Softmax分类器第27页

OpenCV实战（32）——使用SVM和定向梯度直方图执行目标检测

2.2SVM原理3.HOG可视化4.人物检测5.完整代码小结系列链接0.前言本节中，我们将介绍机器学习方法支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)，它可以根据训练数据得到准确的二分类分类器

盼小辉丶·2023-09-15 06:00

一个基本的BERT模型框架

BERT模型由多个组件组成，包括嵌入层、Transformer编码器和分类器等。编写这些组件的完整代码超出了文本的范围。然而，一个基本的BERT模型框架以便了解其结构和主要组件的设置。

天一生水water·2023-09-14 22:28

深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别

使用Softmax回归来实现手写数字识别，即给定一张手写数字，判断属于0--9中哪一个数字。

暗夜猎手-大魔王·2023-09-14 22:44

linux手写数字识别,OpenCV 3.0中的SVM训练 mnist 手写字体识别

前言：SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法mnist是一个手写字体图像数据库，训练样本有60000个，测试样本有10000个LibSVM一个常用的SVM框架OpenCV3.0中的ml包含了很多的

Photosource·2023-09-14 22:13

【转】利用Open CV和SVM实现问题识别

archive/2012/11/26/2788509.htmlhttp://www.cnblogs.com/justany/archive/2012/11/27/2789767.html一、SVM介绍分类器分

aodiyu3146·2023-09-14 22:42

Python机器学习应用-北京理工大学 - 【第二周】有监督学习

•输出：分类模型根据这些训练数据，训练自己的模型参数，学习出一个适合这组数据的分类器，当有

Han_Kin·2023-09-14 22:39

d2l的一些理论知识的整理【1】

2.1.数据操作2.2.数据预处理2.3.线性代数2.4.微积分2.5.自动微分2.6.概率2.7.查阅文档3线性神经网络3.1.线性回归3.2.线性回归的从零开始实现3.3.线性回归的简洁实现3.4.softmax

懒回顾，半缘君·2023-09-14 18:40

竞赛选题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

laafeer·2023-09-14 13:55

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

iuerfee·2023-09-14 13:10

深度学习中softmax激活函数的用法

在深度学习中，“softmax”是一种常用的激活函数，它主要用于多类别分类任务中的输出层。

小宋加油啊·2023-09-14 12:05

VGGNet为什么效果比AlexNet好

16神经网络结构图，可以看到其组成由：个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的的卷积层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层个通道数是的全连接层+softmax

机器不会学习·2023-09-14 08:59

【2023】数据挖掘课程设计：基于TF-IDF的文本分类

QomolangmaH·2023-09-14 07:46

朴素贝叶斯分类器之分类实操

python朴素贝叶斯分类器之分类实操基本概念鲁棒性Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概念：1.是模型具有较高的精度或有效性，这也是对于机器学习中所有学习模型的基本要求；2.是对于模型假设出现的较小偏差

yb705·2023-09-14 06:52

Logistic函数的各个参数作用分析及其在电机控制中的应用

近几天对神经网络分类器的学习中，看到了Sigmoid函数。Sigmoid函数的表达式为：在Matlab或者Octave中可以画出函数曲线。

qq_27158179·2023-09-14 05:41

【Halcon视觉】OCR字符识别

算子read_ocr_class_mlp（）读取OCR字符识别分类器do_ocr_multi_class_mlp（）使用OCR字符识别分类器素材效果代码*关闭窗口dev_close_window()*打开窗口

文布斯·2023-09-14 04:12

【交叉熵损失torch.nn.CrossEntropyLoss详解-附代码实现】

CrossEntropyLoss什么是交叉熵softmax损失计算验证CrossEntropyLoss输入输出介绍验证代码多维交叉熵验证代码什么是交叉熵交叉熵有很多文章介绍，此处不赘述。

y_dd·2023-09-13 23:22

第七章集成学习（AdaBoost、Bagging）

集成学习（AdaBoost、Bagging）文章目录集成学习（AdaBoost、Bagging）基于数据集多重抽样的分类器决策树桩（decisionstump）AdaBoost的实现bagging实验部分基于数据集多重抽样的分类器

极恶狒狒·2023-09-13 18:21

bounding box线性回归

#boundingboxregression原理如图所示绿色框为飞机的GroundTruth(GT)，红色为提取的positiveanchors，即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准

