k近邻分类器第4页

使用OpenCV实现一个简单的实时人脸跟踪

我们将使用OpenCV中的VideoCapture()函数来读取视频流，并使用之前加载的Haar特征级联分类器来进行人脸跟踪。

GT开发算法工程师·2024-01-27 18:49

8 个Python库！提高数据科学工作效率

例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV会提供每个超参数的所有可能值，并

人帝·2024-01-27 11:39

机器学习--基础概念（二）

K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN):基于输入数据点在特征空间中的邻近程度，将其分为最接近的K个邻居的多数类别

三三木木七·2024-01-27 10:39

Talk｜北京理工大学陈焕然：扩散模型即为鲁棒分类器

他与大家分享的主题是:“扩散模型即为鲁棒分类器”，系统地介绍了他们在使用现成的diffusionmodel进行鲁棒分类等相关工作所做的研究。

TechBeat人工智能社区·2024-01-27 09:10

使用spark mllib训练中文文本分类器的

importorg.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.mllib.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimportorg.apache.spark.sql.functions._objectChineseTextCl

DreamNotOver·2024-01-27 07:45

使用 Spark MLlib 使用 jieba 分词训练中文分类器

importorg.apache.spark.ml.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.ml.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.sql.functions._importjieba.{JiebaSegmenter,WordPunctTokenizer}objectChineseTextClas

DreamNotOver·2024-01-27 07:45

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

**集成学习的基本理念就是将弱分类器集成为鲁棒性更强的模型，集成后具备更好的泛化误差，不易产生过拟合现象随机森林算法可以概况为四个简单的步骤：1.使用bootstrap抽样方法随机选择N个样本用于训练2

小小杨树·2024-01-27 04:09

《人工智能基础》9/91天阅读

直接对这样高维的数据进行分类在实际中效果很差，而且给分类器带来很大的计算负担。经典的声学特征：梅尔频率倒谱系数。共振峰：声音频谱上能量相对集中的一些区域。梅尔频率对频谱进行处理得到一组26维的特征。

皮卡丘_83e1·2024-01-27 04:33

Lesson 9.2 随机森林回归器的参数

文章目录一、弱分类器的结构1.分枝标准与特征重要性2.调节树结构来控制过拟合二、弱分类器的数量三、弱分类器训练的数据1.样本的随机抽样2.特征的随机抽样3.随机抽样的模式四、弱分类器的其他参数在开始学习之前

虚心求知的熊·2024-01-26 17:25

机器学习——随机森林原理及Python实现

2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程：2.库3.类3.1参数：4.代码一、理论1.随机森林介绍从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器

qq_27758151·2024-01-26 17:17

华西医院研究团队建立滤泡性甲状腺癌诊断的血浆胞外囊泡分类器

滤泡性甲状腺癌(Follicularthyroidcarcinoma,FTC）约占临床表现甲状腺癌的10%，其易发生血行性扩散。2024年1月，Br.J.Cancer（IF:8.8）杂志在线发表了一篇题名为“Circulatingsmallextracellularvesicle-basedmiRNAclassifierforfollicularthyroidcarcinoma:adiagnost

华盈生物·2024-01-26 17:12

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

混淆矩阵Confusionmatrix：也称为误差矩阵，通过计算得出矩阵的结果用来表示分类器的精度。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。

小小鱼er·2024-01-26 12:23

机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

1.首先要做的内容本章以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。

清☆茶·2024-01-26 06:10

支持向量机 Support Vector Machines (SVM) - 1

其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

飞天大肥猫·2024-01-26 06:39

ICCV 2021 广义源无关领域自适应

《ICCV2021论文解读：广义源无关领域自适应》引言摘要项目概述数据集准备训练过程检查点领域分类器致谢论文其他引言近年来，计算机视觉领域的研究一直在不断推进，为了更好地解决领域自适应的问题，ICCV2021

OverlordDuke·2024-01-26 06:38

基于支持向量机SVM的风电场NWP数据预测，SVM的详细原理

SVM的风电场NWP预测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·2024-01-26 06:00

基于支持向量机SVM的采油机故障诊断，Libsvm故障的详细诊断，SVM的详细原理

SVM的采油机故障识别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·2024-01-26 06:00

基于粒子群改进的支持向量机SVM的情感分类识别，pso-svm情感分类识别

SVM的情感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·2024-01-26 06:59

基于支持向量机SVM的分类预测，基于SVM的雷击故障识别

应用实例，基于SVM的雷击故障分类预测支持向量机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·2024-01-26 06:29

前出深入-机器学习

文章目录一、K近邻算法1.1先画一个散列图1.2使用K最近算法建模拟合数据1.3进行预测1.4K最近邻算法处理多元分类问题1.5K最近邻算法用于回归分析1.6K最近邻算法项目实战-酒的分类1.6.1对数据进行分析

代码浪人·2024-01-26 05:21

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html

Rainysong·2024-01-26 02:52

（十七）boosting\adaBoosting--迭代算法

一、原理的描述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)。

羽天驿·2024-01-25 21:50

大创项目推荐题目：垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖

laafeer·2024-01-25 18:35

机器学习/深度学习中的类别不均衡问题及处理方法

在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。例如，若分类器总是预测一个人未患病，即预测为反例，那么我们依然有高达99.9%的预测准确

几时见得清梦·2024-01-25 14:20

[Python] scikit-learn - accuracy_score(准确率分数)函数介绍和使用场景（案例）

其中一个非常常用的函数是accuracy_score，用于计算分类器的准确率。本文将介绍accuracy_score函数的具体功能、函数原型和使用场景，并提供一个使用案例来说明其用法和作用。

老狼IT工作室·2024-01-25 11:31

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1KNN分类器基本原理4.2特征选择的重要性4.3蝗虫优化算法（GOA）5.完整程序1.程序功能描述基于蝗虫优化的KNN

软件算法开发·2024-01-25 03:00

Ｋ近邻模型原理（一）

k近邻(K-NearestNeighbor,简称KNN)算法既可以用于分类问题也可以用回归问题．两者最大的区别在于最终决策时方法的选择，对于分类问题来说，采用多数表决法；而对于回归问题来说，采用选择平均法

徐_清风·2024-01-24 18:36

[Python] scikit-learn - K近邻算法介绍和使用案例

什么是K近邻算法？K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种基于实例的学习方法，主要用于分类和回归任务。

老狼IT工作室·2024-01-24 10:00

亚热带常见自然林病虫害识别系统需求分析

技术可行性基于卷积神经网络的亚热带常见自然林病虫害识别系统也采用了卷积神经网络作为分类器,卷积神经网络是深度学习领域发展最

AI敲代码的手套·2024-01-23 18:01

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）初步研究【中、实验部分（一）】

实验内容（及结论）一、实验一1、实验描述：仅基于花瓣宽度这一个特征，训练一个逻辑斯谛分类器来检测维吉尼亚鸢尾花。

不是AI·2024-01-23 08:31

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

SVC类则实现了标准的支持向量机分类器。SVC类的构造函数有以下常用参数：sklearn.svm.SVC(C=1.0,ke

我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

【深度学习每日小知识】Object Detection 目标检测

传统方法通常涉及从图像中提取一组手工制作的特征，例如颜色、纹理和形状，并使用这些特征来训练分类器来识别对象。最近基于深度

jcfszxc·2024-01-22 10:29

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机（SVM）K近邻

汐ya~·2024-01-22 09:44

MULTISCALE DOMAIN ADAPTIVE YOLO FOR CROSS-DOMAIN OBJECT DETECTION

在本文中，我们介绍了一种新的多尺度域自适应YOLO（MS-DAYOLO）框架，该框架在最近引入的YOLOv4对象检测器的不同尺度上使用多个域自适应路径和相应的域分类器来生成域不变特征。

暗魂b·2024-01-22 08:54

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于k近邻(k

@斯里·2024-01-22 06:38

Weka在数据挖掘中的运用 02 Getting Started with Weka

Weka的发音不是Weaker安装Weka研究“Explorer”接口研究一些数据集创建一个分类器解释输出使用filters（过滤器）可视化数据集安装Wekajava环境安装包选择适合你电脑系统的版本。

jenye_·2024-01-22 03:00

数学建模常见算法的通俗理解（2）

目录6K-Means（K-均值）聚类算法（无需分割数据即可分类）6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7KNN算法（K近邻算法）（K个最近的决定方案）7.1粗浅理解

菜只因C·2024-01-21 17:22

国科大机器学习期末复习题库

的算法性能取决于：核函数的选择、核函数的参数、软间隔参数；支持向量机的对偶问题是：凸二次优化；支持向量机中的支撑向量：最大间隔支撑面上的向量；关于决策树节点划分指标描述：信息增益越大越好；集成学习中基分类器

真·skysys·2024-01-21 10:22

OpenCV-Python(51):基于Haar特征分类器的面部检测

目标学习了解Haar特征分类器为基础的面部检测技术将面部检测扩展到眼部检测等。

图灵追慕者·2024-01-21 08:17

深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战

分类部分使用全连接层作为一个分类器，使用特征提取部分提取的特征为图像上

AI小白龙*·2024-01-21 07:18

卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

在这篇博客中，让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。计算机如何读取图像？考虑这张纽约天际线的图像，第一眼你会看到很多建筑物和颜色。那么计算机是如何处理这张图像的呢？图像分为3个颜色通道，即红、绿和蓝。每个颜色通道都映射到图像的像素。然后，计算机识别与每个像素相关的值

AAI机器之心·2024-01-21 07:08

大创项目推荐深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2024-01-21 05:30

Perceptron

Perceptron是一个线性分类器，基于误分类准则学习分离超平面的参数(w,b).通过对偶学习法的推导可以通过运用核技巧使Perceptron可以分类非线性数据。

BigPeter·2024-01-21 00:53

机器学习实验||分类机器学习建模分析

实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook实验内容与结果（题目、源程序

小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

深度学习与神经网络实现分类实验

实验目的掌握神经网络及深度学习建模分析掌握使用神经网络实现分类的方法掌握使用Keras框架实现深度学习的方法了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook