k近邻分类器第38页

CASREL 总结

框架的核心(Thecoreoftheframework)框架的核心是崭新的视角，我们可以将关系建模为将主体映射到对象的函数，而不是将关系视为实体对的分离标签将学习关系分类器从f(s,o)f(s,o)f(

DDDDDfw·2023-03-14 11:05

机器学习算法 --KNN算法（K-Nearest Neighbor）简单理解

一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后选择k个最相似数据中出现

-Ausen·2023-03-14 07:27

datawhale/nlp_task1

准确率：在给定数据集下，分类器能正确分类的样本数占总样本数的比例。精确率：精确率是针对我们预测结果而言的，表示预测为正类的样本中，有多少是真正的正类样本。

Aechen·2023-03-14 07:36

机器学习算法系列（二十一）-k近邻算法（k-Nearest Neighbor / kNN Algorithm）

这一节我们来学习一个相对简单直观的算法——k近邻算法1（k-NearestNeighbor/kNNAlgorithm）。二、模型介绍 k近邻算法的思想非常的直观：给定一个新样本点时，只需要在

Saisimonzs·2023-03-14 07:53

零基础入门直观形象理解卷积神经网络

1.卷积神经网络与经典神经网络的区别：全连接层在卷积神经网络中作分类器使用卷积神经网络包含了一个卷积层和子采样层构成的特征提取器每个图像都是一系列特定排序的像素，如果改变像素的颜色或顺序，图像也会随之改变

Zkaisen·2023-03-14 07:14

K近邻算法(k-Nearest Neighbour, KNN)

《机器学习》周志华k近邻学习《统计学习方法》李航k近邻法KNN算法思想k-最近邻(k-NearestNeighbour,kNN)算法是一种基本分类与回归方法，属于监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本

　木夕敢敢·2023-03-14 07:37

Heatmap-based Out-of-Distribution Detection 论文阅读

给定一个训练过的固定分类器，我们训练一个解码器神经网络，根据分类器的特征和类预测，生成ID样本零响应的热图和OOD样本高响应的热图。我们的主要创新在于OOD样本的热图定义，即与最近分布

Infinity_and_beyond·2023-03-13 18:31

【机器学习实践】高斯朴素贝叶斯分类器

高斯朴素贝叶斯分类器的原理网上资料很多，主要原理有以下几点：中心极限定理（模型的训练过程）认为任何自然界中的现象，观测趋近于无穷次时某测量值满足高斯分布，因此可以通过对特征值序列取得平方差和均值的方法直接得出其表达式参数

不给自己画饼·2023-03-13 07:30

机器学习作业一：使用k-近邻算法实现手写数字识别（1）+（2）

文章目录一、k-近邻算法二、k值的选取及归一化的重要性三、k近邻算法的一般流程四、使用KNN进行手写数字识别的步骤五、主要代码六、算法缺点七、使用sklearn库实现简单的KNN算法实例八、参考一、k-

alivefdy·2023-03-13 07:58

文本分类对比学习

在它们的发展中的一个关键见解是，监督表示学习应该包括学习两种量：一种是输入x在适当空间中的特征z，该特征z对于分类任务具有足够的区分性，另一种是该空间上的分类器，或者可替换地，作用于该空间的分类器的参

miss9785·2023-03-13 07:50

【10个适合新手的人工智能项目 - 03】手写数字识别

下面是使用Python和TensorFlow/Keras编写一个能够识别猫和狗等图像的图像分类器的步骤：1.导入必要的库pythonCopycodeimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.p

誰不重要·2023-03-13 07:35

神经网络（单层感知器）

概念单层感知器算法是神经网络算法中结构最简单的模型，作为一种线性分类器，可以高效快速地解决线性可分的问题。

NPU_Li·2023-03-13 07:34

支持向量机2020-03-18

1、回顾线性分类器决策边界h设为多大，使得预测为正例的概率大于h，h默认为0.52、支持向量机思维方式和建模

_a30a·2023-03-13 06:46

如何解决机器学习中样本不均衡问题？

在一个极度不平衡的样本中，由于机器学习会每个数据进行学习，那么多数数据样本带有的信息量比少数样本信息量大，会对分类器学习过程中造成困扰。

冬天都会过去·2023-03-12 16:31

支持向量机（SVM）

一种衍生于逻辑回归的二分类模型，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，间隔最大使它有别于感知机。SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。

pppppwwj·2023-03-12 15:30

如何用 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。最大的图片库，当然就是Google了。

王树义·2023-03-12 07:27

机器学习入门（二十二）——SVM（3）

SVM的本质上是一个线性分类器，并且引入了Margin区间的概念，保证Margin最大进而提高模型的准确性。

yyoung0510·2023-03-12 02:19

基于树模型的集成算法---AdaBoost

一、模型介绍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）。

自由调优师_大废废·2023-03-11 22:08

生成模型与判别模型

生成模型与判别模型一、决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)监督学习的任务就是从数据中学习一个模型（也叫分类器），应用这一模型，对给定的输入X预测相应的输出Y。

