k近邻分类器第22页

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

分类问题

k近邻分类法：非线性地分类方法1，怎么选择距离2，在样本量大地时候计算量很大，3，k的选择（应该用交叉验证）对每个测试样本，时间是O(n),如果有m个测试样本的话，就是O（mn）太大了。

苏格兰低地弟弟打滴滴·2023-09-10 05:34

《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

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

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。

恣睢s·2023-09-09 05:36

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义翻译完成

斯坦福CS229机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节

布客飞龙·2023-09-09 04:59

WWDC 2020: 用 Create ML 打造智能运动 App

本文首先回顾CreateML的发展并讲解其基本知识，接着讲解其最新的运动分类器模板，最后用CreateML视觉框架和运动分类器来打造一款智能运动App。CreateML背景介

故胤道长·2023-09-09 01:48

matlab——SVM分类器

1.命令函数部分：clear;%清屏clc;X=load('data.txt');n=length(X);%总样本数量y=X(:,4);%类别标志X=X(:,1:3);TOL=0.0001;%精度要求C=1;%参数，对损失函数的权重b=0;%初始设置截距bWold=0;%未更新a时的W(a)Wnew=0;%更新a后的W(a)fori=1:50%设置类别标志为1或者-1y(i)=-1;enda=ze

小学生的拼搏·2023-09-08 16:48

机器学习——boosting之提升树

直到看到有个up主说了，我才稍微懂相当于，我在adaboost里的弱分类器，换成CART决策树就好了呗？书上也没有明说，唉。。。

# JFZero·2023-09-08 09:00

机器学习——boosting之GBDT

GBDT，GradientBoostingDecisionTree:梯度提升决策树果然信息很丰富梯度：意味着计算有迭代递进关系，但还不明确是怎么迭代递进的提升：意味着前向分布式+加法模型，并且分类器之间是有相关提升的决策树

# JFZero·2023-09-08 09:57

Halcon参考手册, 第二十四章 Segmentation，分割 (持续更新中)

add_samples_image_class_knn将图像中的训练样本添加到kNN(最近邻)分类器的训练数据中。

萧泊·2023-09-08 07:45

Halcon参考手册,第二十一章 OCR,光学字符识别 (持续更新中)

第二十一章OCR,光学字符识别21.1卷积神经网络操作符列表clear_ocr_class_cnn.cn清除基于cnn的OCR分类器。

萧泊·2023-09-08 07:44

OpenCV应用的haarcascade.xml文件，适用于人脸检测、车牌检测等场景（免费永久有效下载）

在基于C++语言的OPENCV中，检测实现过程时需要从XML文件中加载分类器，类似于haarcascade_frontalface_alt.xml，haarcascade_frontalface_alt2

萧泊·2023-09-08 07:14

YOLO的基本原理详解

以前的目标检测方法通过重新利用分类器来执行检测。与先前的方案不同，将目标检测看作回归问题从空间上定位边界框（boundingbox）并预测该框的类别概率。

爱吃面的猫·2023-09-08 07:43

Pyhton，OpenCV对象检测之——Haar级联人脸及眼睛检测

使用基于Haar特征的级联分类器的对象检测是一种有效的对象检测方法。它是一种基于机器学习的方法，其中级联函数是从

程序媛一枚~·2023-09-07 10:16

OpenCV实战（31）——基于级联Haar特征的目标检测

OpenCV实战（31）——基于级联Haar特征的目标检测0.前言1.Haar特征图像表示2.基于级联Haar特征的二分类分类器3.级联分类器算法流程4.使用Haar级联检测器进行人脸检测5.完整代码小结系列链接

盼小辉丶·2023-09-07 10:41

【AI】机器学习——朴素贝叶斯

文章目录2.1贝叶斯定理2.1.1贝叶斯公式推导条件概率变式贝叶斯公式2.1.2贝叶斯定理2.1.3贝叶斯决策基本思想2.2朴素贝叶斯2.2.1朴素贝叶斯分类器思想2.2.2条件独立性对似然概率计算的影响

AmosTian·2023-09-07 09:42

QT人脸识别知识

级联分类器：是用来人脸识别。在判断之前，我们要先进行学习，生成人脸的模型以便后续识别使用。人脸识别器：判断是谁的面部。

小钱努力学C·2023-09-06 23:17

GBDT，XGBoost算法理解

GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布(训练数据不同样本的权值)，针对不同概率分布的数据调用弱分类算法学习一系列的弱分类器

