k近邻分类器第20页

AI对抗初识

网络安全：主要包括网络设施和学习框架的漏洞，后门安全问题，以及恶意技术等（3）算法安全：算法的设计以及决策相关的安全问题3、人工智能应用面临的安全风险：（1）逃避攻击：欺骗人工智能应用，例如扰乱网络流量的分类器

Sally Y·2023-09-29 02:10

初识GAN（Generative Adversarial Nets）网络

第一套网络是我们需要训练的分类器（下图中的

HHzdh·2023-09-29 02:09

朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

目录一、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、贝叶斯定理基础条件概率定义例子贝叶斯公式定义例子三、朴素贝叶斯算法原理基本构成定义例子分类过程定义例子不同变体定义例子四

TechLead KrisChang·2023-09-29 01:03

工业蒸汽量预测（速通二）

工业蒸汽量预测（二）特征工程1.数据预处理和特征处理1.1数据预处理1.2特征处理2.特征降维2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4

盖盖的博客·2023-09-28 23:28

31、机器学习k近邻

在特征空间中与样本最相似（距离最近）的k个样本中大多数样本归属的类别为该样本归属的类别。常用的距离为欧式距离。需要做标准化处理。k值取很小：容易受异常点影响k值取很大：容易受最近数据太多导致比例变化性能问题优点：易于理解、实现，无须参数估计和训练模型缺点：测试集预测时计算的计算量大、k值一定要确定取值不当会影响模型效果适用几千到几万的小样本数据加快搜索速度——基于算法的改进KDTree,API接口

mssssssssss2·2023-09-28 22:39

【计算机视觉、机器学习】

套路1.收集数据并给定标签2.训练一个分类器3.测试评估图像分类任务图像表示：计算机眼中的图像

岩塘·2023-09-28 21:39

逻辑回归（Logistic回归又名对数几率回归）原理及python代码实现

1.公式推导为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和代人Sigmoid函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。

南山十一少·2023-09-28 00:26

囡囡虾米·2023-09-27 23:55

【颜色识别】【Python+OpenCV】KNN（K近邻算法）实现魔方颜色识别【 3-1】

无敌三角猫·2023-09-27 21:38

K近邻算法(KNN)原理小结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录1.KNN算法原理2.KNN算法三要素3.KNN算法之暴力实现原理4.KNN算法之KD树实现原理5.KNN算法之训练样本不平衡情况6.算法优缺点1.KNN算法原理KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果。决策规则：分类任务：输出结果为k个训练样本中占大多数的类。回归任务：输

小白学视觉·2023-09-27 21:36

OpenCV中的K近邻算法

K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在OpenCV中，我们可以利用KNN算法进行图像分类、目标检测和模式识别等任务。

WzisTypescript·2023-09-27 21:02

【机器学习】AdaBoost

adaboost每个树都是stump，即二分类树AdaBoost核心思想adaboost是weeklearner的组合不同的弱分类器有不同的权重每个分类器都会受到上一个分类器error的影响前一个分类器的

小丫么小阿豪·2023-09-27 21:17

Adaboost,GBDT,Xgboost

集成学习就是构建多个弱分类器对数据集进行预测，然后利用某种策略将多个分类器的结果集成起来，作为最终的预测结果。

writ·2023-09-27 20:24

xgboost

lr，xgboost作为baseline比较合适baggingvsboostinghttps://www.cnblogs.com/earendil/p/8872001.htmlboost：使用欠拟合的弱分类器

泓礼·2023-09-27 11:43

经典网络解析（三）GoogleNet | Inception块，11卷积核，辅助分类器* 整体结构代码

文章目录1.串联结构VGG存在的问题2.GoogleNet结构解析2.1Inception块2.2最后采用平均池化操作2.3辅助分类器3.代码实现3.1实现Inception块3.2各个块依次实现4**

Qodi·2023-09-27 04:18

十大数据挖掘算法之-KNN(K近邻)算法

KNN算法（K-NearestNeighbors）是一种基本的机器学习算法，常用于分类和回归任务。1.KNN算法简介KNN算法是一种监督学习算法，用于解决分类和回归问题。它的核心思想非常简单：一个样本的类别或值由其最近邻居的类别或值决定。这里的K代表了选择多少个最近邻居来做决策。2.算法原理KNN算法的工作原理可以概括为以下几个步骤：选择K值：首先，选择一个合适的K值，它代表了你希望用多少个最近邻

鸡汤本汤·2023-09-27 02:56

【计算机视觉】3.传统计算机视觉方法

图像分割基于阈值检测的方法基于边缘检测的方法基于区域的分割方法基于图论的分割方法三、人脸检测四、行人检测五、SVM六、DPM一、大纲图像分割基于阈值、基于边缘基于区域、基于图论人脸检测Haar-like特征+级联分类器行人检测