Taiyang625·2023-09-13 13:47

R语言机器学习与临床预测模型76--预测模型验证方法

这种方法常见于决策树、朴素贝叶斯分类器、线性回归和逻辑回归等

科研私家菜·2023-09-13 12:27

Lecture 5 卷积神经网络

上一讲的神经网络是线性分类器的堆叠，只不过在中间加入非线性函数，对中间层产生的模板加权后得到最终的得分。

HRain·2023-09-13 12:31

Task5 模型融合

对于回归问题，可以将分类器输出的结果求平均值。投票法和平均法都是很有效的结合策略，Stacking

沫2021·2023-09-13 11:15

人脸识别实战之基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型

早期传统的方法有HaarCascade、HOG等，基本做法就是特征描述子+滑窗+分类器，随着2012年Alexnet的出现，慢慢深度学习在这一领域开始崛起。

CodingInCV·2023-09-13 09:50

TF中使用softmax函数；

简介代码importtensorflowastfx1=tf.constant([[5.8,4.0,1.2,0.2]])#5.8,4.0,1.2,0.2（0）w1=tf.constant([[-0.8,-0.34,-1.4],[0.6,1.3,0.25],[0.5,1.45,0.9],[0.65,0.7,-1.2]])b1=tf.constant([2.52,-3.1,5.62])y=tf.matm

phac123·2023-09-12 10:04

Pytorch使用nn实现softmax回归

思路使用Fashion-MNIST数据集.在定义模型的时候要注意数据的格式.对于softmax,可以在损失函数的时候一起去搞,网络中依然只需要线性就好了.下面两种写法的另一个文件为:d2lzh_pytorch.pyimportrandomfromIPythonimportdisplayimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorchvisioni

phac123·2023-09-12 10:33

【AI理论学习】语言模型Performer：一种基于Transformer架构的通用注意力框架

一种基于Transformer架构的通用注意力框架Performer论文解读RegularAttentionMechanismFAVOR+：通过矩阵相关性实现快速注意力Attention的时间复杂性绕过softmax

镰刀韭菜·2023-09-12 10:26

机器学习之二分类逻辑回归案例：《鸢尾花数据》

分类器预测思路：将带有结果的样本分为训练集和测试集，进行机器学习。训练集用于计算模型，测试集检验模型的准确率。训练集和测试集参数均通过后，可用于预测模型。

梦游症者·2023-09-12 10:55

PyTorch学习之图像分类器

PyTorch学习之图像分类器学习网站http://pytorch123.com/SecondSection/neural_networks/训练一个图像分类器通过前面的章节，我们已经知道怎样定义一个神经网络

坐在墙上的猫·2023-09-12 09:30

机器学习策略二——优化深度学习系统

假设你正在调试猫分类器，然后你取得了90%准确率，相当于10%错误，在你的开发集上做到这样，这离你希望的目标还有很远。你的队员看了一下算法分类出错的例子，注意到算法将一

Luo_LA·2023-09-12 07:25

情感分类（Sentiment Classification）

情感分类一个最大的挑战就是标记的训练集没有那么多，但是有了词嵌入，即使只有中等大小的标记的训练集，也可以构建一个不错的情感分类器。

双木的木·2023-09-12 05:57

AUC的理解

a反映出当前的阈值下，分类器有多少概率把负例判成正例。b反映出有多少概率把正例判成正例。当阈值取无穷大时，一定是在原点。因为把所有都判成负例了，纵轴一定是0，横轴也是0。

己亥孟陬·2023-09-12 04:40

Image Segmentation

easytounderstand):卷积神经网络CNN（3）——FCN(FullyConvolutionalNetworks)要点解importantideas:upsamplingendtoend-softmaxpixelwiseclassificationoriginalpaper

aureole420·2023-09-12 03:38

Transformer-2. 注意力分数

高斯核指数部分可以视为注意力评分函数（attentionscoringfunction），简称评分函数（scoringfunction），然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。

cartes1us·2023-09-12 01:51

机器学习模型的评价指标和方法

机器学习模型的评价指标和方法对于二类分类器/分类算法，评价指标主要有accuracy，[precision，recall，F-score，pr曲线]，ROC-AUC曲线，gini系数。

perfect Yang·2023-09-11 21:55

动手学深度学习之注意力机制

1.安装库pipinstalld2l2.注意力公式公式一Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt

