k近邻分类器第32页

离散分类和非离散分类问题中的模型评价

分类器的分类结果会出现以下四种情况：TP:若一个实例为正，且被预测为正，即为“真正类”(TruePositive)。TN:若一个实例为负，且被预测为负，即为“真负类”(TrueNegative)。

.叹服·2023-06-07 18:26

模型特征调优中的 Scoring 选择

通常模型用的最多的还是F1和ROC-AUC，但是在多分类下，选择roc_auc或者f1作为分类器的scoring标准就会报错，而需要使用f1_weighted比较合适。

Midorra·2023-06-07 16:55

c#结合emgucv进行人脸检测_Opencv之使用HaarCascade进行人脸检测

Haar级联分类器：通过分析对比相邻图像区域来判断给定图像或者图像区域与已知对象是否匹配。可以将多个Haar级联分类器组合起来，每个分类器负责匹配一个特征区域（比如眼睛），然后进行总体识别。

weixin_40006763·2023-06-07 15:06

基于OpenCV的haar分类器实现人脸检测分析

基于OpenCV的haar分类器实现人脸检测分析文章目录基于OpenCV的haar分类器实现人脸检测分析一、基于OpenCV的haar分类器实现笑脸检测1、Haar分类器介绍2、haar分类器的静态使用

天海一直在AI·2023-06-07 14:17

深度学习基础知识-tf.keras实例：衣物图像多分类分类器

参考书籍：《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow,2ndEdition(AurelienGeron[Géron,Aurélien])》本次使用的数据集是tf.keras.datasets.fashion_mnist，里面包含6w张图，涵盖10个分类。importtensorflowastffromtensorflow

陆沙·2023-06-07 12:56

SVM算法的介绍

超平面最大间隔介绍：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称完美。但是它们的决策边界与实例过于接近，导

Better Me·2023-06-07 11:35

易 AI - 使用 TensorFlow Object Detection API 训练自定义目标检测模型

原文：https://makeoptim.com/deep-learning/yiai-object-detection前言目标检测位置发展史传统方法（候选区域+手工特征提取+分类器）RegionProposal

CatchZeng·2023-06-07 07:37

基于Pytorch的ResNet图像分类的迁移学习

文章目录参考代码地址实验1、实验环境2、实验数据集3、数据集代码4、微调整个网络4.1模型4.2训练4.3测试5、只训练分类器5.1模型5.2训练5.3测试自己的实验1、自己的数据集2、自己的模型3、训练和测试参考迁移学习的简单知识

qcwlmqy·2023-06-07 07:49

python实现中文文本分类(一）jieba分词

5.分类器：使用算法训练分类器。6.评价分类结果：分类器的测试结果分析。中文分词是将一个汉字序列切分

野生胡萝卜·2023-06-07 00:59

机器学习【线性回归】

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变

MIrAcLe-T·2023-06-06 23:48

Redisearch魔法：轻松实现K近邻查询

今天，我们将探讨Redisearch模块，它可以让我们轻松实现K近邻查询。本文旨在帮助Redis初学者理解K近邻查询，并学会如何利用Redisearch实现这一功能。什么是K近邻查询？

盖码范·2023-04-27 09:34

KNN算法(东拼西凑版本)

0.KNN是什么KNN算法中文名称叫做K近邻算法，是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。它是一个有监督的机器学习算法，既可以用来做分类任务也可以用来做回归任务。

maybelillian_gu·2023-04-21 21:25

半监督学习的风险：未标记数据如何降低生成分类器的性能

正如本书其他章节所描述的那样，经验和理论的结果通常对生成分类器的半监督学习有利。然而，文献也显示存在半监督学习不能产生好的生成式分类器的情况。

AW_5365·2023-04-21 20:30

Fasttext

而线性分类器一般也表现很好，而且速度快

Wo0_0aa7·2023-04-21 19:32

朴素贝叶斯分类器实现正面负面文本分类

朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务文章目录朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务一、环境准备二、朴素贝叶斯必备基础知识(一).什么是朴素贝叶斯(二).概率论基础基础贝叶斯公式(核心⭐⭐⭐

Python-AI Xenon·2023-04-21 17:17

机器学习Python学习——朴素贝叶斯

2.算法原理朴素贝叶斯分类器(NaïveBayesClassifier)采用了“属性条件独立性假设”，即每个属性独立地对分类

Kanoooooo0·2023-04-21 16:09

Adaboost算法

基本思想Adaboost是adaptiveboosting的缩写，是一种基于Boosting的融合算法，其核心思想是将多个弱分类器通过添加相应的权值组合成一个强分类器。

