k近邻分类器第41页

机器学习算法——贝叶斯分类器1（贝叶斯决策论）

贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。以多分类任务为例解释其基本原理。1.先验概率（Priorprobability）先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，反映了我们在实际观察之前对某种状态的预期。先验概率记作：我们能否可以基于先验做出决策？（决策规则是基于输入所采取的特定

Vicky_xiduoduo·2023-02-05 07:32

有监督学习

达到分类或者回归的目的分类：输出是离散的回归：输出是连续的1.分类学习输入：一组有标签的训练数据（观察或评估），标签表明了这些蜀的所述类别输出：分类模型根据这些训练数据，训练自己的模型参数，学习出一个合适这组数据的分类器

TARDIS_2ac9·2023-02-05 07:38

opencv3-基于opencv_traincascade级联分类器的训练步骤

虽然暂时还没有相处关联的思路，但用这个可以做基于传统方法的目标识别，所以就在网上学习了一下怎么训练这个级联分类器。网上训练这个分类器基本上是基于opencv2中的open_haartraini

lowkeybln·2023-02-05 03:21

判别模型 vs 生成模型

决策函数：输入X返回Y；其中Y与一个阈值比较，然后根据比较结果判定X的类别条件概率分布：输入X返回X属于每个类别的概率；将其中概率最大的作为X所属的类别1.判别模型代表：K近邻、感知机（神经网络）、决策树

elephantnose·2023-02-05 01:34

Python机器学习基础教程2

文章目录朴素贝叶斯分类器优点缺点和参数决策树报错构造决策树控制决策树的复杂度树的特征重要性回归决策树优点缺点决策树集成1.随机森林构造随机森林优点缺点1.梯度提升回归树（梯度提升机）优点缺点朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器

小小小方·2023-02-04 23:44

对mglearn库的理解之新手上路（如何导入mglearn库开始使用）

mglearn.plots.plot_knn_regression(n_neighbors=1)我看到后一看这东西，就在想mglearn铁定是一个模块，然后调用了plots画图，这应该是一个类（就是一个画图的包），后面一串串就是K近邻

GH_learn_IT·2023-02-04 23:42

BAT 机器学习笔试题目

以下几种模型方法属于判别式模型(DiscriminativeModel)的有()1)混合高斯模型2)条件随机场模型3)区分度训练4)隐马尔科夫模型A2,3B3,4C1,4D1,22、NaveBayes是一种特殊的Bayes分类器

烦烦不凡·2023-02-04 21:59

openMMLab AI实战训练营 CLASS1

目录机器学习及神经网络基础分类问题线性分类器机器学习训练步骤神经网络神经元衡量神经网络的性能：损失函数机器学习及神经网络基础机器学习就是通过海量数据驱动机器去学习、识别、拟合、归纳、挖掘监督学习：有标签自监督学习

方青然·2023-02-04 21:55

Harr 分类器简述

1.基本概念Haar分类器=Haar-like特征+积分图(IntegralImage)方法+AdaBoost+级联Haar分类器算法的要点如下：1）使用Haar-like特征做检测2）使用积分图(IntegralImage

视觉一只白·2023-02-04 19:47

opencv Haar+AdaBoost分类器+Cascade

1-以Haar为始，Haar各种特征示例：每一个小黑白块就是一种规则，也是一种特征，也是一个分类器。

菜鸟知识搬运工·2023-02-04 19:44

7. 开发/测试集应该多大（machine learning yearning）

比如，如果分类器A的准确率为90%，分类器B的准确率为90.1%，则100个样本大小的开发集不能检测出这0.1%的差异。与我见过的其它机器学习问题相比较，包含100个样本的开发集很小。