Scott_S·2023-09-26 21:40

Deep Span Representations for Named Entity Recognition

findings-acl.672.pdfACL2023介绍问题作者认为，一个好的span表征对于NER任务是非常重要的，而之前的工作都是将第一个或最后一个的表征简单的进行组合后，没有进行充分的交互就送入到实体分类器中进行分类

pepsi_w·2023-09-26 18:35

深度学习基础概念理解

2、全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

盛世芳华·2023-09-26 14:39

GoogLeNet网络

目录1.创新点1.1引入Inception结构1.21×1卷积降维1.3两个辅助分类器1.4丢弃全连接层，使用平均池化层2.网络结构3.知识点3.1torch.cat3.2关于self.training3.3

MyDreamingCode·2023-09-26 14:35

【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题

常用分类算法介绍分类算法是一类机器学习算法，用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。以下是一些常见的分类算法：逻辑回归（LogisticRegression）：通过对线性函数应用sigmoid函数，将数据映射到一个概率值，然后根据阈值对数据进行二分类。决策树（DecisionTree）：构建一棵树状结构来表示特征之间的关系，并根据特征的取值分割数据，最终将数据分到不同的类别中。支持向量机（S

傻傻虎虎·2023-09-26 09:18

Pytorch---空间特征金字塔SPP模块的实现

论文地址如下：论文地址该模块的主要作用是：在分类网络中，通过分类器之后，与全连接层连接时，全连接层的形状是固定的，所以必须将输入网络的图片resize成224224，否则当数据传输到全连接层时，权重不匹配

饭饭饭饭饭炒蛋·2023-09-26 08:12

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。

Rover Ramble·2023-09-25 22:55

C++实现nms和softmax

1、NMS原理（通俗易懂）：先假设有6个候选框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。

qq_41920323·2023-09-25 19:47

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4

cos six·2023-09-25 15:06

机器学习（18）---朴素贝叶斯

朴素贝叶斯一、概述1.1概率分类器1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集

冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

基于YOLOV5的DeepSort轨迹跟踪方法(一)

YOLO之前的检测算法都是基于分类器实现，例如滑动窗口在图片上滑动评估物体的存在。YOLO—次性计算包含边界框及每个边界框所属类别概率的输出，这个过程是一阶段、端到端

椒椒。·2023-09-25 14:53

人工智能安全-2-非平衡数据处理(2)

5算法层面代价敏感：设置损失函数的权重，使得少数类判别错误的损失大于多数类判别错误的损失；单类分类器方法：仅对少数类进行训练，例如运用SVM算法；集成学习方法：即多个分类器，然后利用投票或者组合得到结果

HenrySmale·2023-09-25 09:47

经验熵和经验条件熵

问题描述：假设我们有一个水果分类器，它根据水果的颜色（红、绿、黄）和形状（圆、椭圆）将水果分为三类：苹果、香蕉和橙子。我们有一些观测数据来估计水果的颜色和形状的概率分布，并计算经验熵和经验条件熵。

Chen_Chance·2023-09-25 02:23

Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测

Keras神经网络实现泰坦尼克号旅客生存预测介绍数据集介绍算法学习器分类器实现数据下载与导入预处理建立模型训练可视化评估，预测结果代码介绍参考资料：网易云课堂的深度学习应用开发TensorFlow实践（

weixin_42353399·2023-09-24 18:51

机器学习笔记 - 维度诅咒的数学表达

1、点之间的距离kNN分类器假设相似的点也可能有相同的标签。但是，在高维空间中，从概率分布中得出的点往往不会始终靠近在一起。我们可以用一个简单的例子来说明这一点。

坐望云起·2023-09-24 05:46

KNN-K近邻算法（K-Nearest Neighbors）

k近邻算法的特点思想极度简单应用数学知识少（近乎为零）效果好(缺点？)

DevGeek·2023-09-23 23:35

scikit-learn机器学习算法封装

K近邻算法K-最近邻（KNN）是一种有监督的机器学习算法，可用于解决分类和回归问题。它基于一个非常简单的想法，数据点的值由它周围的数据点决定。考虑的数据点数量由k值确定。因此，k值是算法的核心。

DevGeek·2023-09-23 23:04

37从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --非极大值抑制

非极大值抑制的作用在进行目标检测过程中，我们的分类器会对每一个滑动窗口的内容进行分类，而滑动窗口是按照设定的步长在图像金字塔的每个图层中从上到下、从左向右移动，这样一个目标就会出现在多个滑动窗口中，最后我们就会获得多个相交

