k近邻分类器第42页

在华为云ModelArts平台用ACGAN来生成动漫头像

SGAN的结构来利用辅助标签信息（少量标签），利用判别器或者分类器的末端重建标签信息。ACGAN则是结合以上两种思路对GAN进行优化。ACGAN目标函数：对于

真爱无敌86·2023-02-02 09:42

SVM多分类问题 :matlab中的应用

转载自:https://blog.csdn.net/lwwangfang/article/details/52355062对于支持向量机，其是一个二类分类器，但是对于多分类，SVM也可以实现。

Tessie333·2023-02-02 09:04

解缠组件

DomainAgnosticLearningwithDisentangledRepresentations笔记DADA框架：（解读：D分为1、类解缠：分离域不变特征和类无关特征；2、域解缠：分离域不变特征和域特定特征用标记的源域数据训练分类器

BEA_D·2023-02-02 09:52

活体识别4：论文笔记之《Face Spoofing Detection Using Colour Texture Analysis》

这个论文是芬兰奥卢大学(Oulu)课题组的一篇很有代表性的论文，写于2016年，使用的是“手工特征+SVM分类器”这种比较传统的方案，方案不复杂，效果还不错。也适合改造后在嵌入式端做部署。

yuanlulu·2023-02-02 08:12

活体识别3：论文笔记之《FACE ANTI-SPOOFING BASED ON COLOR TEXTURE ANALYSIS》

这个论文是芬兰奥卢大学(Oulu)课题组的一篇很有代表性的论文，写于2015年，使用的是“LBP特征+SVM分类器”这种比较传统的方案，方案不复杂，效果还不错。也适合改造后在嵌入式端做部署。

yuanlulu·2023-02-02 08:41

机器学习笔记01---线性模型

欠采样法的时间开销通常远小于过采样法，因为前者丢弃了很多反例，使得分类器训练集远小于初始训练集，而过采样法增加了很多正例，其训练集大于初始训练集。注意的是，过采样法不能简单地对

一件迷途小书童·2023-02-02 08:05

javacv 人脸追踪_Android利用JavaCV实现人脸识别（一）

人脸识别包含人脸检测+人脸识别两个部分，人脸检测可以用已经训练好的分类器进行检测，也可以自己用人脸库训练分类器进行检测(比如ORL人脸库)，对于人脸检测过程中获取到的人脸，利用

weixin_39867208·2023-02-02 07:24

《百面机器学习》-- 集成学习分那几种，他们有何异同？

答：集成学习主要分为boosting和bagging其中boosting在训练基分类器时采用串行方式，各个基分类器之间有依赖。类似人类学习的过程，第一遍学习中产生的错误，在第二遍学习中加强

践行者Doer·2023-02-02 01:46

19. OpenCV--人脸检测

使用Haar分类器进行面部检测1.简单介绍Haar特征分类器对象检测技术它是基于机器学习的，通过使用大量的正负样本图像训练得到一个cascade_function，最后再用它来做对象检测。

大厂offer宝典·2023-02-02 00:03

Towards Sparse Hierarchical Graph Classifiers

不务正业的土豆·2023-02-01 21:56

【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机非线性分类

支持向量机进行分类与回归操作：【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机线性分类【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机进行回归一、添加多项式特征对于非线性可分的数据集，线性SVM分类器需要添加跟多的特征

颢师傅·2023-02-01 20:09

# K-近邻算法

目录1、K-近邻算法的基本概念、核心思想2、K-近邻算法的三要素：k值的选取、距离的度量、分类决策规则3、k-近邻算法的一些个人总结一.k-近邻算法的基本概念，原理以及应用我们首先介绍以下k近邻的基本概念

wustzhy·2023-02-01 18:49

卷积与池化层区别&YOLOV3三问三答

卷积神经网络由卷积核来提取特征，通过池化层对显著特征进行提取，经过多次的堆叠，得到比较高级的特征，最后可以用分类器来分类。

青春须早为,岂能长少年·2023-02-01 15:01

linux环境下，基于机器学习算法 KNN 的 MPI 并行分类器

目录1.题目2.使用说明3.总体设计4.使用到的MPI库函数5.详细设计6.结果分析7.源码1.题目基于KNN算法的分类器假如你有一个朋友一直使用在线约会网站寻找合适自己的约会对象。

zhuhezhang·2023-02-01 14:14

【Sklearn】3种模型保存的文件格式及调用方法

保存和调用模型的三种方式方式一：保存为python支持的pickle格式importpicklefromsklearn.svmimportSVCfromsklearnimportdatasets#定义分类器

落叶阳光·2023-02-01 12:45

CS231n第一次作业_问题1

下面是具体的任务要求：Q1:k-最近邻分类器Q2:训练一个SVMQ3:实现Softmax分类器Q4:实现两层神经网络Q5:更高层次的表达：图像特征Q6:加分：做点其他的接下来一个一个问题的分析并完成代码的编写