强强学习·2023-09-11 15:13

Attention中Q，K，V的作用机制

softmax函数内Q和K的转置相乘目的是为了：计算Q和K的相关性。如上图

Iron_lyk·2023-09-11 15:42

IP175LLF基本参数和引脚图

85C)内置5个MAC和4个PHY每个端口可配置为10base-t、100Base-TX最多2K个MAC地址支持自极性10Mbps汽车MDI-MDIX支持1个MII/RMII端口Layer2-4多字段分类器支持

友方Flay·2023-09-11 15:23

IP175D参考资料和引脚图

6个MAC和5个PHY每个端口可配置为10base-t、100Base-TX最多2K个MAC地址支持自极性10Mbps广播风暴防护汽车MDI-MDIX支持3个MIL/RMII接口Layer2-4多字段分类器支持

友方Flay·2023-09-11 15:22

关于混淆矩阵、ROC曲线和KS值

一、定义混淆矩阵是分类器模型性能评估中常用的一种工具，也可以称为误差矩阵。该矩阵展示了分类器在预测过程中真实类别与预测类别之间的对比情况，包括真实为正/负类而被预测为正/负类的样本数。

张hanwen·2023-09-11 01:34

用sklearn 保存和加载模型的两种方法

pickle模块或者sklearn内部的joblib#####方法一####importpicklefromsklearn.svmimportSVCfromsklearnimportdatasets#定义分类器

chenpe32cp·2023-09-10 19:12

损失函数

聊聊机器学习中的损失函数机器学习中的损失函数平方损失（线性回归）对数损失（交叉熵损失softmax,logstic）最大熵原理(引出softmax,logstic),都是对数线性模型合页损失(hingeloss

闫阿佳·2023-09-10 10:06

AttributeError: ‘list‘ object has no attribute ‘log_softmax‘

在训练时，用交叉熵损失函数要进行softmax计算，其data和label需要满足一定的条件：预测的结果返回的值y要是tensor，不能是numpyarray或者list，所以报错；我的做法是对程序运行调试模式

Good@dz·2023-09-10 09:35

《机器学习实战》学习笔记（三）

文章目录第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯引言朴素贝叶斯优缺点朴素贝叶斯的一般过程4.1基于贝叶斯决策理论的分类方法4.2条件概率贝叶斯公式4.3使用条件概率来分类4.4使用朴素贝叶斯进行文档分类朴素贝叶斯分类器的两个假设

书生丶丶·2023-09-09 23:31

解决'InceptionOutputs' object has no attribute 'log_softmax'

'InceptionOutputs'objecthasnoattribute'log_softmax'在pytorch0.4之前的版本会报错成'tuple'objecthasnoattribute'log_softmax

ssmem·2023-09-09 18:31

CatBoost vs. LightGBM vs. XGBoost，谁才是最强王者！

提升算法是一类机器学习算法，通过迭代地训练一系列弱分类器（通常是决策树）来构建一个强分类器。在每一轮迭代中，新的分类器被设计为修正前一轮分类器的错误，从而逐步提高整体的分类性能。

Python数据挖掘·2023-09-09 14:54

【AI】机器学习——线性模型（逻辑斯蒂回归）

3.3.2逻辑回归模型3.3.3参数求解逻辑斯蒂回归策略3.3.4损失函数3.3.5应用：语句情感判断3.3.6多角度分析逻辑回归信息论角度数学角度与朴素贝叶斯对比3.3.7从二分类到多分类问题多次二分类softmax

AmosTian·2023-09-09 14:28

ICCV 2023|通过慢学习和分类器对齐在预训练模型上进行持续学习

作者介绍张耕维悉尼科技大学在读博士生，研究方向为持续学习报告题目通过慢学习和分类器对齐在预训练模型上进行持续学习内容简介持续学习研究的目标在于提高模型利用顺序到达的数据进行学习的能力。

AITIME论道·2023-09-09 13:57

深度学习入门教学——代价敏感学习

1、背景常用于分类器性能评估的指标为：准确率或错误率，也就是代价不敏感学习。【注】代价：一个类别被错误分类到其他类别的惩罚（也称为权重）。代价不敏感学习的前提是：不同类的误分类代价相同。

恣睢s·2023-09-09 05:36

机器学习入门教学——独热编码One-hot

但是分类器并不能直接对数据进行分类，所以我们需要先对数据进行处理。