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k近邻分类器
GEE:kNN(k-最近邻)分类教程(样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积)
kNN(k-最近邻)分类的方法和代码,其中包括制作样本点教程(本地、在线和本地在线混合制作样本点,合并样本点等),加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等),运行kNN(k-最近邻)
分类器
教程
_养乐多_
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2023-11-25 16:29
GEE机器学习专栏
分类
数据挖掘
人工智能
数据科学和人工智能技术笔记 十三、树和森林
十三、树和森林作者:ChrisAlbon译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0Adaboost
分类器
image#加载库fromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearnimportdatasets
布客飞龙
·
2023-11-25 16:26
用最简单的语言来解释一下数据挖掘的十大算法
C4.5以决策树的形式构建了一个
分类器
zdy0_2004
·
2023-11-25 14:39
机器学习
机器学习
机器学习学习路线及知识汇总
机器学习基础知识前言思维导图相关问题剖析以及python实现代码分类KNN算法原理步骤参数曼哈顿距离公式欧氏距离公式贝叶斯原理步骤贝叶斯分类算法的种类及作用高斯贝叶斯
分类器
(Gaussian)多项式贝叶斯
分类器
艾醒(AiXing-w)
·
2023-11-25 14:34
通俗易懂的机器学习
sklearn
python
svm原理之svm分类超平面
线性
分类器
(一定意义上,也可以叫做感知机)是最简单也很有效的
分类器
形式.在一个线性
分类器
中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念。用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。
机械之路
·
2023-11-25 06:13
Windows使用opencv训练模型过程记录(提供样本)
首先按照这个指引安装好所需要的工具:Windows环境下训练OpenCV
分类器
Windows环境下训练OpenCV
分类器
_@陌阡的博客-CSDN博客Python+pip下载opencv_createsamples.exe
keeng2008
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2023-11-25 05:35
Android
opencv
windows
计算机视觉
参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计
我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度,并以此设计
分类器
。当假设数据符合某种分布时,其参数均是未知的,此时分类模型是包含未知参数的概率模型,因此要对其进行参数估计。
于建民
·
2023-11-24 18:03
技术博客
机器学习
统计学
参数估计
模式识别
机器学习---最大似然估计和贝叶斯参数估计
1.估计贝叶斯框架下的数据收集,在以下条件下我们可以设计一个可选择的
分类器
:P(wi)(先验);P(x|wi)(类条件密度)但是。我们很少能够完整的得到这些信息!
三月七꧁ ꧂
·
2023-11-24 18:23
机器学习
机器学习
人工智能
opencv-使用 Haar
分类器
进行面部检测
Haar
分类器
是一种用于对象检测的方法,最常见的应用之一是面部检测。Haar
分类器
基于Haar-like特征,这些特征可以通过计算图像中的积分图来高效地计算。
普通研究者
·
2023-11-24 15:40
opencv
opencv
计算机视觉
人工智能
ovs
分类器
flow和miniflow
本文介绍ovs
分类器
中很重要的两个结构体:flow和miniflow,及其相关函数。
分享放大价值
·
2023-11-24 10:00
GEE:梯度提升树(Gradient Boosting Tree)分类教程(样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积)
GradientBoostingTree)分类的方法和代码,其中包括制作样本点教程(本地、在线和本地在线混合制作样本点,合并样本点等),加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等),运行梯度提升树
分类器
教程
_养乐多_
·
2023-11-24 10:06
GEE机器学习专栏
boosting
分类
集成学习
加载yolov5 模型到cuda0和加载resnet50模型到cuda1出错处理
先说下我工程:我需要使用yolov5的模型给出一张图中的检测结果,然后把这些检测结果再次送到resnet50的
分类器
中进行分类,刚开始我把两个模型都加载到了cuda0,一切完美运行.为了加速,我把yolov5
粼粼淇
·
2023-11-24 08:43
Pytorch
#
YOLO
深度学习
人工智能
python手写数字识别论文_Python数据分析及可视化实例之手写体数字识别
手写体数字识别MNIST数据集基于线性假设的支持向量机
分类器
LinearSVC#coding:utf-8#In[1]:#从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器。
weixin_39644021
·
2023-11-24 08:37
python手写数字识别论文
数据挖掘——
k近邻
算法入门
数据挖掘——
k近邻
算法入门**个人的学习笔记,欢迎大佬指点**保姆级注释,小白友好所需数据集链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1BgWuKq5qCLJMaX8G4khYKQ提取码
北岸&初晴°
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2023-11-24 05:43
数据挖掘
机器学习
机器学习实战之
K近邻
方法心得体会
暑假的时候在学习机器学习,买的第一本书是大名鼎鼎的的周志华老师的西瓜书,但由于是水平有限,所以看到了一半还是云里雾里的。于是在师兄的推荐下,入手了《机器学习实战》这本书,确实讲的很通俗易懂,而且每一章节都有相应的实战小项目练练手。暑假就把它给过了一遍,之后就看神经学习这方面的书籍去了,最近准备好好把暑假学习的知识好好整理一下,所以打算再好好过一遍这本书,并且把自己对于不同算法的认识也一并记录下来,
学习的学习者
·
2023-11-24 05:11
机器学习
K近邻
数据挖掘:
K近邻
数据挖掘:
K近邻
@(机器学习)[数据挖掘,
K近邻
,算法]K最近邻(k-NearestNeighbor,KNN)分类算法,是最简单的机器学习算法之一。
venter_zhu
·
2023-11-24 05:09
python
机器学习
数据分析
机器学习
数据挖掘
算法
数据挖掘5-
K近邻
K近邻
算法发表于2012-11-12下图中,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?
