k近邻分类器第43页

分类算法之朴素贝叶斯——简单天气预报算法

好比撒尿牛丸——好吃又好玩，而贝叶斯分类器则是简单又强大。本文结合简单天气预报进行讲解。贝叶斯定理：贝叶斯定理是概率论里面一个计算条件概率的法器！为什么是法器，且看后文。

二哥的博客·2023-01-30 08:54

吴恩达机器学习课程笔记（11-18章）

第十一章11.1确定执行的优先级垃圾邮件分类器算法：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xxx。

最爱吃兽奶710·2023-01-30 08:24

复现《复杂》二分类元胞自动机

先上贡分类器dna序列[1,0,1,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,

SeverusS_0f4a·2023-01-30 07:58

机器学习笔记-分类器

计算社会科学讲习班机器学习：理论与实践模块Day2如果把机器学习归为两大类，那么主要的工作可以分为：分类和聚类。而分类任务基本上占整个机器学习或者是数据挖掘领域的70%。image.png1.逻辑回归回归的本质就是找参数，使得函数的值和样本的值最接近。即logit模型属于参数估计，是个有监督学习。2.判别分析主流的判别分析算法有三大类：费希尔(Fisher)判别主要讨论线性判别分析（LDA）、二次

凡有言说·2023-01-30 06:19

Python机器学习基础教程学习笔记（7）——朴素贝叶斯分类器

Python机器学习基础教程学习笔记（7）——朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesianClassifier）朴素贝叶斯分类器比线性模型训练速度更快代价是泛化能力要比线性更稍差朴素贝叶斯模型如此高效的原因在于

neumeng·2023-01-29 23:42

EM总结

1.朴素贝叶斯分类器为什么引入拉普拉斯平滑？为了防止条件概率P(X|Y)出现概率为02.什么时候使用EM算法？E和M分别做什么？

slyxk·2023-01-29 22:00

支持向量机SVM总结

1.SVM原理SVM是一个二分类模型，在特征空间中寻找一个最大间隔的线性分类器。

shuer0218·2023-01-29 21:04

随机森林详解

随机森林（RandomForest）是属于集成学习的一种组合分类算法，集成学习的核心思想就是将若干个弱（基）分类器组合起来，得到一个分类性能显著优越的强分类器。

Sven0126·2023-01-29 13:23

Bagging算法和决策树算法之间的区别对比以及决策树中OBB策略

=预测时需得到所有模型结果在进行集成"""##Bagging模型算法和树模型之间的对比##引入bagging分类器fr

学成七步·2023-01-29 13:49

生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative）

1决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)监督学习的任务就是从数据中学习一个模型（也叫分类器），应用这一模型，对给定的输入X预测相应的输出Y。这个模型的一般形式为决

意念回复·2023-01-29 11:13

特征工程 -类别型特征的预处理

One-hot3.对Oridinal序数特征进行编码4.对特征字典编码5.填充缺失的分类特征值6.使用category_encoder包来进行特征转换总结序言在机器学习建模过程中，许多模型例如逻辑回归、支持向量机、K近邻等传统的

Zouia Gail·2023-01-29 11:06

【交通标志识别】Hog+SVM路标检测与识别【含Matlab源码 1715期】

较常用的模式分类方法是神经网络分类器。神经网络是目前应用最广也是最成功的学习算法之一，具有较强的容错行和自适应学习能力。

Matlab领域·2023-01-29 11:30

matlab中svm两超平面之间的距离,SVM系列第三讲--函数间隔和几何间隔

上一节我们讲到，我们要像线性分类器一样找到一个超平面，不仅能够对数据点进行一个准确的分隔，同时我们希望所有的点尽量都能够远离我们的超平面，即所有点的f(x)值都是很大的正数或者是很小的负数。

学历小助手王老师·2023-01-29 10:27

函数间隔几何间隔

函数间隔几何间隔1.支持向量机和logistic函数的有什么区别实践发现，在所给的例子中，两种方法线性划分两类事物时得到的线性分类器的效果差不多。那具体的差别在哪呢？

归海天言·2023-01-29 10:17

2022/3/3 伪标签论文

衡量的伪标签“不确定性”的指标，是双分类器的预测差异（使用KL散度）。思考：论文是关于域适应分割任务的，需要考虑FSL

一亩高粱·2023-01-29 10:46

初识图像分类——K近邻法(cs231n assignment)

作者：非妃是公主专栏：《计算机视觉》个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩专栏系列文章Cannotfindreference‘imread‘in‘init.py‘error:(-209:Sizesofinputargumentsdonotmatch)Theoperationisneither‘arrayoparray‘(wherecs231n-2022-01Assignment