断舍离_0025·2023-04-21 14:57

StanFord 机器学习公开课笔记(5):朴素贝叶斯算法进阶、神经网络、SVM

本讲视频及讲义链接上一讲介绍了朴素贝叶斯算法区分垃圾邮件和非垃圾邮件的过程，在建模过程中，我们选取的特征的每一维都只有的取值,因此在对建立生成模型时，我们使用了用伯努利分布：实际上这样的朴素贝叶斯分类器使用了多元伯努利事件模型

v1gor·2023-04-21 10:18

(四)目标检测- YoloV3和SSD对比

SSD的loss中，不同类别的分类器是softmax，最终检测目标的类别只能是一类。

li三河·2023-04-21 10:06

分类不平衡问题

数据不平衡问题答案取决于数据平衡数据少数样本过采样多数样本欠采样合成少数类样本舍弃少数类，切换成异常检测框架算法层面调整分类权重调整决策阈值使现有算法对少数类更敏感构造一个在不平衡数据上表现更好的全新算法如何正确评估不要使用准确度（错误率）来评估分类器使用

Chooully·2023-04-21 04:30

概率密度函数估计

首先来看贝叶斯决策，贝叶斯分类器就是根据如下贝叶斯公式来设计的。最常用的就是比较后验概率的大小，进行类别决策。（也就是基于最小错误率的分类器，还有其他的比如基于最小风险，NP决策等）。

知行流浪·2023-04-21 03:23

2023什么电脑配置适合机器学习和人工智能

机器学习和人工智能应用有多种类型——从传统的回归模型、非神经网络分类器和以PythonSciKitLearn和R语言的功能为代表的统计模型，到使用PyTorch和TensorFlow等框架的深度学习模型

赞奇超高清设计师云工作站·2023-04-20 21:44

【基于OpenCV、Qt的人脸识别及硬件控制】

基于OpenCV、Qt的人脸识别及硬件控制前言项目框架串口调试人脸识别模型训练机器预测关键技术通过级联分类器实现人脸识别槽函数定时器事件项目演示前言本篇文章主要介绍使用Qt编程进行串口调试，并且基于OpenCV

Holy meat·2023-04-20 19:36

Python OpenCV 蓝图：6~7

六、学习识别交通标志本章的目的是训练一个多类分类器以识别交通标志。在本章中，我们将介绍以下主题：监督学习概念德国交通标志

布客飞龙·2023-04-20 18:51

XLNet Fine-Tuning Tutorial with PyTorch

前言在本教程中，我将向您展示如何使用huggingfacePyTorch库对预先训练好的XLNet模型进行调整，以快速生成用于文本分类的分类器。

学人工智能的皮皮虾·2023-04-20 17:45

【Python机器学习】KNN进行水果分类和分类器实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~KNN算法简介KNN（K-NearestNeighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法，因为它没

showswoller·2023-04-20 06:44

机器学习安全问题及其防御技术概述

一、机器学习安全性问题1、机器学习安全性问题分类按攻击对分类器对影响分为诱发型攻击（影响训练集）和探索型攻击（不影响训练集）。按攻击造成对安全损害将其分为完整性攻击，可用性攻击和隐私窃取攻击。

小菜变大菜·2023-04-20 03:31

人脸检测：经典的VJ人脸检测器（类Harr特征，积分图加速法，级联的Adaboost强分类器）

著名的VJ人脸检测算法就是一种基于Adaboost分类器的方法。该检测器由PaulViola和MichaelJones在2001年的RobustReal-TimeFaceDetection提出。

cartes1us·2023-04-19 22:21

深度学习-PyTorch 基础

知识点PyTorch基础语法Autograd自动求导神经网络分类器PyTorch基础语法[外链图片转存

Deng872347348·2023-04-19 14:15

人脸识别算法的安全风险

人脸识别算法分为传统算法和基于深度学习算法，传统算法多采用手动提取特征、训练分类器的方式如基于几何特征、特征脸等；深度学习人脸识别算法通过大量人脸图像数据训练网络模型，模型自动提取最适合于计算机理解和区分的人脸特征

Trust-Bo·2023-04-19 13:50

最牛大佬教你快速用Python 脚本批量下载 Google 图像？

很快就有用户在后台留言，问：老师，我想自己训练一个图片分类器，到哪里去批量下载带标注的训练图像呢？说说我写教程的时候，是如何找图片的吧。最

璃沫仙人·2023-04-19 11:20

西瓜书第七章贝叶斯分类器

7.1贝叶斯决策论贝叶斯分类器：各类分类器中错误率最小或者在给定风险情况下平均代价最小的分类器。通过后验概率来计算损失的一类分类器。贝叶斯决策论：用于在知道概率和误判损失来选择最优的类别标记。

起个名字好难阿·2023-04-19 09:32

Understanding the Bias-Variance Tradeoff

UnderstandingtheBias-VarianceTradeoff李宏毅机器学习视频5.2Wheredoestheerrorcomefrom(Av10590361,P5).Flv以下讨论的假设是基于1、存在理想分类器

