k近邻分类器第2页

传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？

问题描述：传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？

神笔馬良·2024-02-13 21:03

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量

Dr.Cup·2024-02-13 13:07

CSP-202006-1-线性分类器

CSP-202006-1-线性分类器解题思路通过比较第一个训练数据点的类别和直线函数值的正负来确定标准类别和标准函数值的正负。

LOST P·2024-02-13 10:57

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

二、分类器原理阐述1、前向传播：输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理后，传到输出层，计算实际输出和期望输出的误差。2、误差反向传播：

入门小新手·2024-02-13 10:22

Logistic回归

训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。

洛克黄瓜·2024-02-13 09:27

机器学习原理到Python代码实现之KNN【K近邻】

K-NearestNeighborK近邻算法该文章作为机器学习的第三篇文章，主要介绍的是K紧邻算法，这是机器学习中最简单的一种分类算法，也是机器学习中最基础的一种算法。

神仙盼盼·2024-02-12 18:15

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients）以下简称HOG，就是一种人工设计的特征，用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的

Jachin111·2024-02-12 15:37

GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示（Mapbiomas 集成包）内含使用教程和下载链接

巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划，这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动分类器功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列

此星光明·2024-02-12 15:41

Spark MLlib

二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换（一）特征提取：TF-IDF（二）特征转换：标签和索引的转化四、分类与回归（一）逻辑斯蒂回归分类器

Francek Chen·2024-02-12 11:15

Python概率建模算法和图示

要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归

亚图跨际·2024-02-12 09:26

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器

appron·2024-02-11 14:50

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

陌简宁·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

即通过多轮迭代，每轮迭代生成一个弱分类器，并在上一轮分类器残差的基础上进行训练，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，且迭代思路与Adaboost（利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重

wxw_csdn·2024-02-11 14:10

学习笔记 ——GBDT（梯度提升决策树）

一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。

dastu·2024-02-11 14:40

K 近邻算法

K近邻算法概述K近邻算法的核心思想：距离接近的事物具有相同属性的可能性要大于距离相对较远的。基本概念K近邻算法（KNN）：KNN表示K个最近的邻居的意思，即每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:51

TCGA+biomarker——C-index

ROC曲线，展示特异性和敏感性，ROC曲线下的面积被称为AUC，它介于0.5和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。2

Clariom·2024-02-10 20:14

单细胞分析之细胞注释工具Garnett

Garnett使用弹性网回归模型的机器学习算法训练出一个基于回归的分类器。随后训练好的分类器就可以用于更多数据集的细胞类型定义。官网：https://cole-trapn

11的雾·2024-02-10 19:00

机器学习9-随机森林

每个决策树都是一种分类器，通过对输入数据进行一系列的决策来进行分类。2.随机抽样：在构建每个决策树时，随机森林从原始数据

dracularking·2024-02-10 10:12

Task10-向前分布算法和梯度提升决策树

（1）Adaboost的加法模型：在Adaboost的基础上，将多个基分类器合并为一个复杂分类器，是通过计算每个基分类器的加权和。

沫2021·2024-02-10 09:42

机器学习（8）

本章节是对我学习完机器学习（周志华）第八章所做出来的总结第八章集成学习8.1个体与集成集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等。

LY豪·2024-02-10 03:24

AdaBoost 算法

AdaBoost算法是一种经典的集成学习算法，它将多个弱分类器集成起来，以达到较高的分类准确率，广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面，AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。

Rnan-prince·2024-02-08 08:03

AdaBoost算法

Boosting方法的核心思想在于将多个弱分类器组合成一个强分类器。这些弱分类器通常是简单的模型，比如决策树，它们在训练过程中的错误会被后续的弱分类器所修正。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-08 08:29

1、卷积分类器

简介卷积分类器训练分类器示例-训练一个卷积分类器步骤1-加载数据步骤2-定义预训练基步骤3-附加头步骤4-训练结论欢迎来到计算机视觉！你是否曾经想过教一台计算机去看？在这门课程中，这正是你将要做的！

AI算法蒋同学·2024-02-08 06:53

机器学习--K近邻算法，以及python中通过Scikit-learn库实现K近邻算法API使用技巧

文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(KNN)概念3.电影类型分析4.KNN算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3