whj0709·2023-02-04 19:01

数据集预处理之归一化

例如，许多分类器通过欧几里得距离来计算两点之间的距离。如果其中一个要素的取值范围较广，则该距离将受此特定要素支配。

「已注销」·2023-02-04 15:56

openmmlab实战第一课总结

openmmlab作为深度学习时代最完整的计算机视觉开源算法体系，涵盖算法训练--部署一体化，2.0版本的功能更加强大和便捷；机器学习的基本流程：训练、验证、应用，注意验证所用的数据不能和训练重合，以保证分类器的泛化能力

pedroHuang123·2023-02-04 14:44

笔记《概率图模型基于R语言》PDF代码+《Pytorch 深度学习》PDF代码总结

使用文本数据分词、向量化，通过构建情感分类器训练词向量，下载IMDB数据并对文本分词，构建词表生成向量的批数据，使用词向量创建网络模

xiaoxusa·2023-02-04 12:02

多类别SVM损失和交叉熵损失比较

多类别SVM损失和交叉熵损失是机器学习中两种常用的损失函数，为了加深自己对它们的理解也便于以后回顾，下面以表格的形式从它们的主要思想、对应的分类器、损失计算公式以及对权重矩阵的梯度计算公式四个方面进行对比

Blateyang·2023-02-04 12:06

【数据挖掘】期末复习：ID3、DBSCAN、关联分析、离群点挖掘等

文章目录小题一些要背计算大题分类ID3C4.5CART（Gini系数）K近邻ID3、C4.5、K近邻优缺点分类评价朴素贝叶斯聚类K-meansDBSCAN一趟聚类算法层次聚类关联分析离群点挖掘（OF1、

karshey·2023-02-04 11:59

CRF后处理技术--学习笔记

CRF：为了让分类器表现的更好，可以在标记数据时，考虑相邻数据的标记信息，这是普通分类器做不到，但是是CRF比较擅长的。

Wsyoneself·2023-02-04 11:59

pytorch学习笔记4 - 模型训练

p=27训练一个十分类器数据集modelfromtorchimportnnclassTenClassifier(nn.Module):def__init__(self):super(TenClassifier

fa1c4·2023-02-04 10:53

OpenMMLab AI实战营笔记（二）

也讲了一些轻量级网络VGG使用小的卷积核替代一个大的卷积核，减少了参数的数量，而且感受野不变亮点1.引入了inception结构，可以融合不同尺度的信息2.使用了1x1的卷积核进行降维以及映射处理3.添加了两个辅助分类器帮助训练

cyj5x·2023-02-04 10:25

2023.2.2OpenMMLab AI实战营学习笔记

（特征工程）深度学习：端到端的分类器（特征学习）卷积神经网络Transformer模型设计和模型学习AlexNet：开创，使在GPU上进行训练成为可能VGG：5*5的kernel->3*3GoogleNet

TAO12215623·2023-02-04 10:23

numpy返回数组中的最大/最小值的索引值函数：argmax/argmin

numpy.argmax/numpy.argmin是返回数组中的最大/最小值的索引值的函数，常用于分类器中，直接可以表示出分类的索引。

Jay Kwok·2023-02-04 10:23

【目标检测】Fast RCNN基本思想和网络结构以及论文补充

文章目录fast-RCNN一、fast-RCNN简介二、fast-RCNN算法的3个步骤1.概念：训练数据的采样（正负样本）2.分类器3.边界框回归器4.多任务损失函数三、论文解析补充1.R-CNN的缺点

Jul7_LYY·2023-02-04 08:12

基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比

传统机器学习模型算法对比基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比数据获取数据划分模型构建模型训练以及验证效果展示基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比本文基于鸢尾花数据集进行训练，分别对逻辑回归、k近邻

IDONTCARE8·2023-02-04 08:08

基于darknet框架分类器训练

文章参考链接地址：https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/由于实际的业务数据的要求，需要得到与之匹配的预训练模型，本文将使用YOLO的网络进行预训练，得到适合自己的分类器

