k近邻分类器第24页

（2023，UniversalFakeDetect）跨生成模型泛化的通用假图像检测器

EDPJ·2023-08-20 20:50

【机器学习】处理不平衡的数据集

您决定使用自己喜欢的分类器，根据数据对其进行训练，瞧：您将获得96.2%的准确率！你的老板很惊讶，决定使用你的模型，没有任何进一步的测试。几周后，他走进你的办公室，强调你的模型是无用的。

无水先生·2023-08-20 07:29

使用Scikit-Learn实现多标签分类，助力机器学习

在这种情况下，我们会训练分类器，模型会尝试从所有可用标签中预测一个标签。用于分类的数据集类似于下面的图像：上面的图像显示

python慕遥·2023-08-20 07:44

diffusion model (七) diffusion model是一个zero-shot 分类器

Paper:YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifierWebsite:diffusion-classifier.github.io/文章目录相关阅读背景方法大意diffusionmodel的背景知识如何将diffusionmodel应用到zero-shotclassification如何求解实验参考文献相关阅读diffusionmodel（一）

莫叶何竹·2023-08-20 01:34

随机森林过拟合问题及解决办法

每个决策树都是一个分类器，最终的预测结果是所有决策树的预测结果的平均值或投票结果。二、随机森林为什么容易过拟合？随机森林由多个决策树集成而成，每个决策树都是在训练集上训练的。

VicRestart·2023-08-19 14:56

Opencv检测人脸、眼睛、嘴巴

OpenCV提供了尺度不变Haar级联的分类器和跟踪器。2.Haar（哈尔）级联训练模型在下载Opencv

悸尢·2023-08-19 14:23

CNN之图像识别

随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻•图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术•图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策举个栗子

LYRIQ777·2023-08-19 12:17

Adaboost介绍与使用（实战）

boostingAdaBoost是英文“AdaptiveBoosting”（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器

陈陈的糖罐子·2023-08-19 09:42

机器学习算法之-逻辑回归(1)

然而逻辑回归，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。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。

世润·2023-08-18 16:32

KNN中不同距离度量对比和介绍

k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。

·2023-08-18 09:04

数据分析 | Boosting与Bagging的区别

Boosting与Bagging的区别Bagging思想专注于降低方差，操作起来较为简单，而Boosting思想专注于降低整体偏差来降低泛化误差，在模型效果方面的突出表现制霸整个弱分类器集成的领域。

梨子串桃子_·2023-08-18 09:31

opencv进阶07-支持向量机cv2.ml.SVM_create()简介及示例

支持向量机是最好的现成分类器之一，这里所谓的“现成”是指分类器不加修改即可直接使用。在对原始数据分类的过程中，可能无法使用线性方法实现分割。支持向量机在分类时，把无法线性

玩转AI·2023-08-18 08:41

python 计算曲线面积_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算！

一、模拟一个预测结果因为两个曲线都是用来判断一个分类器分类性能的，所以这里直接用随机数生

weixin_39559015·2023-08-18 07:56

python画pr曲线代码_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算

一、模拟一个预测结果因为两个曲线都是用来判断一个分类器分类性能的，所以这里直接用随机数生

weixin_39531229·2023-08-18 07:26

python绘制pr曲线图_利用Python中的numpy包实现PR曲线和ROC曲线的计算!

一、模拟一个预测结果因为两个曲线都是用来判断一个分类器分类性能的，所以这里直接用随机数生

童哲·2023-08-18 07:26

设备故障预测

以下是一些可能的方法：基于机器学习的故障预测：通过训练一个分类器，使用历史数据来预测未来的故障。例如，可以使用支持向量机（SVM）、随机森林（RandomForest）等分类器来预测设备故障。基

StrongCertain·2023-08-18 06:58

机器学习与模式识别2：KNN（k近邻）

一、简介首先，随机选择K个对象，而且所选择的每个对象都代表一个组的初始均值或初始的组中心值，对剩余的每个对象，根据其与各个组初始均值的距离，将他们分配各最近的（最相似）小组，然后重新计算每个小组新的均值，这个过程不断重复，直到所有的对象在K组分布中都找到离自己最近的组。算法流程：计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按照距离值进行排序选取最小的k个距离，并统计这k个点所在类别出现的概率返回前k

