k近邻分类器第26页

支持向量机

它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。

千与千与·2023-07-31 17:22

人工智能安全-2-非平衡数据处理

非平衡数据对各种分类器的影响：KN

HenrySmale·2023-07-31 14:42

Boosting（一）

在分类问题中，它通过改变训练样本的权重学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。常见的Boosting算法有AdaBoosting算法，本节就主要介绍Ada

做个爱笑的大男孩·2023-07-31 11:10

SVM（一）线性可分支持向量机

当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量

做个爱笑的大男孩·2023-07-31 11:10

6.2.tensorRT高级(1)-第一个完整的分类器程序

目录前言1.CNN分类器2.补充知识2.1知识点2.2智能指针封装总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。

爱听歌的周童鞋·2023-07-31 09:15

论文阅读：Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation

Tri-training均等地利用三个分类器为未标记的样本提供伪标签，但是该方法不假定标记样本是从其他域生成的。

more_simple·2023-07-31 07:55

传统计算机视觉

传统计算机视觉计算机视觉难点图像分割基于主动轮廓的图像分割基于水平集的图像分割交互式图像分割基于模型的运动分割目标跟踪基于光流的点目标跟踪基于均值漂移的块目标跟踪基于粒子滤波的目标跟踪基于核相关滤波的目标跟踪目标检测一般目标检测识别之特征一般目标检测识别之分类器基于模型拟合的目标检测

Debroon·2023-07-31 00:47

多分类问题-Softmax Classifier分类器

概率分布：属于每一个类别的概率总和为0，且都>=0，n组类别需要n-1个参数就能算出结果数据预处理loss函数crossentropyloss()函数CrossEntropyLossLogSoftmax+NLLLoss。也就是说使用CrossEntropyLoss最后一层(线性层)是不需要做其他变化的；使用NLLLoss之前，需要对最后一层(线性层)先进行SoftMax处理，再进行log操作。nl

Yuerya.·2023-07-30 16:26

cnn卷积神经网络（基础）

convolutionalneuralnetworks特征提取（卷积、下采样）->分类器（全连接）卷积过程依次进行数乘（每个相同位置上的数字相乘再加和）左右数乘矩阵channel数量要一样，输出得到一个通道卷积核与图像无关

Yuerya.·2023-07-30 16:55

GAN

生成模型G捕捉样本数据的分布，判别模型D是一个二分类器，估计一个样本来自于训练数据（而非生成数据）的概率。

BookIdiot·2023-07-30 12:32

全连接层详解

https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/81385159全连接层：（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器

梦在黎明破晓时啊·2023-07-30 11:35

K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法

K近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）算法是一种常用的分类和回归算法knn算法原理当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。

WalkAlone007·2023-07-30 10:55

ConnSearch：如何对有限样本量进行功能连接分析？

摘要功能连接研究越来越多地转向机器学习方法，这些方法通常涉及拟合全连接组网络的分类器，然后进行事后解释分析，以确定最能预测因变量的神经相关因素。然而，这种传统的分析范式存在两个主要限制。

茗创科技·2023-07-30 01:49

Hum Brain Mapp：脑电图中的性别相关模式及其在机器学习分类器中的相关性

导读深度学习越来越多地用于从脑电图(EEG)数据中检测神经和精神疾病，但该方法容易无意中纳入训练数据的偏差并利用不合理的模式。最近的研究表明，深度学习可以通过EEG检测性别，这意味着在基于深度学习的疾病检测器中可能存在与性别相关的偏见，因为许多疾病在男性和女性之间的患病率不平等。在这项工作中，研究者介绍了卷积神经网络使用的男性和女性典型模式，该网络可从临床EEG中检测性别(在包含142名患者的单独

茗创科技·2023-07-30 01:18

十九章：利用跨图像语义挖掘进行弱监督语义分割

目前流行的解决方案利用分类器的对象定位图作为监督信号，并努力使定位图捕捉更完整的对象内容。与之前主要关注于图像内部信息的努力不同，我们着眼于跨图像语义关系在全面对象模式挖掘中的价值。

