k近邻分类器第17页

【论文阅读】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

实验表明快速文本分类器fastTextfastTextfastText与深度学习分类器在准确度方面等价，并且训练和评估过程要快。

沐兮Krystal·2023-10-22 14:57

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

机器学习 | Python实现KNN(K近邻)算法模型

目录基本描述模型假设模型原理程序设计小结基本描述机器学习中的K近邻算法（K-NearestNeighbors）是一种简单而实用的分类和回归方法。

机器学习之心·2023-10-21 19:55

【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

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外

bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之K近邻算法番外

bug别找我·2023-10-21 18:17

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

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。使用感知机算法，我们最小化误分类错误。但在SVM中，我们的优化目标是最大化间隔（margin）。间隔定义为分隔的超平面（决策边界）之间的距离，距离超平面最近的训练样本称为支持向量。如图3.10所示：图3.10：SVM最大化决策边界

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

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

深度学习基础算法

算法1.K近邻算法机器学习--K-近邻算法(KNN)_k近邻-CSDN博客2.数据库样本:CIFAR-10CIFAR-10数据集（介绍、下载读取、可视化显示、另存为图片）_cifar10数据集-CSDN

Python9724·2023-10-21 00:40

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

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

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

Python 机器学习入门之K-Means聚类算法

K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之K-Means++2.2距离优化之elkanK-Means三、优缺点1、优点2、缺点前言学完K近邻算法

bug别找我·2023-10-20 15:21

【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

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

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

https://edu.csdn.net/course/play/8211/168728第一章：深度学习必备基础知识点01.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

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

中国xx集团信息技术工程师面试

zkzq·2023-10-19 13:43

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

《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

《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

COMMUTING CONDITIONAL GANS FOR MULTI-MODAL FUSION

方法Cf^ff是分类器，Pf^ff(oi_ii)是第i个物体出现的融合概率作者未公布代码

宇来风满楼·2023-10-18 14:31

CCF CSP认证历年题目自练Day23

CCFCSP认证历年题目自练Day23题目一试题编号：202006-1试题名称：线性分类器时间限制：1.0s内存限制：512.0MB题目分析（个人理解）题目很长，专门吓唬人的，第一行输入两个数n是坐标数

尚棹芸·2023-10-18 12:48

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。

落叶霜霜·2023-10-18 10:13

[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]

我们将涵盖多种模型，包括保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、

落叶霜霜·2023-10-18 10:33

Probability Calibration概率校准大比拼：性能、应用场景和可视化对比总结

简单来说，概率校准就是将分类器输出的原始预测概率转换为更准确、更可靠的概率值。这样做的目的是为了让模型的预测结果更接近实际情况，从而提高模型在特定应用场景中的可用性。

Mr数据杨·2023-10-18 09:03

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习集成学习——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

51-60天

第51天:kNN分类器两种距离度量.数据随机分割方式.间址的灵活使用:trainingSet和testingSet都是整数数组,表示下标.arff文件的读取.需要weka.jar包.求邻居.投票.代码如下

谨言慎行324·2023-10-18 07:28

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随机森林回归、多输出随机森林回归、XGBoost回归。

Python数据开发·2023-10-18 00:29

机器学习算法综述——有监督学习

之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP多层感知机（人工神经网络）三、贝叶斯分类器家族

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

机器学习之k近邻法

声明：1、本文仅为学习笔记，不得商用2、文中所引文献，已在参考资料中说明，但部分来源于网络，出处无可考究，如果文中引用了您的原创，请您私信我3、如果内容有错误或者不准确的地方请大家指正k近邻算法简述k近邻模型模型距离度量

飞虹舞毓·2023-10-17 22:51

机器学习方法之k近邻方法的综述

机器学习方法之k近邻方法的综述前言k近邻方法的相关综述最近邻方法k近邻方法加权k近邻方法kknn程序包的介绍前言本篇博客的目的是想用最简单的话讲清楚k近邻方法，欢迎大家在评论区提出你们的看法，你们的批评是我前进的动力

嘛里嘛里哄·2023-10-17 22:46

【论文阅读】RadHAR：通过毫米波雷达生成的点云识别人类活动

文章目录原文题目摘要1引言2背景2.1毫米波雷达3RADHAR概述3.1数据收集和预处理3.2MMActvity数据集3.3数据预处理3.4分类器4评价5结论原文题目RadHAR:HumanActivityRecognitionfromPointCloudsGeneratedthroughaMillimeter-waveRadar

dotJunz·2023-10-17 18:32

K近邻算法

K近邻算法1.K近邻算法简介2.K近邻算法常见距离度量2.1欧氏距离（EuclideanDistance）2.2曼哈顿距离（ManhattanDistance）2.3切比雪夫距离（ChebyshevDistance

雾岛LYC听风·2023-10-17 18:24

【机器学习】逻辑回归

文章目录逻辑回归定义损失函数正则化sklearn里面的逻辑回归逻辑回归逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。

高朗·2023-10-17 05:01

用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络

计算机视觉研究院·2023-10-16 21:09

第4章下最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

Cai-Gbro·2023-10-16 19:02

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P16 Loss可能影响网络训练失败&softmax与sigmoid

构建分类器，解决有多个正确答案的问题时，用Sigmoid函数分别处理各个原始输出值。Softma

QwQllly·2023-10-16 14:36

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