k近邻分类器第31页

PCA主成分分析

传统的特征提取方法：基于图像本身的特征进行提取（PCA）；深度学习方法：基于样本自动训练出区分图像的特征分类器；特征选择（featureselection）和特征提取（Featureextraction

@kc++·2023-06-11 12:14

基于支持向量机（SVM）的异或数据集划分

支持向量机的简单介绍1、什么是支持向量机2、支持向量机的基本原理3、常用核函数4、SVM的优缺点二、基于SVM的异或数据集划分1、数据集及数据预处理1）创建一个异或数据集的代码：2）代码执行效果2、构建SVM分类器

凌天傲海·2023-06-11 11:45

【Python机器学习】SVM解决非线性问题和信用卡欺诈检测实战（附源码和数据集）

需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~SVM简介支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，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，

showswoller·2023-06-11 11:42

集成学习概述

集成算法Ensemblelearning目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起Bagging：训练多个分类器去平均f(x)=1/M∑i=1Mfm(x)f(x)=1/M\sum_{i=1}^{M}{

J_J-13·2023-06-11 11:05

机器学习：随机森林回归分类器

%matplotlibinline#绘图需要的环境fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier#从树的包中导入决策树类fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#集成算法模块导入随机森林fromsklearn.datasetsimportload_wine#从数据模块导入红酒数据集fromsklear

今天会营业·2023-06-11 04:19

lightGBM的介绍

一、lightGBM的介绍1.lightGBM的演进过程2.AdaBoost算法AdaBoost（AdaptiveBoosting）是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。

Better Me·2023-06-10 21:16

对比K近邻算法与决策树算法在MNIST数据集上的分类性能

目录1.作者介绍2.K近邻算法与决策树算法介绍2.1K近邻（KNN）简介2.2决策树算法简介2.3MNIST数据集简介：3.K近邻算法和决策树算法在Mnist数据集分类实验对比3.1K近邻算法对Mnist

ZHW_AI课题组·2023-06-10 18:03

You Only Look Once: 革命性目标检测算法论文解析

在目标检测的先前工作中，人们将分类器重新应用于执行检测任务。相反，我们将目标检测视为一个回归问题，其中涉及到对空间分离的边界框和相关类别概率的预测。

迪菲赫尔曼·2023-06-10 16:50

用GANs来做数据增强

即使是不完美的合成数据也可以提高分类器的性能。

AI研究院·2023-06-10 13:39

8. 机器学习系统设计

假设你想建立一个垃圾邮件分类器，通过监督学习来构造一个分类器来区分垃圾邮件和非垃圾邮件。

秃头少女Emily·2023-06-10 09:32

机器学习基础-SVM与感知机

参考《统计学习方法》李航等SVM定义SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)，是一种用来进行二分类的机器有监督的学习方法，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。

田田ww·2023-06-10 06:48

【人工智能】chatgpt

用途分类生成翻译转换总结完成完形填空事实回应中间插入文字编辑文本角色转换核心概念提示词的设计展示和讲述搜索功能测试搜索结果测试提供质量数据作为测试工程师我该学习什么提高我的收入要开发一个类似的搜索引擎，给出搜索列表核心概念prompts提示词的设计展示和讲述提供质量数据分类器或让模型遵循某种模式检查设置编程模型

m0_51919640·2023-06-10 01:25

2022——年度总结

忙里偷闲,写下这篇博客,以此对2022年的工作,划上一个句号.有注意到我们组从AI小组改名为AI数据处理了,那么就从AI和数据处理,两个方面总结下2022年所做的工作吧一、AI方面主要的工作1、Blink分类器

ToTensor·2023-06-09 22:58

日撸java三百行day60

文章目录day60小结1.各算法回顾1.1KNN分类器1.2基于M-distance的推荐1.3kMeans聚类1.4NaiveBayes算法2.学习各类算法后的感悟3.leave-one-out测试4

fulisha_la·2023-06-09 22:35

使用sklearn库进行数据标准化处理

在距离类模型（例如k近邻算法）中可以帮助我们提高模型的精度。数据的无量纲化可以是线性的也可以是非线性的。线性的无量纲化包括中心化处理和缩放

玛卡巴卡1020·2023-06-09 20:03

计算机视觉（4）—— 未有深度学习之前

基于边缘分割4.1.3基于区域分割（1）区域生长法（2）分水岭算法4.1.4基于图论分割（1）GraphCuts分割（2）GrabCut分割4.2人脸检测4.2.1Haar-like特征4.2.2Haar级联分类器

清园暖歌·2023-06-09 20:05

信息检索——NB算法的训练及分类过程实现

本实验需要编程实现这个训练和应用NB分类器的算法。

clown0004·2023-06-09 19:07

python—利用朴素贝叶斯分类器对文本进行分类

题目：1.已知一个文本集合为：[[‘my’,‘dog’,‘has’,’false’,’problems’,’help’,’please’],[‘maybe’,’not’,’take’,’him’,’to’,’dog’,’park’,’stupid’],[‘my’,’dalmation’,’is’,’so’,’cute’,’I’,’love’,’him’,’my’],[‘stop’,‘posting