Jachin111·2023-09-23 22:33

OpenCV自学笔记二十三：K近邻算法

K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一种常用的监督学习算法，可以用于分类和回归问题。在OpenCV中，KNN算法有相应的函数实现，主要包含在ml模块中。

ironmao·2023-09-23 21:22

朴素贝叶斯法\贝叶斯分类器举例说明

举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时，我们可以考虑以下例子：问题描述：我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感，即确定它是积极的、消极的还是中性的。训练数据：我们有一些已经标记好情感的社交媒体帖子，每个帖子都包含一些文本内容和一个情感标签。以下是一些示例训练数据：帖子文本情感标签“这个电影太好笑了，我笑翻了！”积极“今天的天气真差，让我心情不好。”消极“这家餐厅的食物一如既往地美

Chen_Chance·2023-09-23 19:42

4.k近邻法

Kk值一般取一个较小的数值,通常采用交叉验证法来选取最优的k值.DistancegraphTDA[非数值特征]-->|量化|B[数值特征]C[数据集]-->|归一化|D[数据集]k近邻算法输入

BlueFishMan·2023-09-23 19:46

机器学习（3） K近邻算法（KNN）介绍及C++实现

目录前言K近邻算法KD树生成KD树通过KD树查询最近邻节点通过KD树查询K近邻节点K近邻算法三大要素前言此前已发布的两篇博客，分别记录在假设空间有限、样本空间有限条件下如何计算泛化误差上界，并给出C++

ProfSnail·2023-09-23 16:09

机器学习笔记:adaBoost

1介绍AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习方法，它的目标是将多个弱分类器组合成一个强分类器通过反复修改训练数据的权重，使得之前分类错误的样本在后续的分类器中得到更多的关注每一轮中

UQI-LIUWJ·2023-09-23 16:17

使用 PyTorch 的计算机视觉简介（4/6）

对于我们的MNIST分类器，我们使用了5个5×9个过滤器，产生了24×24×<>张量。我们可以使用相同的卷积思想来提取图像中更高级别的模式。例如，数字（如8和9

无水先生·2023-09-23 16:37

《机器学习实战》笔记

《机器学习实战》笔记一：K近邻KNNK近邻算法概述：工作原理，一般流程；KNN示例：加载数据，分析数据，数据归一化，定义KNN算法，划分数据集，训练测试，使用算法构建完整可用系统；《机器学习实战》笔记二

你欲何为R·2023-09-23 14:09

[论文阅读]YOLOV1:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection

之前的目标检测工作重新使用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测表述为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类别概率。

不是吧这都有重名·2023-09-23 13:35

机器学习笔记08---k近邻学习

k近邻(k-NearestNeighbor，简称kNN)学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测

一件迷途小书童·2023-09-23 13:29

OpenCV自学笔记二十六：人脸检测

目录一、人脸检测二、LBPH人脸识别三、EigenFaces人脸识别四、Fisherfaces人脸识别一、人脸检测在OpenCV中，人脸检测是一个常见的计算机视觉任务，可以通过Haar级联分类器来实现。

ironmao·2023-09-23 05:28

【迁移学习】

【迁移学习】1迁移学习的思路2迁移学习的步骤3具体步骤1迁移学习的思路迁移学习的思路是利用预训练模型的卷积部分（卷积基）提取数据集的图片特征，然后重新练最后的全连接部分（分类器），迁移学习的特征提取部分

知识推荐号·2023-09-23 05:48

【模型微调】

【模型微调】1模型微调的情况2步骤：1模型微调的情况冻结的卷积层，训练分类器，分类器训练好后将冻结的卷积层解冻，允许卷积层的参数计算梯度并优化。

知识推荐号·2023-09-23 05:15

adaBoost

adaBoost是一种复杂模型，是将多个弱分类器组合在一起的模型，一般使用提升树来实现二分类问题[]adaBoost的实现处理数据#处理数据defloadDataset(fileName):""":paramfileName

绘梨衣_34f3·2023-09-23 00:14

pytorch编程练习 GPU手写体字符识别

在MNIST数据集上训练分类器可以看作是图像识别的“helloworld”。MNIST包含70,000张手写数字图像:60,000张用于培训，10

Belouga-·2023-09-22 11:01

使用 PyTorch 的计算机视觉简介（3/6）

卷积层允许我们从图像中提取某些图像模式，以便最终分类器基于这些特征。二、卷积神经网络计算机视觉不同于通用分类，因为当我们试图在图片中找到某个物体时，我们正在扫描图像以寻找一些特定的图案及其组合。

无水先生·2023-09-22 11:42

扩散模型实战（二）：扩散模型的发展

wshzd·2023-09-22 07:56

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