吃肉的小馒头·2023-03-11 18:33

python机器学习学习笔记（六）

支持向量机分类实例：用SVM分类器对Iris数据集分析并绘制分类图1.线性importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvm,

weixin_46753186·2023-03-11 07:20

模型融合方式综述

Boosting8.瀑布融合法9.特征融合法10.预测融合法11.embedding融合：1.投票法Voting基本思想：假设对于一个二分类问题，有3个基础模型，现在我们可以在这些基学习器的基础上得到一个投票的分类器

码一码码码·2023-03-11 07:46

机器学习面试-模型融合和提升的算法

Boosting中基模型按次序进行训练,而基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化,最后以一定的方式将基分类器组合成一个强分类器。

Happy丶lazy·2023-03-11 07:44

计算机视觉知识点之RCNN/Fast RCNN/Faster RCNN

从原始图片中提取2000个左右区域候选框第二步：划分区域提案，进行归一化：将所有候选框变为固定大小的（227*227）区域，对每个候选区域，使用深度网络提取特征第三步：CNN网络提取特征送入每一类的SVM分类器

王壹浪·2023-03-11 03:23

Python KNN K-近邻分类器

knn分类器被认为是一种懒惰的分类方式，他是依据周边邻居的分类做出的决策。

River Chandler·2023-03-10 22:29

检索类机器人

分类：贝叶斯分类：基于贝叶斯公式KNN：k近邻的算法，把很多个向量聚合到一点，找最高分数的点SVM：利用多维的超平面对线性不可分的

jenye_·2023-03-10 21:02

逻辑斯蒂回归

训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。接下来介绍这个二值型输出分类器的数学原理LogisticRegression和LinearR

郑某人_03a6·2023-03-10 20:13

ML 监督学习分类 K近邻算法

KNN“物以类聚，人以群分”：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。ExampleExampleKNN算法既可以分类又可以回归。在分类任务中使用投票法，选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果。在回归任务中使用平均法，将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果。KNN算法可用于估算分类变量和连续变量的缺失值。传统上，KNN

XinY_VV·2023-03-10 19:13

《Integrating Information Theory and Adversarial Learning for Cross-modal Retrieval》论文学习

我们建立了一种模态分类器(作为鉴别器)，根据文本和图像的不同统计特性来区分它们。该鉴别器利用其输出概率计算香农信息熵，用以衡量其所进行的模

waiall·2023-03-10 16:24

论文阅读：Adversarial Cross-Modal Retrieval对抗式跨模式检索

第一个过程，一个特征映射器，试图在公共子空间中生成一个模态不变的表示，并混淆另一个过程，即模态分类器，它试

若年封尘·2023-03-10 16:19

机器学习笔记3_Adaboost

一般来说，Ensemble模型适合于过拟合的模型，包括bagging和boosting.3.1Bagging其中Bagging是单独训练每个分类器，然后用平均或者投票的方法组合，boosting的方法则是分类器之前存在强依赖

cuiyr123·2023-03-10 15:35

机器学习实战项目7

answer1SVM本身是一个二值分类器，SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类，直接法、间接法。

strive鱼·2023-03-10 14:41

回归问题的置信区间AUC_样本不平衡问题操作手册

例如：有一个正样本数量为1，负样本数量为99的数据集，模型就算无脑地把全部样本预测为负样本也能达到99%的准确度，试想有这么一个分类器，每次我们把数据喂‘给它时，在不调整阈值的情况下，它都倾向于把测试集的样本预测为负样本

weixin_39842955·2023-03-10 07:02

机器学习----线性模型：类别不平衡问题及其解决办法

解决方法：1.在训练样本中，将反例样本进行欠采样，使正反样本数接近，然后再进行学习；2.在训练样本中，对正例样本进行过采样，是正反样本数接近，然后进行学习；3.对分类器的判定标准进行“阈值移动”，即，判别准则变为