Y_ni·2023-06-09 18:16

学习笔记-贝叶斯分类器及其python实现

朴素贝叶斯（NB）[学生党学习笔记，如有错误谢谢各位大佬指出]所用书籍：《统计学习方法》-李航一、概述朴素贝叶斯模型首先基于特征条件独立假设，学习输入的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。同时这也表明了朴素贝叶斯是一种生成式模型，是基于概率进行学习并分类的。关于生成式模型与判别式模型，大家可以点链接看看这篇文章[戳这里] 相对于其它分

九七不会用python·2023-06-09 18:15

机器学习实验五 AdaBoost

（2）再构建一个包含50棵树的AdaBoost集成分类器（步长为3），训练、预测、评估。参考：将决策树的数量从1增加到50，步长为3。输出集成后的准确度。

shallen.·2023-06-09 14:14

机器学习实验二：朴素贝叶斯和SVM——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）

实操项目1——肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）实验要求采用朴素贝叶斯方法，对美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集进行分类，实现针对乳腺癌检测的分类器，以判断一个患者的肿瘤是良性还是恶性。

shallen.·2023-06-09 14:43

深入理解深度学习——切面距离（Tangent Distance）、正切传播（Tangent Prop）和流形正切分类器

由于分类器应该对局部因素（对应于流形上

von Neumann·2023-06-09 14:35

NSFW数据集下载

NSFWDataScraper注意：小心使用-数据集有噪音Description这是一组脚本，允许自动收集以下（松散定义）类别的上万个图像，稍后用于训练图像分类器：porn-色情图片hentai-亨泰图片

Robin C·2023-06-09 11:41

机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用

系类文章目录机器学习算法——KD树算法介绍以及案例介绍机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】文章目录一、SVM支持向量机介绍1.1、SVM介绍1.2、几种核函数简介a、sigmoid核函数b、非线性SVM与核函数重要参数kernel作为SVC类最重要的参数之一，“kernel"在sklearn中可选以下几种选项：编辑c、kernel=“poly”d、kernel=“rb

张小鱼༒·2023-06-09 11:00

机器学习集成学习——GBDT（Gradient Boosting Decision Tree 梯度提升决策树）算法

系列文章目录机器学习神经网络——Adaboost分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】文章目录系列文章目录前言一

张小鱼༒·2023-06-09 11:26

机器学习入门研究（十一）-随机森林分析泰坦尼克生存的情况

工作原理：生成多个分类器/模型，各自独立的学习和作出预测。这些预测最后组合成组合预测，因此优于任何一个单分类的作出的预测。随机

好人静·2023-06-09 10:58

通过声音和语音分析进行性别识别-Python

Aim-将给定的数据集分成训练和验证数据集，在训练数据上建立一个分类器，并在验证数据集上验证其性能

伪_装·2023-06-09 06:40

机器学习聚类——DBSCAN（Density-based spatial clustering of applications with noise，基于密度的聚类算法）

OPTICS算法机器学习的一些常见算法介绍【线性回归，岭回归，套索回归，弹性网络】机器学习集成学习——GBDT（GradientBoostingDecisionTree梯度提升决策树）算法机器学习之SVM分类器介绍

张小鱼༒·2023-06-09 00:47

机器学习——聚类算法的评分函数

系列文章目录机器学习——随机森林算法、极端随机树和单颗决策树分类器对手写数字数据进行对比分析_极端随机森林算法机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法机器学习集成学习——Adaboost

张小鱼༒·2023-06-09 00:46

opencv级联分类器快速训练工具傻瓜式训练软件教程

opencv级联分类器训练一般需要理解参数含义和基本原理，然后还要写基本转换图片和标注化数据集，今天我为大家一个小工具，只需要导入图片就可以快读训练自己的模型，而且不需要写任何代码，傻瓜式操作，不用配置什么的

未来自主研究中心·2023-06-09 00:11

实践|OpenCV4.2使用DNN进行人脸检测一（图片篇）

——《微卡智享》本文长度为4829字，预计阅读9分钟OpenCVDNN人脸检测使用OpenCV进行人脸检测我写过两篇文章《C++OpenCV之级联分类器--人脸检测》和《AndroidNDKOpenCV

Vaccae·2023-06-08 21:38

康耐视In-Sight2800相机的使用

In-Sight2800相机注册分类程序一、登录相机二、图像导入IS相机支持拍摄图像和从文件中导入图像如选择从文件中导入图像，文件夹选择位置在页面左下方，如下图三、注册分类器在检查模块注册分类器，注册图像需要一张一张去学习

老男孩li·2023-06-08 20:55

kaldi在linux上编译,Kaldi在Linux下的安装和编译

同时也加入了深度神经网络的分类器(DNN)，本身由原来做HTK开发的人员制作而成，可以说是HTK的升级加强版。

weixin_39943926·2023-06-08 19:25

机器学习 | 分类问题

目录一、K近邻算法二、决策树1.一些原理介绍2.决策树案例与实践三、距离一、K近邻算法我们引入accuracy_score，利用score()的方法评估准确性。

天下弈星~·2023-06-08 19:53

【OpenCV DNN】Flask 视频监控目标检测教程 03

欢迎关注『OpenCVDNN@Youcans』系列，持续更新中【OpenCVDNN】Flask视频监控目标检测教程033.3上传本地图片进行人脸检测3.3.1OpenCV级联分类器类cv::CascadeClassifier3.3.2cvFlask03

youcans_·2023-06-08 16:08

day08——随机森林

随机森林一、什么是随机森林二、原理过程三、BootStrap抽样四、API一、什么是随机森林在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