各种控恩恩恩
·
2023-11-24 05:08
数据挖掘
数据挖掘
数据挖掘-
k近邻
算法的R实现
一、代码实现(R语言)1.编写函数使用
k近邻
算法计算预测值myknnfindk(X,y,K.list)$CV.per[,1][,2][,3][,4][,5][1,]0.0333333300.0666
Rr-7
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2023-11-24 05:35
数据挖掘
数据挖掘
r语言
近邻算法
机器学习
数据挖掘
K近邻
(KNN)算法
1KNN描述
k近邻
算法是一种基本分类与回归算法,是一种监督式学习。2KNN算法思想基本思想是在距离空间里,如果一个样本的最接近的k个邻居里,绝大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别。
菜菜~
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2023-11-24 05:31
数据挖掘经典算法
数据挖掘
K近邻
什么时候用
K近邻
?交叉验证的时候。最常见的交叉验证方法是K折交叉验证,其中数据集被均匀分成K个子集,称为折,然后执行K次训练和测试,每次选择不同的折作为测试集,其余的作为训练集。
亖嘁
·
2023-11-24 05:54
数据挖掘
人工智能
天猫用户重复购买预测(速通二)
天猫用户重复购买预测(二)模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、
K近邻
分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型
盖盖的博客
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2023-11-24 01:46
读书笔记
预测
天池大赛
阿里云
特征优化
天猫用户重复购买预测
SSD与yolov1的对比
一、简单的介绍fastrcnn系列的模型的套路:1.使用事先设定的boundingboxes,对每个boxes重新采样像素或者特征,应用一个高质量的
分类器
。缺失是太慢了。想要提
欠我的都给我吐出来
·
2023-11-23 21:41
Course 3-Structuring Machine Learning Projects--Week 1
比如我们在训练一个猫的
分类器
,经过一段时间训练后,准确率达到了90%,但这对我们来说还不够好。
岱宗雪
·
2023-11-23 19:00
深度学习
深度学习
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
分类
python
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
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】
其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性
分类器
,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM是一种二类分类模型。
u013250861
·
2023-11-23 08:47
#
ML/经典模型
人工智能
机器学习
算法
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
人工智能
逻辑回归
OVR多分类概率手动计算
OVR手动数据归一化
OVR多分类问题
【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
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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
机器学习
笔记
人工智能
学习
神经网络
支持向量机
深度学习
【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
GIS数据处理
GIS
土地利用
水文模型
监督学习与
k近邻
算法
监督学习监督学习是最常用也是最成功的的机器学习类型之一。每当想要根据给定的输入预测某个结果,并且还有输入/输出对的示例时,都应该使用监督学习。这些输入/输出对构成了训练集,我们利用它来构建机器学习模型。我们的目标是对从未见过的新数据做出准确预测。监督学习停车需要人力来构建训练集,但之后的任务本来非常费力甚至无法完成,现在却可以自动完成,通常速度也很快。分类与回归监督机器学习问题主要有两种,分别叫作
编程回忆录
·
2023-11-22 20:35
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
Python
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
机器学习与大数据分析
机器学习
概率论
人工智能
【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
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2023-11-22 19:26
机器学习
人工智能
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
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2023-11-22 17:16
java
python
linux
大数据
深度学习
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
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2023-11-22 16:58
NLP高级和ChatGPT
深度学习
人工智能
自然语言处理
人工智能
机器学习实战4:Adaboost提升:病马实例+非均衡分类问题
一引言1元算法(集成算法):多个弱
分类器
的组合;弱
分类器
的准确率很低50%接近随机了这种组合可以是不同算法或同一算
weixin_34008805
·
2023-11-22 15:40
人工智能
面试
python
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
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2023-11-22 15:07
#
NLP/文本分类
自然语言处理
语义匹配
SimNet
[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
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2023-11-22 15:35
机器学习
机器学习
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
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2023-11-22 15:59
ai
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
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2023-11-22 08:38
机器学习
机器学习
集成学习
人工智能
【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
机器学习
人工智能
python
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
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2023-11-22 01:23
机器学习
笔记
逻辑回归
分类
人工智能
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
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2023-11-22 01:32
人工智能
机器学习
逻辑回归
OVR模型分类器
逻辑回归OVR分类
KNN(
k近邻
法)算法理论和实战
KNN概念
k近邻
法(k-nearestneighbor,k-NN)是一种基本分类与回归方法。
k近邻
法的输入为实例的特征向量对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。
数据与后端架构提升之路
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2023-11-21 21:07
机器学习
机器学习
人工智能
knn
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
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2023-11-21 18:40
CV学习
cnn
学习
深度学习
【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
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2023-11-21 16:35
深度学习与计算机视觉
深度学习
计算机视觉
机器学习
【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
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2023-11-21 14:42
人工智能
深度学习
机器学习
机器学习
人工智能
计算机视觉
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
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2023-11-21 11:08
人工智能
人工智能
算法
机器学习
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
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2023-11-21 10:07
Python
计算机视觉
python
opencv
学习
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