光光同学·2023-03-10 07:52

如何在中信机器学习平台做图像识别

下面两幅照片都用IBM的WatsonVisualRecognition中的默认分类器打上了标签

李嘉怡_fe6e·2023-03-10 02:03

《数据挖掘导论》CH5.3贝叶斯分类器

（5-11）对于类条件概率的估算有两种方法：5.3.3朴素贝叶斯分类器1.前提：条件独立性：属性集的属性（条件）与类之

Schnell·2023-03-10 00:13

k近邻(KNN)模型详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包含：1.走近k近邻-你周围的人决定了你是怎样的人2.重要概念3.k近邻算法的数学形式4.k近邻模型的直观认识5.如何计算距离6.k值的选择7.k近邻算法的损失函数8.kd树数据结构9.搜索kd树KNN

舟晓南·2023-03-10 00:12

行人检测之初识

基于背景建模：提取出前景运动的目标，在目标区域内进行特征提取，然后利用分类器进行分类，判断是否包含行人。基于统计的学习方法：根据大量样本构

元水1314·2023-03-09 21:21

Halcon 图像分类-MLP分类器使用

Halcon图像分类学习内容：（1）基于神经网络的多层感知器MLP分类器（2）基于支持向量机的SVM分类器（3）基于高斯混合模型的GMM分类器（4）基于K-NN分类器本章学习目标：1.了解图像分类的一般流程

火星wen·2023-03-09 21:39

halcon MLP分类器

black',WindowHandle)*设置显示颜色dev_set_colored(6)*设置绘制形状的方式dev_set_draw('margin')dev_set_line_width(3)*创建MLP分类器

涂鸦c·2023-03-09 21:39

halcon 4种分类器（MLP,SVN,GMM,K-NN）优缺点：

HALCON分类器:1、多层神经网络(MLP)/2、支持向量机(SVM)：一种监督学习的方法，广泛用于统计分类及回归分析；/3、K-最邻近(K-NN)/4高斯混合类型(GMM)4个分类器的主要优势和劣势如下

Day Day Learning·2023-03-09 21:09

基于Halcon的MLP（多层感知神经网络）分类器分类操作实例

MLP神经网络是一种基于神经网络、动态的分类器。MLP分类器使用神经网络来推导能将类别区分开来的超平面。使用超平面进行分割，如果只有两个类别，超平面会将各特征向量分为两类。如果类

NCUTer·2023-03-09 21:08

ML 监督学习集成学习 Bagging

Bagging---Bootstrapaggregating是并行式集成学习方法最著名的代表，基于自助采样法允许在同一种分类器上对训练集进行多次采样自助采样法(bootstrapsampling)给定包含

XinY_VV·2023-03-09 21:02

机器学习 - k近邻法

k近邻法1、K近邻法定义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距离最近的K个实例，看这K个实例多数属于某个类，则将该实例分为这个类。

tx_6df3·2023-03-09 17:45

关于字体反爬

解决方法：OCR...辅助工具：网页版>FontEditor，python库>fonttools补充一个难度三的解决方案：使用Knn算法处理，具体见k近邻算法解决字体反爬手段

Fathui·2023-03-09 16:15

【自监督论文阅读笔记】Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers

其次，这些特征也是优秀的k-NN分类器，在ImageNet上

YoooooL_·2023-03-09 10:52

论文阅读（六）Prototypical Networks for Few-shot Learning

1.摘要我们针对少样本分类问题提出了原型网络，其中一个分类器必须归纳为训练集中没有的新类，只给出了每个新类的一小部分示例。

续袁·2023-03-09 08:52

scikit-learn 朴素贝叶斯分类器

在scikit-learn中，一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类。分别是：GaussianNB先验为高斯分布的朴素贝叶斯MultinomialNB先验为多项式分布的朴素贝叶斯BernoulliNB先验为伯努利分布的朴素贝叶斯一般来说，如果样本特征的分布大部分是连续值，使用GaussianNB会比较好。如果如果样本特征的分大部分是多元离散值，使用MultinomialNB比较合适。而如果样本特征是二元

雪地团子·2023-03-08 22:41

【目标检测】入门基础原理学一遍就够了吧

目标定位实现的思路1.4两种bbox名称解释2R-CNN2.1目标检测-Overfeat模型2.2目标检测-R-CNN模型2.2.1候选区域（ROI）2.2.2CNN网络提取特征2.2.3特征向量训练分类器

我菜就爱学·2023-03-01 07:13

【YOLO系列】YOLOv3论文超详细解读（翻译＋学习笔记）

YOLOv3在YOLOv2的基础上改良了网络的主干，利用多尺度特征图进行检测，改进了多个独立的Logisticregression分类器来取代softmax来预测类别分类。这篇论文

路人贾'ω'·2023-02-28 08:24

硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算法详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2023-02-27 18:38

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