IceMiao433·2023-02-04 08:25

OpenMMLab 实战营打卡 - 第 2课

1.传统学习方法传统学习方法使用机器学习，需要手工设计特征，生成特征向量后，交给分类器，限定了模型的学习效果。

代码的小白~·2023-02-04 07:12

第三章：K近邻法

文章目录K近邻法3.1K近邻简介3.2K近邻算法3.3K近邻误差率3.4K近邻三要素模型：距离度量：K-值选择分类决策规则3.5kd树3.6kd树的构造算法3.7搜索kd树搜索kd树例子：K近邻法3.1K

扔出去的回旋镖·2023-02-04 00:56

初识openmmlab&深度学习入门

pytorch进行开发，支持训练部署一体化，有一个专门的算法库，叫做mmdeploy，训练好的模型用mmdeploy部署，转成各种各样硬件厂商支持的格式，如图所示：计算机视觉的三大任务机器学习（一）特征提取（二）分类器深度学习

Back550·2023-02-04 00:22

打卡笔记一

让计算机从数据中学习去解决问题机器学习的基本流程1.训练我们需要采集一些数据，标注它们的类别，从中选取一部分用于训练分类器，得到一个可用于分类的分类器2.验证从采集、标注的数据中另外选取一部分，测试所得分类器的分类精度验证所用的数据不能和训练重合

Ehelehel·2023-02-04 00:21

多模态的几种融合方法

前端融合将多个独立的数据集融合成一个单一的特征向量，然后输入到机器学习分类器中。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模

半吊子研究僧·2023-02-04 00:49

python 机器学习（二）分类算法-k近邻算法

同步更新在个人网站：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/pythonml-pythonml2/一、什么是K近邻算法？

王小鹏的随笔·2023-02-03 23:31

计算机视觉与OpenMMLab 开源算法体系day1

Machineperceptionof3dsolidsLarryRoberts1964三维的视觉计算理论DavidMarr1982统计机器学习与模式识别(1990~2000)Haar小波特征Adaboost级联分类器

pipiYo_oY·2023-02-03 17:26

支持向量机-数学模型

基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；学习策略：间隔最大化；学习算法：求解凸二次规划的最优化算法。

思想在拧紧·2023-02-03 17:11

OpenMMLab第一课总结

以分类问题为例，采用机器学习的方法解决实际问题通常分为三个步骤：训练我们需要采集一些数据，标注它们的类别，从中选取一部分用于训练分类器，得到一个可以用于分类的分类器验证从采集、标注的数据中另外选取一部分

山青.·2023-02-03 16:39

＜OpenMMLab实战营第一讲＞计算机视觉与OpenMMLab

目录前言一、三大机器视觉任务图像分类：图像检测：图像分割：二、OpenMMLab算法框架介绍三、机器学习和神经网络简介机器学习的基本流程（以分类器问题为例）：多分类任务：四、神经网络的训练神经网络的训练损失函数

努力码代码的菜鸟·2023-02-03 15:34

计算机视觉与深度学习-图像分类人物介绍&线性分类器（上）

尺度、遮挡、截断、类内形变、运动模糊、类别繁多1.3基于规则的分类方法通过硬编码的方法识别物体或者其他类（困难）已经做的尝试：图像–>边缘检测–>提取角点1.4数据驱动的图像分类方法1）数据集构建2）分类器设计与学习

@Wufan·2023-02-03 14:39

计算机视觉常用算法整理

尺度不变特征变换）2.SURF（加速稳健特征）3.HOG（梯度直方图）4.Histogram（直方图）5.LBP（局部二值模式）6.Brute-Force（蛮力特征匹配）机器学习常用算法：1.KNN（K近邻