学术菜鸟小晨·2023-08-18 05:10

提升算法

换句话说就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”对于分类问题，提升方法就是从弱学习算法出发反复学习，得到一系列弱分类器，然后组合这些弱分类器，组成一个强分类器提升方法需要明白的两个问题一是在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布回答

echolvan·2023-08-17 23:08

卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

在这篇博客中，让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。目录计算机如何读取图像？为什么不是全连接网络？

wly476923083·2023-08-17 17:30

条提示词等同于多少个数据点？

文章比较了两种训练（微调）机器学习模型的方法：一种是使用提示(prompts)，本文也称之“提示词”，另一种是使用传统的分类器头(classifierheads)，本文也称之为“分类头”。

·2023-08-17 16:13

【目标检测】目标检测相关学习笔记

飞机船公交车摩托车）住房（杯子椅子餐桌沙发）动物（鸟猫奶牛狗马羊）其他（人）MSCOCO数据集mAP目标检测前言1.RCNN1.框定候选区2.对每一个候选区域，使用深度网络提取特征3.将特征送入每一类的SVM分类器

小胡的博客号Aoife艺馨·2023-08-17 08:20

基于Googlenet深度学习网络的信号调制类型识别matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1深度学习与卷积神经网络4.2数据预处理4.3GoogLeNet结构4.4分类器5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览

简简单单做算法·2023-08-17 08:42

聚类分析

物以类聚类中的个体具有相似性，相似性聚类无监督学习：使用不知类别的样本集进行分类器设计基于概率密度函数估计的方法（难点在于密度函数如何估计）基于样本集间相似性度量的方法（聚类分析）训练前，甚至没有确切的类别数目和类别定义

浩宇Harry·2023-08-17 07:03

opencv进阶06-基于K邻近算法识别手写数字示例

opencv中K近邻模块的基本使用说明及示例在OpenCV中，不需要自己编写复杂的函数实现K近邻算法，直接调用其自带的模块函数即可。本节通过一个简单的例子介绍如何使用OpenCV自带的K近邻模块。

玩转AI·2023-08-17 04:35

在 OpenCV 中使用深度学习进行年龄检测-附源码

文末附完整源码和模型文件下载链接在本教程中，我们将了解使用OpenCV创建年龄预测器和性别分类器项目的整个过程。年龄检测我们的目标是创建一个程序，使用图像来预测人的性别和年龄。

TD程序员·2023-08-17 04:30

浅析cv2.CascadeClassifier()函数

CascadeClassifier，是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar，也可以使用LBP特征。Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。

Stray_Lambs·2023-08-16 21:41

机器学习---Confusion Matrix混淆矩阵

三级指标（1）F1_score（2）Fβ_Score二、ROC曲线2.1.分类阈值对Precision/Recall的影响2.2.ROC曲线的定义2.3.ROC与PR曲线的对比三、AUC3.1.从AUC判断分类器

小白要努力sgy·2023-08-16 16:48

Detecting Twenty-thousand Classes using Image-level Supervision

而图像分类器的数据集更大，也更容易收集，因此它们的词汇量要大得多。我们提出的Det

计算机CV民工·2023-08-16 13:50

组建有效的人类-AI团队（2023+Forming Effective Human-AI Teams: Building Machine Learning Models that Complemen）

通过与分配系统共同训练分类器，分类器学会准确预测人类专家

神符编辑·2023-08-16 12:18

AIF360入门教学

在整个机器学习的过程中，偏见可能存在于初始训练数据、创建分类器的算法或分类器所做的预测中。AIFairness360工具包可以衡量和缓解机器学习过程中三个阶段的偏见。

恣睢s·2023-08-16 11:17

Open3D KDTree的使用

目录一、原理介绍1、建立KD树2、近邻搜索二、算法流程1、读取点云并构建一个KDTree2、选取查询点3、K近邻搜索4、半径邻域搜索5、混合搜索三、代码实现四、结果展示五、备注一、原理介绍1、建立KD树

点云侠·2023-08-15 12:17

【Sklearn】基于AdaBoost算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 12:08

Python实现支持向量机SVM（Support Vector Machine）完整过程

其本质是计算两个观测数据的距离，学习策略是间隔最大化，所寻找的是能够最大化样本间隔的决策边界，因此又被称为大间距分类器。

Trisyp·2023-08-15 08:19

Boosting/AdaBoost —— 多级火箭助推

Boosting（提升）Boosting是一类算法的统称，它们的主要特点是使用一组弱分类器来构造一个强分类器。弱分类器意思是预测的准确性不高，可能只比随便乱猜稍好一点。强分类器指准确性较高的分类器。

