k近邻分类器第33页

机器学习入门实践--线性模型-多分类问题(python)

多分类分为OvO(OnevsOne)和OvR(OnevsRest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类

永远鲜红の幼月·2023-04-17 23:11

机器学习实战：Python基于K近邻KNN进行分类预测（四）

文章目录1前言1.1K近邻的介绍1.2K近邻的应用2二维数据集演示2.1导入函数2.2导入数据2.3训练模型及可视化3莺尾花数据集全数据演示3.1导入函数3.2导入数据3.3训练模型及预测4模拟数据集演示

Bioinfo Guy·2023-04-17 20:21

KNN算法-4-算法优化-KD树

KD树KNN算法的重要步骤是对所有的实例点进行快速k近邻搜索。如果采用线性扫描（linearscan），要计算输入点与每一个点的距离，时间复杂度非常高。

从来只看自己_7faa·2023-04-17 20:24

人脸识别---身份证标签文本

defdetect_face(img):#将测试图像转换为灰度图像，因为opencv人脸检测器需要灰度图像gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#加载OpenCV人脸检测分类器

破烂儿·2023-04-17 16:41

SVM分类器代码

1.命令函数部分：clear;%清屏clc;X=load('data.txt');n=length(X);%总样本数量y=X(:,4);%类别标志X=X(:,1:3);TOL=0.0001;%精度要求C=1;%参数，对损失函数的权重b=0;%初始设置截距bWold=0;%未更新a时的W(a)Wnew=0;%更新a后的W(a)fori=1:50%设置类别标志为1或者-1y(i)=-1;enda=ze

污浊的双黑·2023-04-17 12:01

机器学习小结（下）

Boosting主要特点是，使用一组弱分类器进行迭代更新，构造一个强分类器。在每轮迭代中会在训练集上产生一个新的弱分类器并且赋予其权重，同时重新设置训练

Darren的黑板报·2023-04-17 08:14

贝叶斯分类器

分类算法用来判断给定数据项所属的类别，即种类或类型。比如，可以根据某些特征来分辨一部电影属于哪个流派，等等。这样，流派就是我们要预测的类别。第10章“预测性分析与机器学习”还会对机器学习做进一步介绍。此刻，我们要讨论的是一个名为朴素贝叶斯分类的流行算法，它常常用于进行文本文档的研究。朴素贝叶斯分类是一个概率算法，它基于概率与数理统计中的贝叶斯定理。贝叶斯定理给出了如何利用新证据修正某事件发生的概率

Bonefire20·2023-04-16 17:48

Sklearn——集成模型

bagging2.1随机森林2.2极端随机森林2.3参数2.4并行化3.Adaboost3.1用法4.GradientTreeBoosting4.1分类4.2回归5VotingClassifier（投票分类器

是菜鸡小小陈啊·2023-04-16 16:10

Meta-Learning and in-context Learning

Howtotrainin-contextLearning前导：InductiveLearning译为“归纳式学习”，即根据对以往数据的观察，来预测新数据的属性；在机器学习中，就是根据已有数据，学习出一个分类器

hithithithithit·2023-04-16 08:25

Python实现分类器性能度量（混淆矩阵，正确率，准确率，召回率，ROC，AUC）

1.混淆矩阵对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与分类器预测类别的组合划分为:真正例（truepositive）：将一个正例正确判断为正例假正例（falsepositive）：将一个反例错误判断为正例真反例

小飞鱼_bigdata·2023-04-16 07:55

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(FCN)论文翻译

EvanShelhamer，TrevorDarrell目录《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》摘要1.引言2.相关工作3.完全卷积网络3.1调整分类器以进行密集预测

RealWeakCoder·2023-04-16 06:43

机器视觉 -- 图像处理任务的基本流程线性分类器的学习损失函数是什么？

接下来我会介绍一下我在学习过程中整理出来的东西供以后自己查阅，主要是机器视觉系统在图像处理过程中的基本过程以及入门必学的线性分类器。机器视觉简介机器视觉是一种人工智能技术，它使用计算机视觉和模式识别

冲鸭嘟嘟可·2023-04-16 03:06

Active Learning: 一个降低深度学习时间，空间，经济成本的解决方案

它主要解决了一个深度学习中的重要问题：如何使用尽可能少的标签数据来训练一个效果promising的分类器。根据我的判断，当遇到两种情况的时候，这篇论文的可以非常强大的指导意

城市中迷途小书童·2023-04-15 23:44

基于支持向量机SVM的脑部肿瘤识别，脑电波样本熵提取

的的脑部肿瘤识别分类预测代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（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

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-04-15 21:49

2018-02-16

CS231n学习笔记二——K最近邻与线性分类器（上）图像分类主要的困难和挑战（1）视角变化（2）物体大小变化（3）形变（4）遮挡（5）光照影响（6）背景干扰（7）同类物体内的差异图像分类流程输入，学习，