景天科技苑·2024-02-08 06:41

随机森林分类器原理简述

什么是随机森林分类器？

散修然·2024-02-07 20:30

机器学习（machine learning）大合集

1、线性分类器怎么理解呢？我们可以把此分类器理解为线性空间的划分，最简单的，在二维空间上，通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配，W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。

AI信仰者·2024-02-07 17:54

Scikit-learn－04.决策树算法

决策树是分类器中的一种，属于有监督学习方法。简单来说，分类器就是根据样本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的

sun zi chao·2024-02-07 09:02

解释性AI（XAI）技术和方法

局部解释工具的使用：LIME的应用：对于复杂的机器学习分类器预

李建军·2024-02-07 09:00

Sklearn库知识学习-学习笔记

机器学习"课程内容导学1.1机器学习的目标1.2机器学习分类监督学习监督学习是指: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，也称为监督训练或有教师学习。

努力奋斗的durian·2024-02-07 08:22

神经网络的参数设计

论文将卷积网络分为分类器和特征提

菜鸟瞎编·2024-02-06 23:48

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。

@Duang~·2024-02-06 19:03

G7-Semi-Supervised GAN解读

同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络（SGAN）的鉴别器是多分类器

我也不太懂·2024-02-06 18:18

集成算法概述

集成算法的基本思想：训练时用多种分类器一起完成同一份任务。测试时对待测试样本分别通过不同的分类器，汇总最后的结果。投票方式，可分为软投票和硬投票。

J_Anson·2024-02-06 18:07

机器学习实战朴素贝叶斯分类器

不过，分类器有时会产生错误结果，这是可以要求分类器给出一个最优的类别的猜测结果，同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率分类器。

shenny_·2024-02-06 17:04

2019-10-10 kNN近邻算法

k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法，为了和其他算法统一，可以认为训练数据集就是模型本身。KNN分类算法：“投票法”，选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。

lqzzz·2024-02-06 05:42

深度学习之循环神经网络进阶

这一讲我们学习如何实现一个循环神经网络的分类器：我们要解决的问题是名字分类，我们根据名字找到其对应的国家。上一讲我们介绍了循环神经网络。

丘小羽·2024-02-06 00:47

【基于Xilinx ZYNQ7000的PYNQ框架项目】04开发板上运行人脸识别模型

因为当初做这个项目的主要目的是锻炼嵌入式开发的能力，所以人脸识别模型是直接使用的opencv自带的分类器。

小黄能吃辣·2024-02-05 22:15

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第三课

✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(3)21.什么是K近邻

普修罗双战士·2024-02-05 19:14

室内定位系列

室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）室内定位系列（二）——仿真获取RSS数据室内定位系列（三）——位置指纹法的实现（KNN）室内定位系列（四）——位置指纹法的实现（测试各种机器学习分类器）室内定位系列

_49_·2024-02-05 15:04

第七章朴素贝叶斯机器学习

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，

颜大哦·2024-02-05 14:32

朴素贝叶斯原理

它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:58

随机森林回归器

文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数，属性与接口，全部和随机森林分类器一致。

功夫大笨鲨·2024-02-04 23:32

随机森林回归参数详解

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构

今天也要加油丫·2024-02-04 23:32

随机森林回归器的参数详解

整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion

恒c·2024-02-04 23:01

贝叶斯分类器

总结本节从贝叶斯公式出发，通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数，基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子，但实际情况下，不一定是正态分布的，此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的，如果数据点都来自同一个分布，就是使用最大似然估计，如果数据点不是来自同一个分布，我们引入混合模型，采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数，但我们如果在没有假设基

抄书侠·2024-02-04 20:33

2019-03-1

ML——贝叶斯分类器贝叶斯决策论贝叶斯决策论：概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言，考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。

jessica涯·2024-02-04 18:19

scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误

这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均F1指标，从而可能导致对分类器性能

叶庭云·2024-02-04 15:08

02神经网络的学习及代码实现

常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等，使用特征量将图像数据转换为向量，然后对转换后的向量使用SVM、KNN等分类器进行学习。这种方法也需要人工设计特

我闻如是·2024-02-04 12:04

机器学习-基础分类算法-KNN详解

KNN-k近邻算法k-NearestNeighbors思想极度简单应用数学只是少效果好可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程创建简单测试用例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltraw_data_X

小旺不正经·2024-02-04 11:10

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