X猪·2023-08-15 06:36

【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

朴素贝叶斯分类器适用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等多种应用场景。贝叶斯定理：在朴素贝叶斯分类中，我们使用贝

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

【Sklearn】基于最中心分类器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

【Sklearn】基于最中心分类器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理最近中心分类器（NearestCentroidClassifier

敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:01

传统图像算法 - 运动目标检测之KNN运动背景分割算法

以下代码用OpenCV实现了视频中背景消除和提取的建模，涉及到KNN（K近邻算法），整体效果比较好，可以用来进行运动状态分析。原理如下：背景建模：在背景分割的开始阶段，建立背景模型。

zaibeijixing·2023-08-15 04:28

勘探开发人工智能技术：机器学习(3)

0提纲4.1logistic回归4.2支持向量机(SVM)4.3PCA1logistic回归用超平面分割正负样本,考虑所有样本导致的损失.1.1线性分类器logistic回归是使用超平面将空间分开,一边是正样本

HenrySmale·2023-08-14 22:05

机器学习面试005—决策树

Ans：①首先，随机森林是一个包含多个决策树的分类器；AdaBoost——即AdaptiveBoosting(自适应增强)，经典的AdaBoost算法只能处理采用指数损失函数的二分类学习任务，对异常点outlier

Silence_Dong·2023-08-14 17:18

【量化课程】08_1.机器学习量化策略基础实战

1.2.2SVC在量化策略中的应用2.机器学习量化策略实现的基本步骤3.策略实现1.常用机器学习模型1.1回归模型线性回归多层感知器回归自适应提升树回归随机森林回归1.2分类模型线性分类支持向量机XGBoost分类K近邻分类

Taylor_29511·2023-08-14 11:08

KNN分类器、神经网络原理基础与代码实现

急切学习两步：（1）归纳（2）演绎例如：贝叶斯分类器、决策树分类等等。

牛哥带你学代码·2023-08-14 08:29

聚类与回归

通过有标签样本的学习分类器聚类和回归的区别在数据分类过程中，我们可以直接知道回归对应的具体类别名，但是在聚类过程中，我们只能知道聚类对应的类别与xxx是同一种类别。

牛哥带你学代码·2023-08-14 08:27

机器学习 | Python实现KNN(K近邻)模型实践

机器学习|Python实现KNN(K近邻)模型实践目录机器学习|Python实现KNN(K近邻)模型实践基本介绍模型原理源码设计学习小结参考资料基本介绍一句话就可以概括出KNN（K最近邻算法）的算法原理

机器学习之心·2023-08-14 08:40

人工智能基础-机器学习任务之常规解决的六大问题

异常检测问题1.分类问题（Classification)抽象来看，分类问题就是构造一个分类器（Classifier），可以对数据样本的类

喜欢打酱油的老鸟·2023-08-14 05:44

auc计算方法总结

参考link1.ROC曲线对于二值分类器，评价指标主要有precision，recall，F-score(综合考虑precision和recall的调和值)ROC曲线上的每个点反映着对同一信号刺激的感受性

茶尽·2023-08-14 04:39

机器学习之New Optimizers for Deep Learning 2（没听懂的读书笔记）

GNN用途（1）Classification 假设现在有一大堆不同的分子，训练出一个Classifier可以判断分子会不会突变，dataset就是很多label好的data然后输入一个分类器没有看过的分子

L_cherry_·2023-08-14 01:46

[Python与数据分析]-16XGBoost

1Xgboost简介 Xgboost是Boosting算法的其中一种，Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起，形成一个强分类器。

蒸饺与白茶·2023-08-13 12:04

CNN经典网络模型之GoogleNet论文解读

目录1.GoogleNet1.1Inception模块1.1.11x1卷积1.2辅助分类器结构1.3GoogleNet网络结构图1.GoogleNetGoogleNet，也被称为Inception-v1

山河亦问安·2023-08-12 20:46

关于批量将彩色图转为灰度图

今天的任务是完成adaboost分类器中，得到XML文件。其中第一步就是讲正负样本转换为灰度图。如何批量将正负样本的图片转为灰度图呢？

Doraemon____·2023-08-12 15:17

几种深度学习目标检测算法的介绍及优缺点

R-CNN算法分为4个步骤：一张图像生成1K~2K个候选区域；对每个候选区域，使用深度网络提取特征；特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类；使用回归器精细修正候选框位置。

李飞_fd28·2023-08-12 13:23

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