch失败

maxvirtualmemoryareasvm.max_map_count[65530]istoolow,increasetoatleast[262144]我使用WSL作为后端，调整的方式是通过命令行wsl

洋洋洒洒看东西·2023-11-22 07:12

更加优雅的因子挖掘技术之自动化特征工程

图片通常，我们直接将获得的原始数据喂给算法（比如，随机森林、Lasso、SVM）跑出来的效果往往是不好的，所以需要花费大量时间对原始数据进行某种数学变换、组合，然后选择有效因子、剔除无关因子，这个过程就是特征工程和特征选择

Joe量化·2023-11-22 05:03

【机器学习】034_多层感知机Part.2_从零实现多层感知机

·思路：采用两个分类器分类，每次分出两个输入，再借助这两个分类从而分出。即采用同或运算，当两次分类的值相同时，输出为1；当两次分类的值不同时，输出为0.

Cyan.__·2023-11-22 02:36

机器学习笔记（四）---- 逻辑回归的多分类

这里有两种方法使得逻辑回归能进行多分类任务：一、将多分类任务拆解成多个二分类任务，利用逻辑回归分类器进行投票求解；二、对传统的逻辑回归模型进行改造，使之变为softmax回归模型进行多分类任务求解--多分类任务拆解成多个二分类器首先了解下进行多分类学习任务的策略

zhy_Learn·2023-11-22 01:23

使用SVM/k-NN模型实现手写数字多分类 - 清华大学《机器学习实践与应用》22春-周作业

0Contents1.1多分类SVM主要思想1.1.1一对一SVM分类（OvO-SVM）1.1.2一对多SVM分类（OvR-SVM）1.2实验设计及伪代码1.2.1实验目的概述1.2.2实验模型整体设计

Tooru@THU·2023-11-22 01:06

人工智能基础_机器学习046_OVR模型多分类器的使用_逻辑回归OVR建模与概率预测---人工智能工作笔记0086

例如，如果有K个类别需要分类，则会有K个二分类器，每个分类器只负责判断某一个类别与其他所有类别的区别。这

脑瓜凉·2023-11-22 01:32

机器学习算法(SVM、决策树、k均值聚类等)

机器学习算法(SVM、决策树、k均值聚类等)1.SVM1.1线性支持向量机假设我们有两类数据，分别用圆形和方块表示。

溜溜真6·2023-11-21 21:45

傻瓜攻略（十八）——MATLAB实现SVM二分类之fitclinear

除了具有两个特征（即可以表示在二维坐标图）的数据分类，实际应用中的数据往往具有很多个特征，fitclinear函数可以训练用于高维数据的SVM二分类模型。

佟湘玉滴玉·2023-11-21 20:31

python实现svm和使用f-score

使用方法使用python语言实现对于支持向量机（SVM）特征选择的实现，特征选择算法为f-score,该程序的主要有点是可输入文件囊括了csv,libsvm,arff等在序列分类的机器学习领域常用到的格式

狼无雨雪·2023-11-21 19:12

CV学习笔记-CNN-VGG

**分类器设计：**是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可

Moresweet猫甜·2023-11-21 18:40

【深度学习与计算机视觉】8、深度学习背景与人工神经网络

文章目录一、基础知识二、神经网络2.1神经网络的结构：2.2为什么神经网络在分类问题中的效果比较好：2.3BP算法一、基础知识线性分类器：工业界有很多算法完成分类的问题，比如线性分类器，输入一张32x32x3

呆呆的猫·2023-11-21 16:35

机器学习与计算机视觉 D2

非线性变换将空间进行了扭曲，比如把SVM中的核函数看做描述低维空间到高维空间的映射，把原始低维空间中线性不可分的数据变成高维

shaooohua·2023-11-21 16:32

【机器学习】交叉验证 Cross-validation

交叉验证(CrossValidation)方法思想简介以下简称交叉验证(CrossValidation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset

TwcatL_tree·2023-11-21 14:42

简述人工智能算法简介?

集成学习的简单原理是生成多个分类器/模型，各自独

视壮科技·2023-11-21 11:08

浅尝OpenCV-Python人脸检测

文章目录1.Cascade分类器1.1加载haar_face面部识别参数1.2detectMultiScale()函数1.3识别加框2.Face-Recognition2.1创建训练集2.2保存参数2.3

Miracle Fan·2023-11-21 10:07

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类鱼猫分类器任务数据dataset和dataloader建立训练数据集建立验证和测试数据集建立dataloderbatch_size设置神经网络lossfunctionoptimizing

手握锟釿镐口呼烫烫烫·2023-11-21 10:24

AUC的判断分类器优劣标准是什么？AUC如何计算？Python 实现

AUC的判断分类器优劣标准是什么？AUC如何计算？Python实现AUC（AreaUndertheCurve）是用于评估分类模型性能的一种常用指标。

幻想世界中的绚丽色彩·2023-11-21 10:45

SVR和SVM是什么关系

SVR（SupportVectorRegression）和SVM（SupportVectorMachines）是支持向量机（SupportVectorMachine）的两个不同方面，分别用于回归和分类问题

温柔的行子·2023-11-21 10:11

《Deep learning for time series classification a review》基于深度学习的时间序列分类综述

随机初始化如何影响深度学习分类器的性能？最后：是否可以避免DNN的黑盒效应以提供可解释性？

ManRock·2023-11-21 07:34

二元分类器模型评估指标

文章目录准确率精准率与召回率F1值ROCAUC得分sklearn操作各个指标准确率准确率顾名思义就是分类器正确分类的样本数占总体数的比例，虽然准确率可以衡量分类器的整体正确性，但是当类别在总样本中呈偏态分布是

2020重新做人·2023-11-21 00:01

九、二元分类效果的评估方法

www.shareditor.com以及原始链接地址真阳性truepositives,TP真阴性truenegatives,TN假阳性falsepositives,FP假阴性falsenegatives,FN)准确率分类器预测正确

jiangjingxuan·2023-11-21 00:59

机器学习初探：（六）了解支持向量机-1

（六）了解支持向量机-1图片出处本篇将介绍有监督学习家族中的一种经典分类算法——支持向量机（SupportVectorMachines，简称SVM）。

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱（MFCCs）

/qq_28006327/article/details/59129110最近小编在做ASC（AcousticSceneClassification）问题，不管是用传统的GMM模型，还是用机器学习中的SVM

落地生根1314·2023-11-20 21:16

Python | 机器学习之SVM支持向量机

目录结构1.机器学习之SVM支持向量机概念1.1机器学习1.2SVM支持向量机2.SVM支持向量机算法2.1实验目的2.2实验准备2.3实验原理2.4实验内容2.5实验心得致读者1.机器学习之SVM支持向量机概念

Sarapines Programmer·2023-11-20 12:05

机器学习---初识贝叶斯分类器

1.引入问题有两个可选的假设：病人有癌症、病人无癌症，可用数据来自化验结果：正+和负-有先验知识：在所有人口中，患病率是0.008，对确实有病的患者的化验准确率为98%，对确实无病的患者的化验准确率为97%总结如下：P(cancer)=0.008,P(┐cancer)=0.992P(+|cancer)=0.98,P(-|cancer)=0.02P(+|┐cancer)=0.03,P(-|┐canc

三月七꧁ ꧂·2023-11-20 07:05

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