小小白2333·2023-09-06 20:08

提升方法与集成学习（学习笔记）

提升方法与集成学习一.Boosting二..AdaBoost、1.简介2.基本原理3.弱分类器4.Adaboost数据权重三.提升树四.RF随机森林4.1bagging的原理4.2随机森林一.BoostingBoosting

Lfone001·2023-09-06 18:00

C++ Opencv视频检测

可以使用诸如Haar特征分类器、Cascade分类器或深度学习模型等技术进行对象检测。

AI从入门到实践·2023-09-06 00:50

利用register_forward_hook()精确定位到模型某一层的输入和输出

在论文中偶然读到一些方法会用到模型中间的隐藏层作为分类器，与模型最后一层作为分类器的性能进行对比，故而思考如何能够简便快捷地实现将模型某一层的输出输出拉取出来的方法，发现有现成hook函数可以做到这一点

Unstoppable~~~·2023-09-05 21:16

检测 ChatGPT、GPT-10、Bard 和 Claude 的 4 大工具

2.开放人工智能AI文本分类器OpenAI的AI文本分类器非常

·2023-09-05 14:48

【知识积累】准确率，精确率，召回率，F1值

二分类的混淆矩阵（预测图片是否是汉堡）分类器到底分对了多少？预测的图片中正确的有多少？有多少张应该预测为是的图片没有找到？精确率和召回率在某种情况下会呈现此消彼长的状况。

沐兮Krystal·2023-09-04 23:54

【小沐学NLP】Python使用NLTK库的入门教程

nltk语料库3、测试3.1分句分词3.2停用词过滤3.3词干提取3.4词形/词干还原3.5同义词与反义词3.6语义相关性3.7词性标注3.8命名实体识别3.9Text对象3.10文本分类3.11其他分类器

爱看书的小沐·2023-09-04 18:15

逻辑回归Logistic

最后结果用sigmoid函数输出因此，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（如下公式所示），然后把所有结果值相加，将这个总和代入Sigmoid函数中，进而得到一个范围在

accosmos·2023-09-04 17:54

【人工智能】—_线性分类器、感知机、损失函数的选取、最小二乘法分类、模型复杂性和过度拟合、规范化

文章目录Linearpredictions线性预测分类线性分类器感知机感知机学习策略损失函数的选取距离的计算最小二乘法分类求解最小二乘分类矩阵解法一般线性分类模型复杂性和过度拟合训练误差测试误差泛化误差复杂度与过拟合规范化

Runjavago·2023-09-04 13:53

人脑功能连接与相似性分析：基于Python

MVPA被认为是一个监督分类问题，分类器试图捕捉fMRI活动的空间模式和实验条件之间的关系，从而推断大脑区域和网络的功能作用。

茗创科技·2023-09-04 06:37

Lesson6---案例:人脸案例

学习目标了解opencv进行人脸检测的流程了解Haar特征分类器的内容1基础我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。

YoLo-8·2023-09-04 00:04

监督学习的介绍

一、定义监督学习是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。

花开盛夏^.^·2023-09-03 23:09

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯核心思想：要求分类器给出一个最优类别的猜测结果，同时给出这个猜测概率的估计值我们称之为朴素，是因为整个形式化过程只做最原始，最简单的假设。

ZackJiang·2023-09-03 21:39

yolov2相较于yolov1的改进

目录前言BN层取代了Dropout使用了高分辨率分类器K-means选定先验框的尺寸网络结构—darknet19细粒度的特征前言yolov2是在yolov1的基础上进行改进的，主要解决了yolov1定位不准确以及检测重叠的物体极差的情况

夏天是冰红茶·2023-09-03 18:56

不同分类器对数据的处理

"""基于鸢尾花的不同分类器的效果比对:step1：准备数据；提取数据的特征向量X,Y将Y数据采用LabelEncoder转化为数值型数据;step2:将提取的特征向量X,Y进行拆分(训练集与测试集)step3

xzwyb---持续充电中·2023-09-03 09:56

数据挖掘导论学习笔记（四）

第五章分类：其他技术基于规则的分类器：每一个分类规则可以表示为如下形式：ri:(条件i)---->yi规则：(条件i)规则前件或前提：规则左边规则后件：规则右边，包含预测类yi分类规则的质量衡量：给定数据集