图灵追慕者·2023-02-03 14:29

第一节课笔记

图像分类、语义分割、目标检测、实例分割的区别图像分类主干网络的发展深度学习框架的发展openmmlab框架架构机器学习和深度学习的基本流程线性分类器和非线性分类器不同的优化器一些应用，比如人脸检测、3D

jiumozhi345·2023-02-03 12:52

OpenMMLab AI 实战营笔记打卡 #第二课

MMclassification的流程一般包括：1）特征提取：从原始图像中提取有代表性的特征；2）特征预处理：预处理特征，使其符合分类器要求；3）模型训练：使用多种

庆天·2023-02-03 11:50

OpenMMLab AI实战营第一天笔记

机器学习的典型范式监督学习有标签无监督学习无标签强化学习让智能体自己适应环境机器学习中的分类问题垃圾信件分类特征与分类拟合出来是一条直线，称为线性分类器。

leeleesir·2023-02-03 09:16

【ML】GBDT、Xgboost和LightGBM的模型理解

【方差】和【偏差】的理解3.boosting和bagging的方法目标4.决策树作为常用分类器的原因5.RF6.Adaboost7.GBDT8.XGBoost9.LightGBM一、问题背景在机器学习的集成学习中

郝同学·2023-02-03 09:15

基于半监督学习的人脸识别反欺骗方法研究

在训练过程中，少量标签样本周期性地提供有监督信号来训练分类器，以区分真

米朵儿技术屋·2023-02-03 08:46

【点云处理】点云法向量估计及其加速(4)

不足之处在于点云k近邻查找依然比较耗时，成为影响整体计算性能的瓶颈。这篇文章就如何优化点云K近邻查找效率进行实验。

昌山小屋·2023-02-03 02:32

卷积神经网络（CNN）

神经网络简介信息的正向传播与误差的反向传播梯度下降算法修正权值收敛慢，冗余，过拟合卷积神经网络存在包含卷积层与子抽样层的特征抽取器，整个网络由三部分组成：输入层(INPUT)，n个卷积层与子抽样层（池化层）的组合，全连接的多层感知机分类器

_不知年·2023-02-03 01:10

python网课人工智能,Python系列课程——人工智能篇简单入门

爬山小虎哥·2023-02-02 22:06

机器学习 jupyter Python 监督学习分类 Logistic回归分类器

1主要思想Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。2sigmoid函数我们定义逻辑回归的预测函数为其中()函数是sigmoid函数。其中^可以看作回归方程所以，sigmoid函数的图像如下：定义域：R值域：(0,1)单调性：当→+∞时,→1当→−∞时,→0比如现在我找到这个分类边界的曲线

十旬叶大叔·2023-02-02 17:06

2021 cvpr梳理

作者指出本文的两个主要创新点，一个是基于能量的未知检测分类器和一个用于开放世界学习的对比性聚类方法。并期待将本工作可以

蓝色橘猫·2023-02-02 13:14

LR（逻辑回归）介绍文档

Logistic回归二值型输出分类器Sigmod函数与LR分类器logistic回归优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高适用数据类型：数值型和标称型数据Sigmod函数公式

CODE_WangZIli·2023-02-02 13:43

朴素贝叶斯分类器

贝叶斯分类器优点：数据较少任然有效，可以处理多类别的问题缺点：输入数据准备方式比价敏感数据类型：标称型数据朴素贝叶斯决策理论假设有两类数据：A和B假设有两类数据：A和B假设有两类数据：A和B平面直角坐标系上分布着

CODE_WangZIli·2023-02-02 13:12

从朴素贝叶斯到贝叶斯网络

作者比较菜，所以总结分析之处的可能多有不当，希望大家可以指出简介一说到贝叶斯，第一个想到的就是BayesianLaw：，而这个公式确实在各个领域都有很好的应用，也包括贝叶斯分类器中。

海绵宝宝阿铭·2023-02-02 12:39

Multitask Classification of Breast Cancer Pathological Images Using SE-DenseNet

我们的多任务是通过连接同一网络末端的两个分类器来识别patches的放大率并区分提取的patch是否属

Maragleangel·2023-02-02 11:01

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