Softmax分类器第10页

2-7节 k-近邻算法|手写识别系统|机器学习实战-学习笔记

1.KNN项目案例介绍:项目案例2:手写识别系统项目概述:构造一个能识别数字0到9的基于KNN分类器的手写数字识别系统。

努力奋斗的durian·2023-12-26 12:21

目标检测-Two Stage-RCNN

的网络结构及步骤二、RCNN的创新点候选区域法特征提取-CNN网络总结前言在前文：目标检测之序章-类别、必读论文和算法对比（实时更新）已经提到传统的目标检测算法的基本流程：图像预处理=>寻找候选区=>特征提取=>分类器分类

学海一叶·2023-12-26 11:06

【机器学习】Boosting算法-梯度提升算法（Gradient Boosting）

一、原理梯度提升算法是一种集成学习方法，它可以将多个弱分类器或回归器组合成一个强分类器或回归器，提高预测性能。

十年一梦实验室·2023-12-26 09:18

机器学习基础整理(第2章) - 模式分类

文章目录什么是模式识别/分类器？

王踹踹·2023-12-26 08:40

【模式识别与机器学习】——2.2正态分布模式的贝叶斯分类器

出发点：当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi)是多变量的正态分布时，上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。

weixin_30421809·2023-12-26 08:09

【模式识别-北理工】04线性分类器

线性分类器1线性判别和广义线性判别1.1线性判别1.2广义线性判别2二分类、多分类线性判别2.1二分类线性判别2.2多分类线性判别3线性判别函数的几何意义4线性分类器训练的一般思路6线性分类器举例6.1

不断进步的咸鱼·2023-12-26 08:07

机器学习之贝叶斯判别和分类器

贝叶斯分类器贝叶斯分类器是各种分类器中分类错误概率最小或者在预先给定代价的情况下平均风险最小的分类器。它的设计方法是一种最基本的统计分类方法。

頔潇·2023-12-26 08:35

机器学习----贝叶斯分类器（判别模型和生成模型）

判别模型和生成模型数学表述监督学习方法分判别方法（DiscriminativeApproach）和生成方法（GenerativeApproach），所学到的模型分别称为判别模型（DiscriminativeModel）和生成模型（GenerativeModel）。所谓判别模型模型是直接判别测试用例所属的类别，即直接对p(y|x)进行建模，例如logisticregression，y=σ(θTx)。

这题我会啊·2023-12-26 08:34

机器学习（六）分类模型--线性判别法、距离判别法、贝叶斯分类器

机器学习（六）分类模型--线性判别法、距离判别法、贝叶斯分类器首先我们了解常见的分类模型和算法有哪些线性判别法简单来说就是用一些规定来寻找某一条直线，用直线划分学习集，然后根据待测点在直线的哪一边决定它的分类如图

路易三十六·2023-12-26 08:34

模式识别与机器学习-判别式分类器

模式识别与机器学习-判别式分类器生成式模型和判别式模型的区别线性判别函数多分类情况多分类情况1多分类情况2多分类情况3例题广义线性判别函数实例分段线性判别函数Fisher线性判别感知机算法例：感知机多类别分类谨以此博客作为学习期间的记录生成式模型和判别式模型的区别生成式模型关注如何生成整个数据的分布

Kilig*·2023-12-26 08:01

朴素贝叶斯模型

高斯贝叶斯分类器高斯贝叶斯分类器的计算过程还是比较简单的，其关键的核心是假设数值型变量服从正态分布，如果实际数据近似服从正态分布，分类结果会更加准确。

月岛雫-·2023-12-26 07:59

机器学习系列_朴素贝叶斯（1）（原理、python代码、实战）

本文经作者允许转载自公众号：月半一更链接：https://mp.weixin.qq.com/s/v-FN3rG97Hr8Ez_fnkwpTw前文中的K-近邻、决策树分类器，给出的分类决策都是确定性的，即

大大的肥猫·2023-12-26 07:26

实战：朴素贝叶斯文本分类器搭建与性能评估

文章目录贝叶斯定理简介贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器优势与不足实战代码结语贝叶斯定理简介贝叶斯分类

小馒头学python·2023-12-26 07:25

Generalized Likelihood Ratio Test With One-Class Classifiers（单类分类器的广义似然比检验）

FrancescoArdizzonandStefanoTomasinDepartmentofInformationEngineering,UniversityofPadova,Italy时间：2022.10.22期刊：IEEETNEURNETLEAR原文链接：摘要：单类分类(OCC)是判断观测样本是否属于目标类的问题。我们考虑当学习阶段可用的数据集仅包含来自目标类的样本时，学习OCC模型的问题。我

Pochacc_ZZ·2023-12-25 19:13

2018年3月22日

真昼之月·2023-12-25 16:53

sklearn 逻辑回归Demo

逻辑回归案例假设表示基于上述情况，要使分类器的输出在[0,1]之间，可以采用假设表示的方法。

小小程序○·2023-12-25 07:11

【机器学习】随机森林

一、原理集成学习bootstrap抽样bagging算法随机森林训练算法随机森林输出变量的重要性Gini方法和置换法二、示例代码（5个）2.1多种弱分类器对比#导入所需的库和模块importnumpyasnp

十年一梦实验室·2023-12-25 01:04

43、实战 - 手写一个 batch norm 算法

在resnet50这个神经网络中，总共有conv,bn,relu,pooling,fc(全连接）,softmax这几个经典算法。

董董灿是个攻城狮·2023-12-24 23:21

【最优传输二十八】Reusing the Task-specific Classifier as a Discriminator:Discriminator-free Adversarial Dom

为了解决这个问题，本文设计了一个简单而有效的对抗性范式，即无鉴别器的对抗性学习网络（DALN），其中类别分类器被重新用作鉴别器，通过统一的目标实现显式的领域对齐和类别区分，使得DALN能够利用预测的判别信息来进行充分的特征对准

羊驼不驼a·2023-12-24 16:13

【论文笔记四2019 CVPR】Domain-Symmetric Networks for Adversarial Domain Adaptation (SymNets) 用于对抗域自适应的域对称网络

在领域自适应中源域和目标域上的任务是一致的，为此SymNets设计了一个对称的任务分类器结构，也就是说传统的分类器是有K个神经元对应K个类别，而SymNets为源域和目标域分别设

羊驼不驼a·2023-12-24 16:43

人工智能_机器学习072_SVM支持向量机_人脸识别模型训练_训练时间过长解决办法_数据降维_LFW人脸数据建模与C参数选择---人工智能工作笔记0112

我们先来看一下之前的代码:importnumpyasnp导入数学计算库fromsklearn.svmimportSVC导入支持向量机线性分类器importmatplotlib.pyplotasplt加载人脸图片以后

脑瓜凉·2023-12-24 08:16

110基于matlab的混合方法组合的极限学习机和稀疏表示进行分类

通过将极限学习机（ELM）和稀疏表示（SRC）结合到统一框架中，混合分类器具有快速测试（ELM的优点）的优点，且显示出显着的分类精度（SRC的优点）。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2023-12-24 08:05

机器学习---比较单个学习器与Bagging集成的偏差-方差分解、在Iris数据集的不同特征子集上使用不同的分类器进行训练和可视化

1.Bagging说明并比较了预期均方误差的偏差方差分解，单个学习器与bagging集成的比较。在回归中，估计器的预期均方误差可以根据偏差、方差和噪声进行分解。在回归问题的数据集上的平均值上，偏差项测量估计器的预测与问题的最佳可能估计器（即贝叶斯模型）的预测不同的平均量。方差项测量在问题的不同实例上拟合时估计器的预测的可变性。最后，噪声测量由于数据的可变性而导致的误差的不可约部分。fromskle

三月七꧁ ꧂·2023-12-24 07:29

在深度学习中，端到端的含义

当涉及端到端深度学习时，以下是一些示例：图像识别：在图像识别任务中，传统方法可能涉及手动设计特征提取器和分类器。而端到端的深度学习

何处不逢君·2023-12-24 06:54

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。

weixin_39832643·2023-12-23 23:35

sk-learn实例-用朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）对文本进行分类

简介朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一个非常简单，但是实用性很强的分类模型，与基于线性假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。

张大千09·2023-12-23 23:35

【机器学习】模式识别

模式识别应用：医学影像分析、人脸识别、车牌识别、遥感图像2模式分类器分类器的分类：线性分类器、非线性分类器、最近邻分类器2.1分类器的训练（学习）过程2.2分类器的性能评价概念：真正例（TruePositive

qq_1532145264·2023-12-23 23:28

模式识别与机器学习（九）：Adaboost

1.原理AdaBoost是AdaptiveBoosting（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。

从零开始的奋豆·2023-12-23 22:37

Sklearn之Ensemble 估计器

分类器统计每个子分类器的预测类别数，再用「多数投票」原则得到最终预测。回归器计算每个子回归器的预测平均值。

月疯·2023-12-23 16:08

阅读笔记-PRECISE ADJACENT MARGIN LOSS FOR DEEP FACE RECOGNITION

问题：首先，在以往的损失函数中提到的“边际”是Softmax决策边界之间的边际，它不代表训练集中不同类别之间的真实的边际；其次，以往的损失函数对所有可能的类对组合施加了边界，这是不必要的。

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:24

阅读笔记-GICOFACE: GLOBAL INFORMATION-BASED COSINE OPTIMAL LOSS FOR DEEP FACE RECOGNITION

问题：首先以往的损失函数或不应用权重和特征归一化，如对比损失、三重损失、中心损失、范围损失和边际损失;或者不明确遵循提高辨别能力的两个目标，如L-Softmax损失

蜡笔小祎在线学习·2023-12-23 15:23

pytorch中的value, top = prob.topk(1, dim=1, largest=True, sorted=True)

函数：prob=F.softmax(logit,1)#按行softmax,行和为1value,top=prob.topk(1,dim=1,largest=True,sorted=True)topk函数参考网址