木独·2023-02-01 11:52

CS231N作业1SVM

介绍了一个线性SVM分类器为了使分类器在分类未知样本的时候，鲁棒性更好一点，我们希望正确分类的分数比错误分类分数大得多一点。这就得到了hinge损失函数,即求解线性SVM的损失。

努力学习做大佬·2023-02-01 11:21

KNN 最近邻算法（K近邻）

机器学习教程正在计划编写中，欢迎大家加微信sinbam提供意见、建议、纠错、催更。KNN（K-NearestNeighbor）是机器学习入门级的分类算法，也是最为简单的算法。它实现将距离近的样本点划为同一类别，KNN中的K指的是近邻个数，也就是最近的K个点，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断属于哪个类别。思想原理「人以群分，物语类聚」、「近朱者赤，近墨者黑」是KNN的核心思想。这其实和我们在日

wangchuang2017·2023-02-01 10:24

【机器学习】支持向量机（SVM）算法

CorinnaCortes和Vapnik在1993年提出，并在1995年发表深度学习（2012）出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法机器学习的一般框架：训练集=》提取特征向量=》结合一定的算法（分类器

笑起来贼好看·2023-02-01 09:53

[机器学习笔记] 判别模型与生成模型

典型的判别模型有：感知机、K近邻、决策树、逻辑回归、支持向量机、提升方

勇敢的仙人掌·2023-02-01 09:55

【OpenCV-Python】：基于视频的人脸检测、眼部检测与微笑检测

米开朗琪罗~·2023-02-01 08:16

【机器学习】周志华西瓜书第十章降维与度量学习习题--实现k近邻分类器，在西瓜数据集3.0上比较分界边界与决策树分类边界的异同

（1）问题理解与分析实现k近邻分类器，在西瓜数据集3.0上比较分界边界与决策树分类边界的异同。

弓长纟隹为·2023-02-01 07:09

转（独热编码）

1，2工作特征：["演员"，"厨师"，"公务员"，"工程师"，"律师"]=>0，1，2，3，4比如，样本(女，北京，工程师)=>(1，0，3)，但是，这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中，因为，分类器通常数据是

愿better·2023-02-01 07:15

机器学习(八)：SVM支持向量机原理及案例分析

一、简介支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

没才艺的华哥·2023-02-01 05:41

Deepsentibank

Deepsentibank是一个利用超过100万张地理标记照片训练的概念分类器，可生成231个形容词和424个名词组成的2089个APN（形容词-名词组），将图片信息转化为文本。

回忆，忆不已·2023-02-01 04:37

灾难性遗忘_Tree-CNN：一招解决深度学习中的「灾难性遗忘」

网络结构及学习策略网络结构Tree-CNN模型借鉴了层分类器，树卷积神经网络由节点构成，和数据结构中的树一样，每个节点都有自己的ID、父亲(Parent)及孩子(Children)，网(Net，处理图像的卷积神经网络

weixin_39653448·2023-02-01 02:23

Focal Loss for Dense Object Detection

参考FocalLossforDenseObjectDetection(文献阅读)-云+社区-腾讯云1、摘要迄今为止，精度最高的目标检测器是基于R-CNN推广的两阶段方法，其中分类器应用于稀疏候选目标位置

Wanderer001·2023-01-31 23:41

从头实现一个自己的汽车识别分类器（上）--爬取数据篇

目录：爬取数据篇训练模型篇汽车识别篇不知道大家在日常生活中有没有朋友或是妹子看见一辆车，突然问道：这是什么车？或者我们逛论坛时经常会看见有人传一张照片然后问：这是什么车？就像下图这样其他人还好，如果是妹子问，你答不出来，咱面子上挂不住啊～但是除了老司机，我们不可能每辆车都能说出名称来，尤其是仅仅凭借汽车内饰或者一些局部特写。那么我们能不能制作一个汽车识别程序，让程序自动识别车型呢。今天我决定通过卷

坐下等雨·2023-01-31 22:36

tensorflow-android 官方demo源码分析

fragment3.2、打开摄像头，并注册ConnectionCallback和OnImageAvailableListener3.3、相机预览图片宽高确定后，回调onPreviewSizeChosen3.3.1、分类器

songzi1228·2023-01-31 22:48

销售执行力的分类器模型

实际上，对于SFE的从业者，引入人工智能的时候，可以先用这么一个分类器模型，用一个两到三层的神经网络进行运算即可。不一定非要搞C端（到每个人）的画像、性格分析、行为分析。

史东·2023-01-31 19:12

点云智能分类研究进展与展望

本文从基元类型、提取特征、特征选择与分类器等3个视角概括了点云信息提取的相关研究现状,总结出点云信息提取存在

氧艺·2023-01-31 15:52

深度学习入门7-RNN、LSTM和GRU的一个案例代码实现

文章目录一、案例介绍二、代码实现1.引入库并将字符转化为张量2.构建RNN、LSTM和GRU类3.模型训练4.模型评估5.模型预测总结一、案例介绍以一个人名分类器的案例，实例化RNN、LSTM和GRU。