进阶中的程序猿·2023-09-03 05:41

数据挖掘基础导论学习笔记（五）

第五章分类其他分类贝叶斯分类器贝叶斯定理：把类的先验知识和从数据中收集的新证据相结合的统计原理。

进阶中的程序猿·2023-09-03 05:08

丢弃法（Dropout）

我们所指的丢弃法，通常是对输入层或者隐含层进行一下操作：1.随机选择一部分该层的输出作为丢弃元素2.把丢弃元素乘以03.把非丢弃元素拉伸本质在集成学习里，我们可以对训练数据集有放回地采样若干次并分别训练若干个不同的分类器

对酒当鸽·2023-09-03 01:36

随机森林算法

随机森林是包含多个决策树的分类器，一般输出的类别是由决策树的众数决定。随机森林也可以用于常见的回归拟合。随机森林主要是运用了两种思想。具体如下所示。

夏子期lal·2023-09-02 19:34

4.9 更多关于k近邻算法的思考

逆风的妞妞·2023-09-02 10:44

第一天-训练与测试模型

importpandasdata=pandas.read_csv("file_name.csv")Numpy数组我们已经在Pandas中加载数据，现在需要将输入和输出拆分为numpy数组，以便在scikit-learn中应用分类器

徐凯_xp·2023-09-02 06:46

OCR文字检测与识别系统：融合文字检测、文字识别和方向分类器的综合解决方案

1.PP-OCR系统简介与总览前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。然而对于我们实际场景中的一张图像，想要单独基于文字检测或者识别模型，是无法同时获取文字位置与文字内容的，因此，我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联，构建了PP-OCR文字检测与识别系统。在实际使用过程中，检测出的文字方向可能不是我们期望的方向，最终导致文字识别错误，因此我们在PP-OCR系统中也引入

汀、人工智能·2023-09-02 00:34

提升方法AdaBoost算法

大概流程是首先建立一个弱分类，然后计算其错误率，根据错误的样本数给样本分配权重，然后再根据这个样本权重去计算新的最小分类错误率，以此类推，直到所有分类器权重*样本==label。

accosmos·2023-09-01 13:47

基于OpenCV+LPR模型端对端智能车牌识别——深度学习和目标检测算法应用(含Python+Andriod全部工程源码)+CCPD数据集

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境OpenCV环境Android环境1.开发软件和开发包2.JDK设置3.NDK设置模块实现1.数据预处理2.模型训练1）训练级联分类器2）

小胡说人工智能·2023-09-01 08:16

eCognition SVM 分层分类心得

SVM分类方法与简单分类方法相区别的是构建分类器的训练和应用两步。搭建起来以后，规则的选择还是相似的。分层分类关系的构建，主要是运用Lev

犟果·2023-09-01 06:29

从将蘑菇分类为可食用或不可食用的分类中学习随机森林分类器

Thereareabout50,000speciesofmushroomsandoutofwhich1to2%ofthemarepoisonous.PredictingwhetheramushroomisedibleornotisaclassicprobleminthedomainofMachineLearning.Amushroomisclassifiedbasedonanumberoffeat

weixin_26704853·2023-09-01 05:59

贝叶斯分类器

1.1、贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，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。下面以多分类任务为例来解释其基本原理。假设有N种可能的类别标记，即Y={,.......},是将一个真实标记为的样本误分类为所产生的损失。基于后验概率P（|x）可以获得将样本x分类为所产生的期望损失（expectedlos

c839e88a53e3·2023-09-01 05:13

论文阅读4-综述文章：深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

深度学习算法图像分类传统是传统图像分类算法主要使用ＳＩＦＴ，ＬＢＰ等算法来手动提取特征，再将提取的特征用于训练支持向量机（Ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）等分类器进行分类取得的最好的错误率是

人生总可重来·2023-08-31 20:40

深度学习 - 一问一答

(2)大数据下采样2、训练层面：把大数据划分，分别与小数据训练数个分类器，再结合起来。Sigmoid激活函数为什么会出现梯度消失

aaa小菜鸡·2023-08-31 14:07

使用 BERT 进行文本分类（03/3）

在这篇文章中，我将向您展示如何训练分类器并对其进行评估。二、准备数据的又一个步骤上次，我们使用train_test_split将数据拆分为测试和验证数据。

无水先生·2023-08-31 11:45

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