一位不愿暴露自己的小可爱·2023-12-23 08:38

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）

基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机实现数据分类（附带Matlab代码）在机器学习领域，核极限学习机（KernelExtremeLearningMachine，KELM）是一种有效的非线性分类器。

RTX99090·2023-12-23 05:36

CS231n 作业答案

CS231n三次大作业：#第一次作业##原始包下载：作业一完成包地址：作业一JupyterNotebook结果：KNNSVMSoftmaxTwolayernetFeatures第二次作业原始包下载：作业二完成包地址

tech0ne·2023-12-23 04:00

逻辑回归模型中特征是否需要归一化？

从前向过程来看：逻辑回归模型的输出是经过softmax的概率值，概率值的排序不受归一化的影响。从另一个角度来看，softmax其实也就实现了归一化的目的。

不会念经的木鱼仔·2023-12-23 03:46

树莓派，opencv，Picamera2利用舵机云台追踪人脸(PID控制）

RaspiberryCSI摄像头组装后的效果：二、项目目标追踪人脸：当人脸移动时，摄像头通过控制两个伺服电机（分别是偏航和俯仰）把该人脸放到视界的中心位置，本文采用了PID控制伺服电机三、具体步骤3.1下载用于人脸识别的级联分类器下载级联分类器

Firmin123456·2023-12-22 22:36

机器学习（7）

本章节是对我学习完机器学习（周志华）第七章所做出来的总结第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论贝叶斯决策伦是概率框架下实施决策的基本方法。

LY豪·2023-12-22 22:21

Keras 实例教程（二）- mnist数据集

这次执行的任务和《基于Softmax实现手写数字识别》中所描述的基本一致，也就是设法对MINST数据集中的手写数字图片进行识别。

chengjian666·2023-12-22 21:51

LSTM从入门到精通（形象的图解，详细的代码和注释，完美的数学推导过程）

先附上这篇文章的一个思维导图什么是RNN按照八股文来说：RNN实际上就是一个带有记忆的时间序列的预测模型RNN的细胞结构图如下：softmax激活函数只是我举的一个例子，实际上得到y也可以通过其他的激活函数得到其中

代码kobe·2023-12-22 19:58

激活函数\梯度下降\损失函数

激活函数主要有四个:sigmoid,tanh,RELU,LeakyRELU.还有一位博主将softmax也加了进来。也有一定的道理，因为这五个小兄弟都是将一个维的向量映射为另一个维的向量。接下

阮恒·2023-12-22 18:49

sigmoid函数与softmax函数

参考1.sigmoid函数介绍其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线（S型曲线）。Alogisticfunctionorlogisticcurveisacommon“S”shape(sigmoidcurve).也就是说，sigmoid把一个值映射到0-1之间。该函数具有如下的特性：当x趋近于负无穷时，y趋近于0；当x趋近于正无穷时，y趋近

听风1996·2023-12-22 17:49

机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）

机器学习算法（9）-集成技术（装袋-随机森林分类器和......在这篇文章中，我将解释XgBoost分类算法。

无水先生·2023-12-22 17:23

大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用文章目录大数据深度学习朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用一、简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景二

星川皆无恙·2023-12-22 15:29

机器学习——主成分分析（PCA）

利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机

Windsky23·2023-12-22 11:04

深度学习——线性回归和softmax回归

智能2112杨阳一、目的线性回归的从零开始实现及简洁实现softax回归的从零开始实现及简洁实现二、环境vscode（d2l，torch，pandas）希冀平台三、内容1、线性回归a、生成数据集defsynthetic_data(w,b,num_examples):#@save"""生成y=Xw+b+噪声"""b、读取数据集data_iter函数，该函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入，生

Windsky23·2023-12-22 11:03

动手学深度学习PyTorch-task1（线性回归；Softmax与分类模型；多层感知机）

课程源自：https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV部分PyTorch代码来自GitHub开源仓库：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch《动手学深度学习》官方网址：http://zh.gluon.ai/——面向中文读者的能运行、可讨论的深度学习教科书。1.线性回归基本概念

weixin_43756073·2023-12-22 08:18

pytorch-softmax解决分类问题，用fashion-mnist为例子，再走一遍数据获取到模型预测的流程。深度了解分类指标的递进关系

softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。

羞儿·2023-12-22 08:18

python中的r2评分为负值_解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

所以加上一行就行了out1=F.softmax(out1,dim=1)补充知识：在pytorch框架下，训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？

weixin_39648492·2023-12-22 08:17

联邦学习（pytorch）的损失值为负值解决办法

在用pytorch运行联邦学习程序时，损失值出现负值，如下：出现这种情况，我们可以用以下解决方法：方法一:在定义的模型里把self.softmax=nn.Softmax(dim=1)改成self.softmax

沉睡中的主角·2023-12-22 08:15

随笔：集成学习:关于随机森林，梯度提升机的东拉西扯

我们不知道该听谁的，就按照最简单的两个方法来决定:(1).少数服从多数：有两个分类器的预测概率都大于0.5，我们就认为是真的，小徐会喜

歌者文明·2023-12-21 23:47

推荐频道

Softmax分类器