k近邻分类器第39页

决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2023-02-27 18:38

K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2023-02-27 18:08

朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2023-02-27 18:38

线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2023-02-27 18:30

自适应变异粒子群matlab,一种自适应变异粒子群优化算法的制作方法

本算法属于数据挖掘领域，涉及到SVM分类器和参数寻优，特别涉及到其变异操作，使得能够最大限度的搜索到全局最优解。

菠萝虎·2023-02-26 07:41

一个简单的opencv入门例子——图片人脸检测

先上程序importcv2#选择分类器，注意路径为绝对值，安装了opencv后，可以在电脑中搜素cv2，找到data文件夹的haar分类器文件face_cascade=cv2.CascadeClassifier

sunsunshine123·2023-02-26 07:09

【阿旭机器学习实战】【33】中文文本分类之情感分析--朴素贝叶斯、KNN、逻辑回归

目录1.查看原始数据结构2.导入数据并进行数据处理2.1提取数据与标签2.2过滤停用词2.3TfidfVectorizer将文本向量化3.利用不同模型进行训练与评估3.1朴素贝叶斯模型3.2k近邻模型3.3

阿_旭·2023-02-25 08:23

k近邻算法（k-NN k-nearest neighbor）详解

kkk近邻算法是一种典型的分类算法。

张山大人·2023-02-25 07:35

目标检测（五）基于SVM的目标分类

自带行人检测器实现行人检测（2）利用opencv实现HOG检测器的自定义数据训练支持向量机（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

失了志的咸鱼·2023-02-25 07:03

分类算法 - k近邻算法(原理、kd树)

距离度量2.2k值选择2.3分类规则2.算法流程3.优缺点分析4.算法优化4.1距离加权4.2kd-tree4.2.1kd树的构造4.2.2利用kd树进行近邻搜索5.模型参数6.算法实现7.参考1.算法概述k近邻算法解决分类问题一种常见的方法

qq602683200·2023-02-25 07:32

python-K近邻算法（附代码）

Knowledge1.估计器：用于分类、聚类和回归分析1.1fit()：训练算法，设置内部参数。该函数接收训练集及其类别两个参数。1.2predict()：参数为测试集。预测测试集类别，并返回一个包含测试集各条数据类别的数组。3.转换器：用于数据预处理和数据转换4.流水线：组合数据挖掘流程，便于再次使用Example1.数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/datas

脑电信号研究生（23毕业）·2023-02-25 07:59

K近邻算法

主要问题：如何快速的进行k近邻搜索。最近邻(1-NN

匠人_C·2023-02-25 07:29

python机器学习小记——基于K近邻(k-nearest neighbors)模型的分类&回归

【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记目录【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记一、算法原理及应用介绍二、基于Demo数据集的kNN分类三、基于莺尾花数据集的kNN分类四、模拟数据集–kNN回归五、马绞痛数据–kNN数据预处理+kNN分类pipeline【写在前面】不知不觉已经第三篇了，希望可以坚持下去总结一年多的积累曾无数次遇到bug在CSDN找到了解答，这个系列的总结也算是

陈灿 Cedric·2023-02-25 07:26

选择最佳机器学习模型的10步指南

分类问题:逻辑回归、决策树分类器、随机森林分类器、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器或神

·2023-02-24 11:23

机器学习--K近邻算法（KNN）（2）

K-Nearest-Neighbor算法是一种常用的监督学习算法，它没有显式的训练过程，是‘懒惰学习’的显著代表，此类学习算法仅在训练阶段将训练集保存起来，训练时间开销为0，待收到测试样本后在进行处理k近邻模型的三要素

太原浪子·2023-02-24 07:54

机器学习之理解逻辑回归

一、逻辑回归简介逻辑回归其实是一个线性分类器，其本质是由线性回归变化而来，是一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。

superY25·2023-02-24 07:53

机器学习-k近邻算法(kNN)

简单的说，kNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。kNN算法优缺点以及使用范围：优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定；缺点：计算复杂度高，空间复杂度高使用数据范围：数值型和标称型。kNN算法的工作原理：存在一个样本数据集(训练样本集)，并且样本集中的每个样本都存在标签，即我们知道样本集中的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据(最近邻)

pcb931126·2023-02-24 07:48

使用python搭建一个简易的神经网络实现对手写数字的识别（每行代码都有注释）

一些简单的介绍如果一个简单的线性分类器不能对数据进行划分，我们就需要使用多个线性分类器来划分数据；使用多个分类器一起工作，这是神经网络的核心思想。

Foools·2023-02-24 07:13

机器学习算法： AdaBoost 详解

1.集成学习概述1.1.定义集成学习（Ensemblelearning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器。

·2023-02-22 22:34

MULTI-GRID ASSIGNMENT

这里是用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注,现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。

whaosoft143·2023-02-22 13:25

Caffe Loss层 - HingelossLayer

one-of-many分类任务的hingeloss.HingeLoss概念定义为：E(z)=max(0,1−z)E(z)=max(0,1−z)常用在SVM的最大化间隔分类中.对于期望输出t=+1,−1t=+1,−1和分类器分

AIHGF·2023-02-22 09:49

网络安全高级攻击

对分类器的高层次攻击可以分为以下三种类型：对抗性输入：这是专门设计的输入，旨在确保被误分类，以躲避检测。对抗性输入包含专门用来躲避防病毒程序的恶意文档和试图逃避垃圾邮件过滤器的电子邮件。

沐阳zz·2023-02-21 15:38

分类模型评价指标

AUC代表面积AUC是数据化分类器的效果。混淆矩阵T代表我們預測對了F代表我们预测错了P代表我们预测为1N代表我们预测为0TP是我们预测为对了，并且预测为1FP代表我们预测为1，但是预测错了。

qq_40707269·2023-02-21 11:12

ADAM工具箱下载安装

工具箱以多种方式执行并可视化多个比较校正组解码和前向编码结果，例如跨时间的分类器性能、分

牧林乡客·2023-02-21 11:08

sklearn专题五：逻辑回归

目录1概述1.1名为“回归”的分类器1.2为什么需要逻辑回归2linear_model.LogisticRegression2.1二元逻辑回归的损失函数2.1.1损失函数的概念与解惑2.2重要参数penalty

Colorfully_lu·2023-02-21 07:07

297个机器学习彩图知识点（12）

1.随机梯度下降2.停用词3.不平衡数据策略4.过拟合策略5.监督式深度学习的核心规则6.监督&非监督学习7.支持向量机分类器8.软间隔分类9.支持向量10.SVC的径向基函数核11.T统计量12.双曲正切激活函数

·2023-02-20 22:03

卷积神经网络的基本原理,图卷积神经网络原理

图形化表示为下图：当我们的g(h)为sigmoid函数时候，它就是一个逻辑回归的分类器。当g(h)是一个只能取0或1值的函数时，它就是一个感知机。

小浣熊的技术·2023-02-20 14:26

【YOLO系列】YOLOv1论文超详细解读（翻译＋学习笔记）

它与之前的目标检测算法如R-CNN等不同之处在于，R-CNN等目标检测算法是两阶段算法，步骤为先在图片上生成候选框，然后利用分类器对

路人贾'ω'·2023-02-20 07:56

StackingClassifier

概述Stacking是一种集合学习技术，通过元分类器组合多个分类模型。基于完整训练集训练各个分类模型;然后，基于整体中的各个分类模型的输出-

taojinglong·2023-02-19 05:08

逻辑回归笔记

目标：建立分类器（求解出三个参数）设定阈值，根据阈值判断录取结果要完成的模块sigmoid:映射到概率的函数model:返回预测结果值cost:根据参数计算损失gradient:计算每个参数的梯度方向descent

醋溜八酱·2023-02-19 03:30

机器学习之旅---用K近邻算法归类豆瓣文章

选择一个经典、容易理解的机器学习算法---K近邻算法来热身，我将用K近邻算法来做一个常见的应用，给豆瓣文章分类。现在开始：1.1场景image.png想象自己是这幅图中的绿色圆圈，我是谁？我是什么？

Caesar_6953·2023-02-18 00:08

机器学习经典算法总结

一，KNN算法K近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。

嵌入式视觉·2023-02-17 19:19

K-近邻算法（K-NN）

K-NearestNeighbor作为一种没有显式训练和学习过程的分类和回归算法，k近邻在众多有监督机器学习算法中算是一种比较独特的方法。

dingtom·2023-02-17 16:54

OpenCV源码目录结构

1.目录注释3rdparty：包含静止图像的解编码器的库文件和头文件apps：包含进行Haar分类器训练的工具data：包含OpenCV库及范例中用到的资源文件doc：包含生成文档所需的源文件寄辅助脚本

sunny被注册·2023-02-17 12:57

朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是和线性模型非常相似的一种分类器，但它的训练速度往往更快。

编程回忆录·2023-02-17 06:16

模型融合 - 第二课

简而言之，堆叠用作第一级（基础），预测几个基本分类器，然后在第二级使用另一个模型来预测早期第一级预测的输出。示例数据集使用泰坦尼克数据集。

readilen·2023-02-17 03:24

【机器学习实战-7章】利用AdaBoost元算法提高分类性能

7.1基于数据集多重抽样的分类器前面我们介绍了五种不同的分类算法：KNN、决策树、贝叶斯、Logistic回归以及SVM，我们可以将

唐生一·2023-02-17 00:08

模式识别和机器学习实战- 集成学习- Python实现 - AdaBoost算法

文章目录前言一、AdaBoost算法原理概述二、实战基于单层决策树构建弱分类器1.简单数据集构建2.建立单层决策树三、完整AdaBoost实现以及测试算法附加题：实战之房价预测完整代码前言我们在思考一个问题的时候

能智工人_Leo·2023-02-16 23:35

KNN＆K-means从入门到实战

作者：王同学来源：投稿编辑：学姐1.基本概念1.1KNNk近邻法（k-nearestneighbor，k-NN）是一种基本分类与回归方法。

深度之眼·2023-02-16 23:04

【论文精读】Deep Residual Learning for Image Recognition

深度网络自然地将低/中/高级特征和分类器以端到端的多层方式集成在一起，特征的“层次”可以通过堆叠层数(深度)来丰富。

拟禾·2023-02-16 21:27

基于机器学习SVM KNN的动作识别系统毕业设计附完整代码

等模拟智能家电，并以按钮的形式表名了该家电的状态，点击学习列表的某一按钮，向服务器发送一条学习指令，服务器的动作学习模块，会将最新的动作数据TO_PREDICT和该学习指令对应起来，作为一条新的SVM分类器训练数据

程序员uu·2023-02-16 21:45

电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习

目录前言监督学习vs无监督学习回归vs分类RegressionvsClassification训练集vs测试集vs验证集泛化和过拟合Generalization&Overfitting线性分类器LinearClassifiers

Vec_Kun·2023-02-16 21:15

pythonsvd内存不足_python - 使用stastmodels的WLS时出错：SVD未收敛 - 堆栈内存溢出

我已经在statsmodels中使用WLS(加权最小二乘回归)编写了用于级联提升分类器的算法，并且能够成功运行几次。我用了几百张图片，一切都很好。但是，我现在使用它来训练大约4000张图像中的模型。

weixin_39805195·2023-02-16 21:29

用初次训练的SVM+HOG分类器在负样本原图上检测HardExample

难例(或叫做难样本，HardExample，HardNegative，HardInstance)是指利用第一次训练的分类器在负样本原图(肯定没有人体)上进行行人检测时所有检测到的矩形框，这些矩形框区域很明显都是误报

amulet0703·2023-02-16 21:23

sklearn常用分类算法分析乳腺癌数据

模型评估参考网址:机器学习分类模型评价指标详述-知乎机器学习模型评估的方法总结（回归、分类模型的评估）_人工智能_sinat_16388393的博客-CSDN博客【机器学习】Sklearn常用分类器（全

-朝汐-·2023-02-07 11:31

集成学习、Bagging集成原理、随机森林构造过程、随机森林api与案例、boosting集成原理、梯度提升决策树(GBDT）、XGBoost与泰勒展开式

一、集成学习集成学习：通过建立几个模型来解决单一预测问题，工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。

learning-striving·2023-02-07 11:58

集成学习（2）— bagging和boosting

Boosting则使用弱分类器，其个体学习器之间存在强依赖关系，是一种序列化方法。Bagging主要关注降低方差，而Boosting主要关注降低偏差。

orangerfun·2023-02-07 11:40

集成学习 Boosting与Bagging

集成学习是通过将多个分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器。

chaichai1997·2023-02-07 11:33

机器学习基础：AUC与ROC

ROC曲线是评估分类器分类能力的曲线；ROC曲线是由FPR、TPR的值决定的；

紫昂张·2023-02-07 11:03

集成学习（Boosting、Bagging）

集成学习通过构建并结合多个学习器来提升性能在一定条件下，随着集成分类器数目的增加，集成的错误率将指数级下降，最终趋向于0。

夕述·2023-02-07 11:01

推荐频道

k近邻分类器