SVM分类器第29页

python 三种常用的人脸检测算法详解+代码

以下是三种常用的人脸检测算法及其实现方式：1.OpenCV中的Haar级联分类器：OpenCV是一个广泛用于计算机视觉任务的开源库。

深度探索者·2023-10-22 13:32

机器学习：集成方法之Bagging和Boosting

基分类器一般采用的是弱可学习（weaklylearnable）分类器，通过集成方法，组合成一个强可学习（stronglylearnable）分类器。

JiYH·2023-10-21 21:36

（2023|ICML，LLM，标记掩蔽，并行解码）Muse：使用掩蔽生成 Transformer 的文本到图像生成

交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.模型2.1.预训练文本编码器2.2.使用VQGAN进行语义标记化2.3.基础模型2.4.超分辨模型2.5.解码器微调2.6.可变掩码率2.7.无分类器引导

EDPJ·2023-10-21 20:27

针对SVM的Poisoning Attack相关的两篇

一、AdversarialLabelFlipsAttackonSupportVectorMachinesXiao,H.,Xiao,H.,In:ECAI.(2012)寻找翻转标签后可以最大化分类误差的数据点，将它们翻转标签后加入训练数据集中，使模型性能降低，完成LabelFlipsAttack（可以看作是实现PoisoningAttack的一种方式，详见另一篇PoisoningAttack），该篇主

creamelody·2023-10-21 19:16

【机器学习】集成模型/集成学习：多个模型相结合实现更好的预测

集成学习原名为Classifiercombination/ensemblelearning，它是根据训练数据构造一组基分类器（baseclassifier）

TwcatL_tree·2023-10-21 18:54

Idea 工作插件总结

使用技巧总结问题快捷键查看父子关系图:ctrl+alt+uHost文件地址：C:\Windows\System32\drivers\etc全局搜索ctrl+shirt+F全局替换:Ctrl+shirt+R1.psvm

shenjianxz·2023-10-21 17:02

机器学习实战笔记（三）：使用k-近邻算法的手写识别系统（Python3 实现）

(2)准备数据：编写函数classify0()，将图像格式转换为分类器使用的list格式。(3)分析数据：在Python命令提示符中检查数据，确保它符合要求。

max_bay·2023-10-21 16:24

svm图片多分类python代码_[OpenCV随笔]-OpenCV3.x中SVM多分类使用（代码篇）

1.SVM介绍占个坑，以后再说2.OpenCV3.x下SVM接口介绍官方文档OpenCV3.x与OpenCV2.x中SVM的接口有了很大变化，在接口上使用了虚函数取代以前的定义。

sultan_song·2023-10-21 16:26

机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 2

其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn支持向量机实现最大间隔分类另一种强大又广泛使用的学习算法是支持向量机(SVM)，可看成是对感知机的扩展。

矢寸心·2023-10-21 12:14

使用pytorch实现高斯混合模型分类器

本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。

deephub·2023-10-21 11:41

统计学习方法感知机

感知机（perceptron）是一种二元分类的线性分类模型，属于判别模型，是NN和SVM的基础。

Air浩瀚·2023-10-21 08:05

【2 - 随机森林 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习

sklearn中的数据预处理和特征工程第四期：sklearn中的降维算法PCA和SVD第五期：sklearn中的逻辑回归第六期：sklearn中的聚类算法K-Means第七期：sklearn中的支持向量机SVM

如何原谅奋力过但无声·2023-10-21 04:24

机器学习入门____5.集成学习算法与随机森林

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

黑豪·2023-10-21 04:53

集成学习方法之随机森林-入门

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

靓仔写sql·2023-10-21 04:21

卷积神经网络特征融合,两个神经网络同时训练

多分类器结合的分类方法不同分类器的分类表现差异与其所分类数据的统计分布特征、先验知识、训练数据样本的大小以及分类器本身的结构等多个因素相关联。

「已注销」·2023-10-20 23:48

命名实体识别概述

机构等等有限集合，基于词库1.词库+分类词库中无法识别的一些词，可通过相似度，以及分类方法识别例如词库中感冒药品，感冒药无法穷尽正则：邮箱手机号分类方法方法利用规则（正则）投票模型分类模型非时序模型，逻辑回归，SVM