时光轻浅，半夏挽歌·2023-01-31 14:17

朴素贝叶斯分类算法对垃圾短信分类实现总结

本文总体架构：一、朴素贝叶斯分类器的理论解释和计算步骤二、代码框架展示三、结合朴素贝叶斯理论解释代码四、此次试验总结本次试验主要解决对短信类型的分类问题，其实也是解决文本分类问题。

大端DD·2023-01-31 13:08

超详细：KNN与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·2023-01-31 12:08

基于三维卷积网络的时空特征学习

我们的研究结果有三方面：1)三维卷积网比2d卷积网更适用于时空特征学习；2)在所有层中具有小3×3×3卷积核的均匀Ar-构造是三维卷积网性能最好的结构之一；3)我们的学习特征，即c3d(卷积3D)，其简单线性分类器在

Alphapeople·2023-01-31 11:41

机器学习系列（吴恩达版）

支持向量机（SupportVectorMachine,简称SVM）是一类按监督学方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（genera

MDRG_Learning·2023-01-31 11:34

Multiview Classification With Cohesion and Diversity

MultiviewClassificationWithCohesionandDiversity提出文中提出增加了内聚损失函数和分类器的多样性：在这种损失下，所有视图的学习分类器更有可能得到正确的分类，从而最大化视图之间的一致性

危险的边缘试探·2023-01-31 09:46

机器学习基础篇：支持向量机 - SVM

软间隔支持向量机）五、非线性支持向量机参考支持向量机-SVM一、简单定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二类分类模型，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

guieraxbc·2023-01-31 09:25

OpenBMI运动想象--认知科学实践设计

目录一、简要介绍（一）材料与准备工具数据集下载工具箱下载参考（二）OpenBMI工具箱介绍（三）数据集详细介绍数据拆分数据解读二、预处理（一）目标（二）特征提取代码解释三、分类器设计（一）划分方式第一种不跨被试第二种不跨被试跨被试

comegoing-归去兮来·2023-01-31 07:11

XGB模型参数含义

参数含义base_score初始预测得分booster基分类器colsample_bylevel每层随机采样特征占比colsample_bynode每节点随机采样特征占比colsample_bytree

elephantnose·2023-01-31 02:11

深度学习笔记（一）

2.训练一-个分类器，例如逻辑回归、随即森林3.测试，评估。二、找参数：把数据分为train、val、t

奋斗的猪猪霞·2023-01-30 21:08

数据处理 | MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补

数据处理|MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补目录数据处理|MATLAB实现KNN(K近邻)缺失数据填补基本介绍插补描述程序设计参考资料基本介绍用于缺失值插补的单变量方法是估计值的简单方法，可能无法始终提供准确的信息

机器学习之心·2023-01-30 15:29

NMS（非极大值抑制）

例如在行人检测中，滑动窗口经特征提取，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。

无码不欢的我·2023-01-30 13:17

机器学习---SVM

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。

灰太狼家的小鸭子·2023-01-30 13:52

多种分类以及模型评估

多种分类以及模型评估分类获取mnist数据集获取训练数据和标签数据标准化及数据集划分训练二分类器划分数据集随机梯度下降分类性能测试使用交叉验证测量准确率傻瓜版分类器混淆矩阵随机梯度下降分类器对应的混淆矩阵混淆矩阵最佳状态精度和召回率精度

艾醒(AiXing-w)·2023-01-30 11:30

机器学习——多分类学习模型

OvO是把要划分的N个类别两两配对，从而产生N(N-1)/2个二分类任务，每一个二分类任务都有一个分类器，最终结果可通过投票产生：即把预测得最多得类别作为最终分类结果。

Eureka丶·2023-01-30 11:00

cs231n作业1中的SVM与Softmax

线性分类器在线性网络中，以一次线性函数作为计算的网络，SVM，softmax，以及浅层神经网络中，关于基本实现上，最重要的就是loss和gradient的实现，train的过程，其实最终都是求loss和

倒霉蛋or幸运儿·2023-01-30 11:45

DBSCAN+KD-Tree聚类算法 JAVA版本

通过查看网上的介绍，发现对面状要素进行分组/聚类的文章或算法不太多（好吧，我承认我懒，看到比较复杂的算法脑壳就疼），但是对点要素进行聚类的算法相当成熟（K近邻、DBCSAN等等）emm…于是，我就想能否把面状要素转为点

没有xiaoweiba·2023-01-30 08:39

人工智能导论实验lab3(1) 分类器算法之朴素贝叶斯与决策树c++实现

实验三：分类算法实验一．实验目的巩固4种基本的分类算法的算法思想：朴素贝叶斯算法，决策树算法，人工神经网络,支持向量机；能够使用现有的分类器算法代码进行分类操作学习如何调节算法的参数以提高分类性能；二、

black cat@·2023-01-30 08:58

用朴素贝叶斯对wine数据集分类

经过几天对数据集以及分类算法的研究，详细研究了朴素贝叶斯分类器和其他学习算法，包括决策树和神经网络等等。同时由于这个数据集有13个属性，用决策树实现起来会很复杂。我最终选择了用贝叶

璨若群星·2023-01-30 08:56

推荐频道

k近邻分类器