张嘉烘·2023-06-08 16:28

Gradio的web界面演示与交互机器学习模型，高级接口特征《6》

1、Interpret解释我们来一个图片的分类器，带一个Interpret解释，这里将会下载人类可读的ImageNet标签，是在站点https://git.io/J

寅恪光潜·2023-06-08 14:34

opencv实践项目-人脸检测

目录1.opencvCascadeClassifier人脸检测步骤2.CascadeClassifier分类器简介2.1从文件中加载级联分类器2.2目标检测方法3.代码实现1.opencvCascadeClassifier

wyw0000·2023-06-08 14:24

数据挖掘(5.1)--贝叶斯分类

目录前言正文1.主观概率2.贝叶斯定理1.基础知识2.贝叶斯决策准则3.极大后验假设4.例题2.朴素贝叶斯分类模型朴素贝叶斯分类器的算法描述：朴素贝叶斯算法特点3.贝叶斯信念网贝叶斯网络的建模包括两个步骤贝叶斯信念网特点开往夏天的列车前言贝叶斯分类方法是统计学的分类方法

码银·2023-06-08 13:58

Region Proposal Network (RPN) 架构详解

因此我们知道，在目标检测算法中，目标是生成候选框，可能包含我们目标的框，这些框将通过边界框回归方法进行定位，并由分类器分类到各自的类别。在早期版本的物体检

冷冻工厂·2023-06-08 13:39

机器学习--朴素贝叶斯分类器

第1关：条件概率什么是条件概率概率指的是某一事件A发生的可能性，表示为P(A)。而条件概率指的是某一事件A已经发生了条件下，另一事件B发生的可能性，表示为P(B|A)，举个例子：今天有25%的可能性下雨，即P(下雨)=0.25;今天75%的可能性是晴天，即P(晴天)=0.75;如果下雨，我有75%的可能性穿外套，即P(穿外套|下雨)=0.75;如果下雨，我有25%的可能性穿T恤，即P(穿T恤|下雨

liuyizeliuyize·2023-06-08 10:43

【一起啃书】《机器学习》第七章贝叶斯分类器

文章目录第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论7.2极大似然估计7.3朴素贝叶斯分类器7.4半朴素贝叶斯分类器7.5贝叶斯网7.6EM算法第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下

小天才才·2023-06-08 08:03

【一起啃书】《机器学习》第八章集成学习

文章目录第八章集成学习8.1个体与集成8.2Boosting8.3Bagging与随机森林8.4结合策略8.5多样性第八章集成学习8.1个体与集成集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统

小天才才·2023-06-08 08:03

支持向量机

带有高斯核的SVM1.2.1高斯核1.2.2数据集示例21.2.3数据集示例32垃圾邮件分类2.1邮件预处理2.2训练SVM进行垃圾邮件分类支持向量机介绍在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM）来构建垃圾邮件分类器

漠影zy·2023-06-08 06:47

多分类问题

目录多分类问题介绍1多分类1.1数据集1.2数据可视化1.3逻辑回归的向量化1.3.1代价函数的向量化1.3.2梯度的向量化1.3.3正则化逻辑回归的向量化1.4多分类-分类器1.5使用分类器进行预测多分类问题介绍在本练习中

漠影zy·2023-06-08 05:14

用Python在25行以下代码实现人脸识别

这些任务也称为分类器.对于脸像这样的东西，可能有

Python知识大全·2023-06-08 04:40

Python机器学习入门 - - 贝叶斯算法学习笔记

文章目录前言一、贝叶斯算法简介二、贝叶斯算法的数学原理1.条件概率2.全概率公式3.贝叶斯公式4.朴素贝叶斯分类器5.高斯朴素贝叶斯分类器和伯努利朴素贝叶斯分类器三、Python实现朴素贝叶斯分类总结前言贝叶斯公式是我们高中就耳熟能详的统计概率定理

szu_ljm·2023-06-08 03:06

机器学习常识 13: PCA

是一种有理论依据的无监督特征提取的线性方法.1.特征选择与特征提取特征选择是指从已有的特征里面选择出一个子集.例如:身高、体重、性别、年龄、体温、血相等等,如果要一个人是否患流感，身高、体重等不但没有作用,反而还会让分类器效果变差

闵帆·2023-06-08 03:25

多分类问题练习

在开始练习前，需要下载如下的文件进行数据上传：ex3data1.mat-手写数字训练集在整个练习中，涉及如下的必做作业：实现逻辑回归向量化----(40分)训练一对多的多分类器----(40分)使用多分类器进行预测

混子王江江·2023-06-08 00:38

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