一心一意弄算法·2023-10-20 22:34

cvpr2019 目标检测算法_目标检测算法有哪些？

传统方法：级联分类器框架：Haar/LBP/积分HOG/ACFfeature+Adaboost级联分类器最先由PaulViolaandMichaelJ.Jones在CVPR2001中提出来。

weixin_39872044·2023-10-20 19:36

Vmware qemu-kvm 虚拟化测试

[root@kvm1cloud]#lsmod|grepkvmkvm_intel554963kvm3377721kvm_intel[root@kvm1cloud]#egrep"(vmx|svm)"--color

大彪先生·2023-10-20 19:05

基于Opencv的自动美颜功能代码

原来程序的设想是先对照片进行人脸识别，然后对人脸进行美颜处理；花了大时间进行了人脸分类器的训练，但是识别效果还是不理想，所先跳过人脸识别，实现美颜处理；找到了一个PS美颜的教程http://www.jb51

万岳软件开发小城·2023-10-20 16:11

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet复现（Pytorch实现）

：一、GoogLeNet-V11.搭建神经网络结构（1）定义基本的卷积：卷积+激活函数（2）类`Inception`定义了Inception模块的网络结构（3）类`InceptionAux`定义了辅助分类器模块的结构

travellerss·2023-10-20 15:30

如何打开锐龙CPU的虚拟化技术（VT）

我的电脑CPU是锐龙1600，主板是微星，下面介绍打开步骤：首先，重启电脑，进入BIOS，点击最顶上的高级模式点击OS向下滑动选项找到CPU特征将SVM设为允许即可（这一点和Intel的CPU名字不一样

敦敏德全·2023-10-20 12:47

LINUX动态扩容

进一步发现/proc/目录下有很多不知名的进程，占用了系统空间，且删不掉[root@Anwar01proc]#ls11727630333412560367acpidmakcoremodulessoftirqsvmallocinfo10182803063434413503630670asounddriverkeysmou

Anwar_ec28·2023-10-20 08:37

用 OpenCV 检测猫脸

Python中的OpenCV猫脸检测代码使用OpenCV的预训练级联分类器可以轻松检测照片或视频中的猫脸。

woshicver·2023-10-20 05:10

利用OpenCV Haar分类器检测人脸（python实现）

文章目录前言1.Haar级联分类器2.功能实现2.1完整代码2.2单个人脸测试效果2.3多个人脸测试效果2.4Haar级联分类器缺点分析结束语前言人脸检测（FaceDetection）是当前目标检测领域中一项非常热门的研究领域

goomind·2023-10-20 05:36

OpenCV——HOG特征检测

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功主要思想：在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearanceandshape）能够被梯度或边缘的方向

DDsoup·2023-10-20 05:59

【深入探究人工智能】逻辑函数|线性回归算法|SVM

机器学习算法分类2、逻辑回归算法2.1逻辑函数2.2逻辑回归可以用于多类分类2.3逻辑回归中的系数3、线性回归算法3.1线性回归的假设3.2确定线性回归模型的拟合优度3.3线性回归中的异常值处理4、支持向量机（SVM

.小智·2023-10-20 00:20

主动学习(Active Learning)介绍

那么有没有办法，能够使用较少的训练样本来获得性能较好的分类器呢？主动学习(ActiveLearning)为我们提供了这种可能。

KBAC·2023-10-20 00:19

机器学习算法之Boosting详解

它是通过训练多个弱分类器，最后加权组合成一个强分类器。弱分类器一般是指一个分类器它的分类结果仅仅比随机分类好一点点。

Jeremy_lf·2023-10-19 23:46

文本分类

训练一个分类器。1、首先使用Jieba分词工具将文本进行分词segment，得到。

是小橙子呀·2023-10-19 22:16

决胜AI-深度学习系列实战150讲

深度学习概述11:2702.挑战与常规套路9:4003.用K近邻来进行分类10:0104.超参数与交叉验证10:3005.线性分类9:3406.损失函数9:1707.正则化惩罚项7:1908.softmax分类器

nmj2008·2023-10-19 18:24

垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习计算机竞赛

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(

Mr.D学长·2023-10-19 16:14

100天搞定机器学习|Day22 机器为什么能学习？

统计学家·2023-10-19 14:47

ROS opencv 人脸识别

2001年，Viola和Jones提出了基于Haar特征的级联分类器对象检测算法，并在2002年由Lienhart和Maydt进行改进，为快速、可靠的人脸检测应用提供了一种有效方法。

小海聊智造·2023-10-19 12:22

Python手册(Machine Learning)--sklearn

Scikit-Learn:ThemostpopularandwidelyusedlibraryformachinelearninginPython.分类：SVM、近邻、随机森林、逻辑回归等等。

WilenWu·2023-10-19 11:22

SVM支持向量机

定义支持向量机（SVM），SupportedVectorMachine,基于线性划分，输出一个最优化的分隔超平面，该超平面不但能将两类正确分开,且使分类间隔(margin)最大**所有训练数据点距离最优分类超平面的距离都要大于支持向量距离此分类超平面的距离支持向量点到最优分类超平面距离越大越好

怎么全是重名·2023-10-19 10:26

《机器学习----简单的分类器》第二章、朴素贝叶斯，项目：使用特征值给语句打标签

贝叶斯分类器1,朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法、2.算法思路3.贝叶斯定理4.特征的选用的要求和处理2，算法应用1文本分类2垃圾邮件过滤3情感分析3.朴素贝叶斯的优缺点1.优点2.缺点项目实践1，算法流程

司职在下·2023-10-19 09:40

神经网络编程的34个案例,神经网络程序实例100篇

matlab神经网络43个案例分析第十七章基于SVM的信息粒化运行问题代码你修改过吗，没有修改过、用的又是原版的SVMLIM工具箱的话，运行应该是无错的，因为所有的案例代码都经过校正。

阳阳2013哈哈·2023-10-19 09:33

《机器学习分类器二》——朴素的贝叶斯算法，项目实践，算法实践。

1,朴素贝叶斯算法的介绍1.朴素贝叶斯算法定义朴素贝叶斯算法是基于概率统计的分类方法。它的核心思想是利用贝叶斯定理来估计在给定特征的条件下某个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。在分类问题中，我们通常有一个数据集，其中包含了带有标签的样本，以及一些特征，用于描述这些样本。2.算法思路简单的来说朴素的贝叶斯算法就是选用几个特征值进行特征判断，我们选用几个特征值作为分类标准，我们首先对

司职在下·2023-10-19 09:31

核酸管外观缺陷检测(二)

1.1应用示例思路(1)创建分类器；(2)向分类器中添加样本；(3)训练分类器；(4)测试数据，并将检测结果写入txt文件中。

夏雪之晶莹·2023-10-19 09:41

总奖金7万美金，Kaggle近期可报名赛事，语音识别、图像识别分类领域

●赛题一、鸟叫识别●参赛者需要完成自动识别声景记录中的鸟类，通过检查一个acoustic数据集，设计一个创新性的解决方案，高效可靠的建立检测器和分类器来提取感兴趣的信号（鸟叫）。

我爱计算机视觉·2023-10-19 09:33

零物购·2023-10-19 09:57

《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM

《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM前面在写NumPy文章的结尾处也有提到，本来是打算按照《机器学习实战/MachineLearninginAction

玩世不恭的Coder·2023-10-19 06:22

KVM部署操作-尚文网络xUP楠哥

#安装KVM先决条件KVM需要有CPU的支持（IntelVT或AMDSVM），在安装KVM之前检查一下CPU是否提供了虚拟技术的支持。

尚文网络·2023-10-19 06:27

微星如何于BIOS中开启/关闭AMD虚拟化技术

如何于BIOS中开启/关闭AMD虚拟化技术AMD虚拟化已预设为开启，若需调整虚拟化设定，请参照以下步骤，网上都是让开启SVMMode就行了，但是会出现无法开机的情况，需要同时开启IOMMU才可以https

梓默·2023-10-19 03:01

绝境逆生

1.过拟合的解决办法2.L1/L2正则化3.特征如何降维（pcalda）4.pca和lda的区别5.GBDT，XGBOOST，RF，对XGB参数的理解（LR,SVM,XGBOOST,这三个模型中哪个处理数据不平衡的

涛来涛去·2023-10-18 21:32

使用Python+PCA+SVM算法实现人脸识别模型

首先，让我们了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化

woshicver·2023-10-18 17:23

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（三）

1.数据预处理2.特征提取3.模型训练及评估1）常规赛预测模型2）季后赛模型创建4.模型训练准确率相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM

小胡说人工智能·2023-10-18 17:45

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（一）

JupyterNotebook环境PyCharm环境MATLAB环境模块实现1.数据预处理1）常规赛数据处理2）季后赛数据处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM

小胡说人工智能·2023-10-18 17:15

基于SVM+Webdriver的智能NBA常规赛与季后赛结果预测系统——机器学习算法应用(含python、ipynb工程源码)+所有数据集（二）

2.特征提取1）常规赛特征提取2）季后赛特征提取（1）常规赛球队得分（2）球员、教练数据及数据整合相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM