k近邻分类器

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

相关文章K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解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硬间隔支持向量机算法
IronmanJay·2023-02-27 18:38

决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解

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IronmanJay·2023-02-27 18:38

K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解

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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

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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

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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
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