Ailarise·2023-04-15 20:28

使用Stacking集成学习(逻辑回归、随机森林)对鸢尾花数据集进行分类

文章目录Stacking集成学习的步骤使用逻辑回归、随机森林对鸢尾花数据集进行分类Stacking集成学习的步骤Stacking（堆叠）是一种集成学习方法，它通常使用多个基础分类器和一个元分类器来提高模型的预测性能

WTIAW.TIAW·2023-04-15 18:09

公平性机器学习_比较机器学习模型的案例研究公平性

公平性机器学习COMPAS和分类器公平性(COMPASandclassifierfairness)Recenteventsaroundtheworldraisesmanyquestions—isthesocietywearelivinginbiasedtoaparticularsect.Withmanyunansweredquestionsabouttheracialdiscrimination

weixin_26730921·2023-04-15 16:55

如何将因果干预用于提升模型公平性？

一个二分类器预测数据标签。我们能观察到的只有数据

PaperWeekly·2023-04-15 16:50

40丨数据挖掘实战（2）：用逻辑回归分析信用卡诈骗

构建逻辑回归分类器逻辑回归是分类方法，主要解决二分类问题。在逻辑回归中使用了Logistic函数，也称为Sigmoid函数。为什么逻辑回归算法是基于Sigmoid函数实现的呢？

张九日zx·2023-04-15 11:16

sklearn学习-朴素贝叶斯

文章目录一、概述1、真正的概率分类器2、sklearn中的朴素贝叶斯二、不同分布下的贝叶斯1、高斯朴素贝叶斯GaussianNB2、探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集3、探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯的拟合效果与运算速度总结一

育林·2023-04-15 04:05

OpenAI-ChatGPT最新官方接口《文本交互》全网最详细中英文实用指南和教程，助你零基础快速轻松掌握全新技术（一）（附源码）

Introduction导言Promptdesign提示设计Basics基础知识TroubleshootingClassificationImprovingtheclassifier'sefficiency提高分类器的效率

小胡说人工智能·2023-04-15 02:05

Deep Few-Shot Learning for Hyperspectral Image Classification

利用在度量空间中学习到的最近邻分类器对测试样本进行分类。该想法的关键是：设计了网络在训练集上学习了度量空间。此外，这种度量空

DarrenmondZhang·2023-04-14 23:46

朴素贝叶斯

常用的生成模型算法有：高斯混合模型、朴素贝叶斯分类器。生成式模型：判断一只羊是山羊还是绵羊，先根据山羊的特征

Zhang_JunJ·2023-04-14 21:38

西瓜书第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习k近邻(简称KNN)学习：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。

起个名字好难阿·2023-04-14 21:00

Pytorch深度学习笔记（三）线性模型

：1.准备数据集DataSet——>2.选择模型Model——>3.训练Training——>4.推理Infering监督学习：用已知标签的训练样本训练模型，用来预测未来输入样本的标签，如用于逻辑回归分类器

向岸看·2023-04-14 19:01

Sequence-to-Sequence Data Augmentation for Dialogue Language Understanding

解决数据不足的问题copydecoder生成受限decoder看论文时的疑问在结合copydecoder和生成受限decoder两种结果的时候，采用的是建立分类器来预测选

rzhangpku·2023-04-14 18:48

回归预测 | MATLAB实现DBN-BP深度置信网络结合BP神经网络多输入单输出回归预测

既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。DBN由若干层神经元

机器学习之心·2023-04-14 12:44

机器学习入门（五）：集成学习Bagging，Boosting，RandomForest和GridSearchCV参数调优

0）集成学习集成学习（ensemblemethods）的目的是结合不同的分类器，生成一个meta-classifier,从而使其拥有比单个classifier有更好的泛化能力(Thegoalbehindensemblemethodstocombinedifferentclassifiersintoameta-classifierthathasabettergeneralizationperform

FrenchOldDriver·2023-04-14 11:06

读书笔记：“集体智慧编程”之第八章：对数值进行预测（构建价格模型）

数值预测的含义在上一章节，我们接触到的决策树，比较适合对数据的分类进行预测，以及我们之前学过的分类器也是如此。但是当我们对数值型结果进行预测的时候应该怎么办呢？

silent狼·2023-04-14 10:43

ml从零开始k最近邻居分类器

Whenitcomestosolvingclassificationproblemsviamachinelearning,there’sawidevarietyofalgorithmchoicesavailableforalmostanydatatypeornicheproblemthatonemightbedealingwith.Thesealgorithmicchoicescanbebroad

weixin_26756255·2023-04-14 10:10

机器学习算法之1：k-NN 算法

k-NN算法k-NN算法（k-NearestNeighbor），也叫k近邻算法。

Zen of Data Analysis·2023-04-14 10:07

机器学习 - 分类 K 最近邻分类算法 K Nearest Neighbor（学习笔记）

分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN分类计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂

corina_qin·2023-04-14 10:07

机器学习算法系列（一）

机器学习算法之–K近邻法1、算法原理1.1核心思想给定一个训练数据集，对于新输入的实例，在训练数据集中找到与该实例最近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就将该输入实例划分为某个类通俗来说，就是未标记的样本类别

三秋树&二月花·2023-04-14 09:09

多层感知器介绍

此时，无法使用线性分类器恰当地将输入划分到正确的类别。二、

云隐雾匿·2023-04-14 08:48

机器学习——监督学习

机器学习——监督学习1.监督学习1.1分类与回归1.2泛化、过拟合和欠拟合1.3监督学习算法1.3.1k近邻(k-NearestNeighbors，简称k-NN)1.3.2线性模型(LinearModels

Homur4_·2023-04-14 06:43

机器学习系列--LDA与PCA

一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是

yezi_1026·2023-04-14 02:03

基于Python编写一个简单的垃圾邮件分类器

目录准备工作数据集加载数据数据预处理训练分类器测试分类器结论随着电子邮件的广泛使用，垃圾邮件也日益增多，对用户造成了很大的困扰。因此，开发一个能够自动分类和过滤垃圾邮件的程序就显得非常重要。

·2023-04-14 01:52

深度学习趣谈：什么是迁移学习？（附带Tensorflow代码实现）

迁移学习可以由下面的这张图来表示：这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练，但是我们只改变之前模型的分类器（全连接层和softmax/sigmoid），这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了

Geeksongs·2023-04-13 14:27

Kaggle计算机视觉入门

1构建卷积分类器1.1目标使用Keras深度学习网络构建图片分类器学习视觉特征提取背后的基本思想学习如何提升你的模型学习如何扩充你的数据我们的计算机是如何识别一张图片的呢，下面的图非常生动形象。

Day-3·2023-04-13 12:56

scikit-learn：训练分类器、预测新数据、评价分类器

http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html构建分类器，以NB为例：fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBclf

mmc2015·2023-04-13 09:46

Kaggle神器LightGBM最全解读（附代码说明）！

：Microstrong，编辑：AI有道本文主要内容概览：1.LightGBM简介GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器

Sim1480·2023-04-13 08:23

ArcGIS+人工智能——之机器学习简介

ImageAnalyst中的影像分割和分类工具集训练样本数据计算分割影像属性分类精度评估分类向导工具监督和非监督分类基于对象和基于像素分类向导操作介绍配置分割影像训练分类训练样本分配类重分类器合并类前面我们介绍过

GIS哼哈哈·2023-04-13 06:59

一文看懂提升树与梯度提升树（GBDT）

提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。其被认为是统计学习中性能最好的方法之一。实际上，AdaBoost更多的是一种算法思路，其并没有指定基函数是决策树还是其他。对于分类问题，提升树的基

巴涅波赫夫·2023-04-13 02:15

【数据分析4】scikit-learn机器学习

1.机器学习方法：•构造间隔理论分布：聚类分析和模式识别•人工神经网络•决策树•感知器•支持向量机•集成学习AdaBoos•降维与度量学习•聚类•贝叶斯分类器•构造条件概率：回归分析和统计分类•高斯过程回归

ZEVIN LI·2023-04-12 23:24

机器学习 03 K-近邻算法

目录一、K-近邻算法1.1K-近邻算法(KNN)概念1.1.1概念理解举例1.2KNN算法流程总结1.3K值的选择1.3.1举例说明1.4kd树1.4.1KD树原理1.4.2树的建立1.5最近领域的搜索k近邻算法优缺点二

Darren_pty·2023-04-12 22:54

机器学习之模型理论的面试问题2018-6-28

1）、这个区别是根据线形映射，即y与x之间的关系为标准分的类；逻辑回归和SVM是线形判别器，决策树是非线形分类器不同的问题不同的结果2、决策树可以处理连续性变量吗？

静静1000·2023-04-12 22:44

spark mllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标

在逻辑回归分类中，我们评价分类器好坏的主要指标有精准率（precision），召回率（recall），F-measure，AUC等，其中最常用的是AUC，它可以综合评价分类器性能，其他的指标主要偏重一些方面

snaillup·2023-04-12 20:19

CV03_06:选择性搜索算法

有了候选区域，就可以使用卷积神经网络做特征抽取，抽取的特征没有使用神经网络的分类器，标准算法中都是使用

杨强AT南京·2023-04-12 14:12

学术前沿趋势分析4：论文种类分类

第二步：分类思路1.直接使用TF-IDF对文本提取特征，使用分类器进行分类，分类器的选

若木_在搬砖·2023-04-12 13:23

sklearn 数据处理与特征工程

譬如梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；而在距离类模型，譬如K近邻，K-Means聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精

R戎·2023-04-12 08:44

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