抬头挺胸才算活着·2023-04-19 09:48

【NLP从零入门】预训练时代下，深度学习模型的文本分类算法（超多干货，小白友好，内附实践代码和文本分类常见中文数据集）

1.任务介绍与实际应用文本分类任务是自然语言处理（NLP）中最常见、最基础的任务之一，顾名思义，就是对给定的一个句子或一段文本使用文本分类器进行分类。

不要辣椒不要酱·2023-04-19 08:42

K近邻算法用作回归的使用介绍（使用Python代码）

介绍在我遇到的所有机器学习算法中，KNN是最容易上手的。尽管它很简单，但事实上它其实在某些任务中非常有效（正如你将在本文中看到的那样）。甚至它可以做的更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它其实更擅长用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上实现。我在这里的目的是说明并强调，当目标变量本质上是连续的时，KNN是如何有效的运作的。image在本文中，我们将首先了解KNN算法背后的思维，研究计算点

A遇上方知友·2023-04-19 06:25

Yolov5 (v6.2) 使用自己的数据训练分类模型基于ONNX TensorRT转换

blog.csdn.net/qq_45066628/article/details/129470290新版本简介YOLOv5官方发布了v6.2版本，v6.2版本支持分类模型训练、验证、预测和导出；v6.2版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单

kuokay·2023-04-19 03:19

传统机器学习(五)—分类、回归模型的常见评估指标

传统机器学习—分类、回归模型的常见评估指标一、分类模型的常见评估指标1.1混淆矩阵混淆矩阵，在无监督学习中被称为匹配矩阵(matchingmatrix)，之所以叫混淆矩阵，是因为我们能够很容易从图表中看到分类器有没有将样本的类别给混淆了

undo_try·2023-04-19 02:47

SVM

SVM可以分为：硬间隔SVM（最大间隔分类器）、软间隔SVM、kemelSVMSVM最初的提出是解决二分类问题，如下图：空间中有两类：o和x，在空间中找到一条线，把这两类分开其中定义图中把两类物体分开的线是一个超平面

我不饿我不想吃东西·2023-04-18 17:41

k-d Tree算法

是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(NearestNeighbor)和近似最近邻查找(ApproximateNearestNeighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配

独影月下酌酒·2023-04-18 17:35

生成式模型与辨别式模型

这些模型可以进一步分为两个子类型:分类器试图找到f(x)而不使用任何概

deephub·2023-04-18 16:40

支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine）是一种二元分类器，在学习非常复杂的非线性方程时，能够提供更加清晰和更加强大的方式，通常简称为SVM。

小王子特洛伊·2023-04-18 16:25

SSD：single shot multibox detector

总体：之前的主流的目标检测和识别都是深度学习模型结合区域和高性能分类器共同完成，虽然这种方法有较好的识别精度，但是整个模型需要很高的硬件资源且实时性不好。

cv老顽童·2023-04-18 14:47

基于朴素贝叶斯分类器的钞票真伪识别模型

基于朴素贝叶斯分类器的钞票真伪识别模型内容本实验通过实现钞票真伪判别案例来展开学习朴素贝叶斯分类器的原理及应用。

九灵猴君·2023-04-18 14:36

WIFI室内定位（NN，KNN，WKNN）

目录WiFi室内定位...1一实验场地及设备介绍...1二指纹库数据采集方法...1三指纹库整理方法...2四定位实验过程...3五指纹匹配算法介绍及数据处理...4（一）最近邻法（NN）...4（二）K近邻法

Canvaskan·2023-04-18 13:25

python创建分类器小结

监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。

王小鹏的随笔·2023-04-18 13:48

An End-to-End Visual-Audio Attention Network for Emotion Recognition in User-Generated Videos阅读笔记

现有的方法主要采用传统的两层浅层管道，即提取视觉和/或音频特征和训练分类器。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNNs）的端到端识别视频情绪的方法。

Encounter84·2023-04-18 09:54

机器学习——支持向量机的训练

目录实践SVM分类测试1-1编辑测试1-2SVM核心支持向量机函数分类器SVC的主要属性:分类器SVC的主要方法:回归器SVR的主要属性:支持向量机在鸢尾花分类中的应用实践SVM分类(1)参数C的选择:

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-18 08:12

机器学习-第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习(KNN)"急切学习"：在训练阶段对训练样本进行学习处理的方法。"懒惰学习"：在训练阶段仅仅是把训练样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进行处理，没有显式的训练过程。

D系鼎溜·2023-04-18 04:22

基于耳部脑电的语音想象脑机接口系统

EEG协方差矩阵的黎曼切线空间投影被用作多层极限学习机分类器的输入特征。10名受试者参与了一项为期三天的六次

振翅雄鹰·2023-04-18 01:37

基于Pytorch实现分类器的示例详解

目录Softmax分类器定义训练测试感知机分类器定义训练测试本文实现两个分类器:softmax分类器和感知机分类器Softmax分类器Softmax分类是一种常用的多类别分类算法，它可以将输入数据映射到一个概率分布上

·2023-04-18 01:39

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