Joney Feng·2023-07-29 21:14

用R语言来进行ababoost模型的构建

它的核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。

211统计课堂·2023-07-29 17:57

十七章：FickleNet：使用随机推理进行弱监督和半监督语义图像分割

大多数基于图像级注释的方法使用从分类器获得的定位地图，但这些地图仅关注对象的小区别部分，不捕捉精确的边界。FickleNet探索由通用深度神经网络创建的特征图上的各种位置的组合。

Joney Feng·2023-07-29 15:38

Python机器学习笔记：XgBoost算法

https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9402324.html前言1，Xgboost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

SeaSky_Steven·2023-07-29 11:26

【深度学习笔记】Softmax 回归

感兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：神经网络和深度学习-网易云课堂也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流~目录1Softmax激活函数2Softmax分类器1Softmax

洋洋Young·2023-07-29 10:15

十五章：使用类别峰值响应的弱监督实例分割

只通过图像标签的监督下，完全卷积的CNN分类器可以生成类别响应图，该图指定每个图像位置的分类置信度。我们观察到，类别响应图中的局部最大值，即峰值，通常对应于实例内部的强视觉线索。

Joney Feng·2023-07-29 07:49

机器学习-逻辑斯特回归及其手写实现梯度下降

它实质上是一个线性分类器。在之前介绍的线性分类器中，h(x)=Θ*x+Θ0，如果h(x)>0，则样本x属于正类，否定x属于负类。

idotc·2023-07-29 04:03

论文解读｜Struck算法：基于结构化输出预测的自适应视觉目标跟踪框架

在传统的跟踪方法中，通常采用基于检测的方式，即尝试学习一个分类器来区分目标对象和其周围的背景。然而，这种方法存在一些问题，例如需要手动选择特征和参数，容易受到噪声和目标变化的影响。

BFT白芙堂·2023-07-29 02:14

神经网络基础

文章目录一、神经网络基础1.得分函数f(xi;W,b)1）从输入到输出的映射2）数学表示3）计算方法4）多组权重参数构成了决策边界2.损失函数L3.前向传播4.Softmax分类器梯度下降2.反向传播一

木筏筏筏·2023-07-28 21:46

K最近邻与线性分类器（下）

Linearclassifier学习一个函数，输入是x，其中x是图像，W是参数(线性回归中每一个的系数),b为常数项，输出是10个数字，代表归属于不同的类。我们可以看下面的这个例子：假设一张图片由2*2的像素表示，共有三类，那上述公式的计算如下可以看到被预测为猫的分数为负数，代表选择的W并不能很好的完成分类任务，需要调整，如何调整呢？在调整之前现需要定义一个分类好坏的标准。损失函数损失函数（los

听城·2023-07-28 21:15

19机器学习开放基础课程--线性回归和线性分类器

线性回归和线性分类器最小二乘法对线性模型而言，依赖函数的形式如下：image.png如果为每项观测加上一个虚维度x0=1（比如偏置），那么就可以把w0整合进求和项中，改写为一个略微紧凑的形式：image.png

Jachin111·2023-07-28 20:15

【NLP入门教程】十七、朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一种常用的概率分类算法，尤其在文本分类领域得到广泛应用。它基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设，具有简单、高效和良好的可扩展性。

晨星同行·2023-07-28 19:37

梯度提升树的参数

目录1.迭代过程1.1初始预测结果的设置1.2使用回归器完成分类任务①二分类情况②多分类情况1.3GBDT的8种损失函数①分类器中的lossa.二分类交叉熵损失b.多分类交叉熵损失c.二分类指数损失d.

talle2021·2023-07-28 16:40

【机器学习】随机森林 – Random forest

它由多个决策树组成，每个决策树都是一个弱分类器。随机森林的主要特点包括：1.随机选择特征子集：对于每个决策树，随机森林会从原始特征中随机选择一部分特征作为训练子集。

信息安全与项目管理·2023-07-28 14:53

题目：2200.找出数组中所有 K 近邻下标

题目来源：leetcode题目，网址：2200.找出数组中的所有K近邻下标-力扣（LeetCode）解题思路：从左到右遍历时数组，找出key所在位置并将所有K近邻下标加入结果中即可。

