k近邻分类器

【统计学习方法】第7章 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。
gkm0120·2023-07-25 19:55

机器学习入门：第八章 支持向量机

**支持向量机(SVM--SupportVectorMachine)**是一种非常好的分类算法，是公认的在线性和非线性分类中效果较好的一种分类器。
go2coding·2023-07-25 19:52

Python基础教程:sklearn机器学习入门

Scikit-Learn支持多种常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林、K近邻、聚
Rocky006·2023-07-25 17:12

基于包围框回归的目标检测网络原理及Tensorflow实现

然而，图像分类器无法准确判断对象在图像内的位置。为了实现这一目标，我们需要构建一个神经网络，除了对其进行分类之外，它还可以定位图像内的对象。
新缸中之脑·2023-07-25 17:10

图像识别概述

4.分类器设计
cyy1104·2023-07-25 15:45

基于AutoEncoder自编码器的人脸识别matlab仿真

传统的人脸识别方法通常基于特征提取和分类器，但面临特征选择和计算复杂度等问题。近年来，深度学习技术的发展为人脸识别带来了新的突破。
简简单单做算法·2023-07-25 15:32

【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
编程G的快乐·2023-07-25 04:28

每天五分钟机器学习：如何根据模型的训练结果绘制ROC曲线？

使用真阳性率和假阳性率可以绘制出ROC曲线，ROC曲线有很多优秀的特点，经常作为评估二分类器最重要的指标之一。如何绘制ROC曲线？绘制方式一如何才能绘制ROC曲线呢？使用阶段点的方式来完成。
幻风_huanfeng·2023-07-25 01:04

ApacheCN 深度学习译文集 20210125 更新

新增了七个教程：PyTorch中文官方教程1.7学习PyTorchPyTorch深度学习：60分钟的突击张量torch.autograd的简要介绍神经网络训练分类器通过示例学习PyTorch热身：NumPyPyTorch
布客飞龙·2023-07-24 23:27

(转载)基于 BP_Adaboost 的强分类器设计(matlab实现)

本博客的完整代码获取：https://www.mathworks.com/academia/books/book106283.html1案例背景1.1BP_Adaboost模型Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类
配电网和matlab·2023-07-24 21:43

python机器学习（二）特征工程、K-近邻算法、KNN工作流程、scikit-learn实现K近邻算法、K值选择、距离计算、KD树

特征工程把特征转换为机器容易识别的数据，把特征a转化为机器容易读懂、量化的语言归一化Min-Max将原始数据映射到[0,1]之间X′=x−minmax−minX'=\frac{x-min}{max-min}X′=max−minx−min但是归一化是有弊端的，比如有一个值错误，就会影响整体的数值，并且归一化是无法解决这个异常值。所以归一化只适合传统精确小数据场景。标准化通过对原始数据进行变换把数据变
hwwaizs·2023-07-24 21:18

C# 使用opencv从图片识别人脸示例

usingEmgu.CV;usingEmgu.CV.CvEnum;usingEmgu.CV.Structure;classProgram{staticvoidMain(string[]args){//加载人脸分类器
小黄人软件·2023-07-24 20:58

python数字识别库_OpenCV3-Python下ANN进行MNIST数字识别

1.MNIST数据库MNIST数据库是Web上非常流行的OCR和手写字符识别分类器的训练资源。下载mnist.pkl.gz数据集，并将其放置到与.py文件同级目录下。
weixin_39627361·2023-07-24 19:41

pytorch工具——使用pytorch构建一个分类器

目录分类器任务和数据介绍训练分类器的步骤在GPU上训练模型分类器任务和数据介绍训练分类器的步骤#1importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformstransform
醋酸洋红就是我·2023-07-24 17:47

ChatGPT是否能够进行情感识别和情感生成？

在情感识别任务中，ChatGPT可以用作情感分类器，对输入的文本进行情感分类。在情感识别中，ChatGPT可以通过微调的方式进行应用。微调是指将预训练模型在带有情
心似浮云️·2023-07-24 15:17

ChatGPT是否能够进行对话历史的回顾和追踪？

在情感识别任务中，ChatGPT可以用作情感分类器，对输入的文本进行情感分类。在情感识别中，ChatGPT可以通过微调的方式进行应用。微调是指将预训练模型在带有情
心似浮云️·2023-07-24 14:46

机器学习之朴素贝叶斯

1.贝叶斯原理朴素贝叶斯分类（NaiveBayesian，NB）源于贝叶斯理论，是一类基于概率的分类器，其基本思想：假设样本属性之间相互独立，对于给定的待分类项，求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率
医数思维云课堂·2023-07-23 23:35

机器学习第十课_svm算法

支撑向量机，SVM(SupportVectorMachine)，其实就是一个线性分类器。在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？什么“向量”，哪来的“机”？
素心似锦·2023-07-23 22:50

Logistic回归

Sigmoid函数的图像如下，取值[0,1]#sigmoid函数defsigmoid(inX):return1.0/(1+np.exp(-inX))2.Sigmoid函数如何用于二分类为了实现logistic回归分类器
线断木偶人·2023-07-23 12:42

缺陷检查需要了解的记录

ROI）----避免感兴趣区域抓取异常2,相似背景表面缺陷检查---提取异常区域第一步：摆正图像第二步；提取区域第三步：提取字符所在区域第四步：将提取的字符所在区域和提取到的区域进行取交集第五步：读取分类器
小张小迪·2023-07-23 11:58

神经网络是线性分类器吗,神经网络是线性的吗

神经网络输出层采用非线性函数和线性函数，有区别嘛？谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创神经网络的四个基本属性是什么?神经网络的四个基本属性：（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征写作猫。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。由阈值神经元组成的网络具有更好的性能，可以提高网络的容错性和存储容量。（2）无限制性：神经网络通常由多个连接广泛的神经元组成。
快乐的小蓝猫·2023-07-23 05:25

使用数据增强的特征提取

fromkeras.applicationsimportVGG16conv_base=VGG16(weights='imagenet',#模型初始化检查点include_top=False,#指定模型最后是否包含密集连接分类器
庵下桃花仙·2023-07-22 20:50

AI作业3-监督学习

集成学习从上一次我们就知道AdaBoosting便是集成学习的方法之一，通过迭代地训练一系列的弱分类器，根据每个弱分类器的误差率给予不同的权重，最后将它们组合成一个强分类器。
seveN1foR·2023-07-22 20:56

Opencv入门必读知识

Pycharm设置解释器下载conda命令下载pip不是外部和内部命令1、调用Opencv的API（1）加载并显示图片（2）怎么查看Opencv的API（3）图像坐标（3）查询官方文档（4）HSV与蒙版（5）级联分类器
夏天是冰红茶·2023-07-22 17:08

[ML] 性能评估指标1---准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure（对于二分类问题）

1.准确率(Accuracy)准确率(accuracy),其定义是:对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。
原来是酱紫呀·2023-07-22 12:10

python开发halcon视觉_Halcon视觉检测——使用分类器分类

分类器简介机器学习在Helcon中的一个重要应用就是用于图像分类任务。Halcon中常用的分类器有GMM(高斯混合模型)、NeuralNets(神经网络)、SVM(支持向量机)等。
in whitney·2023-07-22 09:53

大厂机器学习面试题

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机，又称为硬间隔支持向量机；当
zhangyuexiang123·2023-07-22 04:33

使用matlab里的集成树进行数据分类预测

MATLAB提供了一个称为ClassificationTree的集成树分类器。
晓林爱学习·2023-07-21 03:25

9、Haclon图像中字符识别

目录1、分类器原理2、分类器实现图像分割3、OCR字符识别4、案例：车牌识别5、案例：汉字识别1、分类器原理分类器属于木事识别的范畴，是通过给定的数据，根据实现的标签结果，来寻找合适的分界线以及分解规律
Big_潘大师·2023-07-20 22:55

Generative Adversarial Network

训练一个二分类的分类器，如果能分开这两个数据，说明来自不同的分布；反之来自同一个分布。英文积累：viability可行
-小透明-·2023-07-20 14:38

非平衡数据处理SMOTE的改良算法-borderline SMOTE, ADASYN

他正在处理乳房X光检查图像，他的任务是构建一个分类器，该分类器将像素作为输入，并将其分类为正常像素或癌变像素。当他达到97%的分类准确率时，他非常高兴。
python风控模型·2023-07-20 12:54

adaboost算法实现

1或-1，所以一组数据就有两种划分的方法，我们比较这两种方法，哪种错误率比较低）第三步：找到数据集上最佳的单层决策树（就是将分类结果最好的，对应那组数据返回出来）第四步：使用AdaBoost算法提升弱分类器性能
大端DD·2023-07-20 02:56

【机器学习基础】最大边缘分类器

一，最大边缘分类器考察线性模型的⼆分类问题，线性模型的形式为y(x)=wTϕ(x)+b(7.1)y(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{w}^{T}\boldsymbol{\phi}
天堂的鸽子·2023-07-20 00:31

机器学习--XGBoost

2，传统的GBDT用的是CART，Xgboost能支持的分类器更多，也可以是线性的。3，GBDT只用了一阶导，但是xgboost对损失函数做了二阶的泰勒展开，并且还可以自定义损失函数。
九点前吃饭·2023-07-19 22:36

安全帽检测方案研究

2、特征+分类器的方式由于机器学习的引导，对于工程中安全帽的检测加入了分类器的方式。利用提取好的特征，放入分类器中进行训练，得到一个具有良好效果的分类器。3、深度学习检测器随着深度学习的火
wangshuai12138·2023-07-19 17:09

李飞飞计算机视觉k-Nearest Neighbor

一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型。评价：让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签，并以此来评价分类器的质量。我们会把分类器预测的标签和图像真正的分类标签对比。毫无疑问，分类器预
热爱技术的小曹·2023-07-19 12:02

日撸java_day51-53

KNN分类器packagemachineLearning.knn;importweka.core.Instances;importjava.io.FileReader;importjava.util.Arrays
luv_x_c·2023-07-19 11:24

集成学习Bagging——随机森林模型

目录1.Bagging方法的基本思想2.随机森林RandomForest2.1RandomForestRegressor的实现2.2随机森林回归器的参数2.2.1弱分类器结构2.2.2弱分类器数量2.2.3
talle2021·2023-07-19 11:41

python opencv 级联Haar多目标检测

一、基于OpenCV的haar分类器实现笑脸检测1、Haar分类器介绍Haar分类器是一种基于机器学习的目标检测算法，它使用Haar特征描述图像中的目标。
Peter_Gao_·2023-07-19 11:10

基于时域特征和频域特征组合的敏感特征集，再利用SVM或KNN传统分类器进行轴承故障诊断(python编程，代码有详细注释)

1.文件夹介绍（使用的是CWRU数据集）0HP-3HP四个文件夹装载不同工况下的内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承数据。这里以打开0HP文件为例进行展示，creat_data.py是处理原始数据的脚本，负责将原始数据切不重叠割成1024的固定长度的样本，切割完，生成的每类故障下有100个样本，一共400个样本。（样本被保存在data_0HP.npy文件里，对应的标签保存在label.npy文
深度学习的奋斗者·2023-07-19 10:26

机器学习(十六)：决策树

一、介绍树模型是目前机器学习领域最为重要的模型之一，同时它也是集成学习中最常用的基础分类器。与线性回归、逻辑回归等算法不同，树模型并不只是一种特定的算法，而是一种涵盖了多种算法的模型族。
算法小陈·2023-07-19 09:17

OpenCV中级联分类器Cascade训练方法（Linux）

OpenCV中级联分类器Cascade训练方法,实现目标检测1.OpenCV中级联分类器简介2.准备分类器训练所需的官方工具1）opencv_createsamples2）opencv_traincascade3
灼灼其华R·2023-07-19 09:43

【cascades训练】 使用Cascade Trainer GUI进行级联分类器训练

CascadeTrainerGUI一、简介CascadeTrainerGUI是一个可用于训练、测试和改进级联分类器模型的程序。
十年一梦实验室·2023-07-19 09:12

OpenCV分类检测器训练

opencv训练自己的xml分类器以及如何获取opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe_Lizaozao96的博客-CSDN博客（终章）[图像识别
Peter_Gao_·2023-07-19 09:11

神经网络实战

神经网络（三）分类器与线性模型【毕业设计】卷积神经网络分类器的设计及实现【源码+论文】Python:跨平台串口扫描器（含完整源代码）NET中的winform、wpf、winui和maui你都知道吗？
kunwen123·2023-07-18 23:46

学习笔记

用于分类器时，sigmoid函数及其组合通常效果更好。由于梯度消失问题，有时要避免使用sigmoid和tanh函数。在神经网络层数较多
Xy_42f4·2023-07-18 18:23

在Python中通过OpenCV自己训练分类器 进行特定物体实时识别

在Python中通过OpenCV自己训练分类器进行特定物体实时识别0、前言OpenCV中提供了一些训练好的分类器供我们调用，从而实现物体识别和分类，如人脸检测、年龄和性别预测、猫脸检测、（汽车、船、猫、
老中医@·2023-07-18 16:55

训练分类器

训练分类器目前为止，我们已经看到了如何定义网络，计算损失，并更新网络的权重。所以你现在可能会想,数据应该怎么办呢？
yanglamei1962·2023-07-18 16:48

朴素贝叶斯与贝叶斯网络详解

文章目录一、背景1.1贝叶斯方法的提出1.2频率派与贝叶斯派的区别二、分类问题三、基础知识3.1条件概率3.2联合概率3.2贝叶斯公式四、朴素贝叶斯4.1朴素贝叶斯定义4.2朴素贝叶斯分类器4.3朴素贝叶斯计算过程
酒酿小圆子～·2023-07-18 15:04

day8-机器学习模型评估

2、精确率，是指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例。3、召回率，是指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例。
mg1507·2023-07-18 10:51
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