十年一觉尘与土·2023-07-28 10:13

【机器学习】基础知识点的汇总与总结！更新中

文章目录一、监督学习1.1、单模型1.1.1、线性回归1.1.2、逻辑回归（LogisticRegression）1.1.3、K近邻算法（KNN）1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机（SVM）1.1.6

masterleoo·2023-07-28 08:57

opencv python 训练自己的分类器

源码下载一、分类器制作1.样本准备收集好你所需的正样本，和负样本，分别保存在不同文件夹在pycharm新建项目，项目结构如下：has_mask文件夹放置正样本，no_mask文件夹放置负样本安装opencv

古智云开·2023-07-28 05:01

【NLP】一个使用PyTorch实现图像分类的迁移学习实例

一个使用PyTorch实现图像分类的迁移学习实例1.导入模块2.加载数据3.模型处理4.训练及验证模型5.微调6.其他代码在特征提取中，可以在预先训练好的网络结构后修改或添加一个简单的分类器，然后将源任务上预先训练好的网络作为另一个目标任务的特征提取器

镰刀韭菜·2023-07-28 05:24

分类算法 - adaboost

一、定义Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。

dora_yip·2023-07-28 00:05

机器学习之Boosting和AdaBoost

1Boosting和AdaBoost介绍1.1集成学习集成学习(EnsembleLearning)算法的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。

智慧医疗探索者·2023-07-27 20:45

机器学习（六）——支持向量机

支持向量机的理念也非常简单，从它的别名“大间距分类器”我们也能窥知一二。简单点说，支持向量机就是找到这么一个（决策）边界（或者理解成分界线，专业点说，叫超平面），既能将两个分类

夏普123·2023-07-27 16:50

什么是SVM算法？硬间隔和软间隔的分类问题

超平面最大间隔上左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界：虚线所代表的模型表现非常糟糕，甚至都无法正确实现分类。其余两个模型在这个训练集上表现堪

传智教育·2023-07-27 16:55

opencv AKAZE 局部特征匹配算法

AKAZE局部特征匹配级联分类器使用等比例缩放图片给图片加logo鱼眼校正智能答卷识别opencv滤镜效果灰度图像增强方式基础知识点AKAZE特征提取算法是局部特征描述子算法，是SIFT算法的改进、采用非线性扩散滤波迭代来提取与构建尺度空间

qianbo_insist·2023-07-27 15:58

sklearn实验2——使用KNN对鸢尾花数据集分类

1、实验目的理解近邻法的基本原理，能实现K近邻（KNN）算法；针对特定应用场景及数据，能用KNN进行分类；熟悉不同近邻数对于算法的影响。2、实验原理KNN算法是一种简单分类算法。

lyb06·2023-07-27 14:09

集成学习概述

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

加油吶·2023-07-27 11:51

2019-12-21

虽然我们的机器学习分类器花费几秒来训练，在一些情况下，训练分类器需要几个小时甚至是几天。想象你想要预测价格的每天都需要这么做。这不是必要的，因为我们呢可以使用Pickle模块来保存分类器。

数据小黑升值记·2023-07-27 05:13

计算机视觉

2019-06-23图像特征提取方法：Haar、Gabor、LBP、SIFT、HOGHaar这个好像不错：第九节、人脸检测之Haar分类器好像就是检测不同种模式的特征的感觉。

aaa小菜鸡·2023-07-26 22:46

吃瓜教程笔记—Task 06（贝叶斯分类器）

贝叶斯分类器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况下，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。

Double Shan·2023-07-26 10:54

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类器发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，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。

加油吶·2023-07-26 07:04

支持向量机概述

1.SVM引入1.1支持向量机分类支持向量机的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。它是一种二分类的模型，当采用了核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。

加油吶·2023-07-26 07:59

日撸代码300行：第51天（kNN分类器）

代码来自闵老师”日撸Java三百行（51-60天）“，链接：https://blog.csdn.net/minfanphd/article/details/116975957代码实现的基本思路：先用构造函数KnnClassification读入数据，紧接着将读入的数据按照比例分为训练集和测试集，用训练集对测试集进行预测。预测的过程中需要计算距离，这里使用了两种距离计算公式，分别是欧氏距离和曼哈顿距

WangX-西石油·2023-07-26 06:40

日撸代码300行：第53天（kNN分类器续）

/******************************************************************Weightedvoting**@paramparaNeighborsThenumberofneighbors.*@paramparaWeightMeasureThemeasureofweight.*@return**************************