非妃是公主·2023-01-29 07:11

人工智能小白日记语音情感分析探索之2 CNN相关及实验

人工智能小白日记语音情感分析探索之2CNN相关及实验前言正文内容1关于CNN2在tensorflow上搭建CNN2-1CNNMNIST分类器2-1-1输入层2-1-2卷积层12-1-3池化层12-1-4

狂奔的CD·2023-01-29 07:35

语音情感识别

这一过程最主要的两大步骤是特征提取与构建分类器。在特征提取步骤中，最常用的有能量（energy），音高（pitch），梅尔频率倒谱系数（MFCC）等语音特征。

编程大乐趣·2023-01-29 07:05

GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models

针对基于文本条件的图像合成扩散模型，比较两种不同的指导策略：CLIP指导和无分类器指导。发现后者在照片写实度和标题相似性方面更受评估人员的青睐，并且通常会产生逼真的样本。

_忙中偷闲_·2023-01-29 03:42

ROC曲线、AUC含义

这个阈值的设定很重要，直接影响了分类器的泛化能力。roc曲线就是根据不同的阈值，比较同一个分类器的泛化能力。

Aechen·2023-01-29 01:30

python+opencv的人脸识别+语音播报集成的模拟人脸打卡系统的编程思路

1.前言人脸打卡系统实现的功能是：刷张三的脸并提示打卡成功，想满足这个条件首先要有张三的图像制成的分类器，外加上一个判断语句做成的语音播报，语音播报有相关的第三方库，所以让他发出声音只需要刷出张三的脸

锁住梦想233·2023-01-29 00:41

OpenCV级联分类器

OpenCV级联分类器概览OpenCV:一个计算机视觉库,提供了一种称级联分类器的方法检测对象级联分类器:一种基于AdaBoost算法的多级分类器,用于在图像中检测目标对象.它通过不断学习组合多个特征来识别目标对象

小电动车·2023-01-29 00:11

音频神经网络分类器对特征提取值feature直接分类的用法

在经过训练之后，可以得到输出的神经网络模型，但是这只是第一步，后面关键是要用起来动起来，也就是神经网络经过深度学习后得到的训练模型，可以开始听懂、看懂一些未在学习库训练库中的内容，比如说一段新的语音，它能听的懂，那么后面的事情都是模型的使用问题。这里仅以音频识别模型为例。对一段音频，如果已经进行了特征值提取，即获得了相应的feature，则可使用如下的一段代码进行识别，其中核心就是feature数

芯片-嵌入式·2023-01-28 16:24

Halcon 第六章『图像分类Classification』◆第2节：MLP神经网络分类器

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

Lushiqun·2023-01-28 16:21

机器学习（六）——贝叶斯分类器

贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，均以贝叶斯定理为理论基础一、预备知识—贝叶斯决策论1.公式\qquad贝叶斯决策论是概率框架下的实施决策的基本方法。

一大块肉松·2023-01-28 15:30

实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器

编码实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，基于给定的训练数据，对测试样本进行判别。

萌哒老司机·2023-01-28 15:00

机器学习第七章----贝叶斯分类器

文章目录1、贝叶斯决策论2、极大似然估计3、朴素贝叶斯分类器4、半朴素贝叶斯分类器5、贝叶斯网5.1结构5.2学习5.3推断6、EM算法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，对分类任务来说

weixin_45154388·2023-01-28 15:00

朴素贝叶斯分类器注释

试编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，并以西瓜数据集3.0为训练集，对P.151“测1”进行判别。代码全是《机器学习》上的，只是将其整合到了一起，能够运行手写体识别。

zdryn·2023-01-28 15:00

朴素贝叶斯分类器

参考朴素贝叶斯分类器-云+社区-腾讯云不难发现，基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计得到。

Wanderer001·2023-01-28 15:00

西瓜书学习笔记7-贝叶斯分类器

chapter7贝叶斯分类器7.1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概率和误判损失来选择最优的类别标记，以多分类为例解释原理

weixin_41872340·2023-01-28 15:00

机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器

一、算法简介1.1背景监督学习分为生成模型(generativemodel)与判别模型(discriminativemodel)判别模型：SVM,LR,KNN,NN,CRF等生成模型：贝叶斯方法(NaiveBayes）,隐马尔科夫模型(HMM),LDA等在概率论与统计学中，贝叶斯定理(Bayes’theorem)表达了一个事件发生的概率，而确定这一概率的方法是基于与该事件相关的条件先验知识(pri

why do not·2023-01-28 15:59

机器学习（西瓜书）第七章笔记

贝叶斯分类中后验概率P（c|x）的求解确实很困难，于是提出了半朴素贝叶斯分类器。

Philia_YF·2023-01-28 15:29

【机器学习】周志华西瓜书第七章贝叶斯分类器习题--实现AODE分类器，以西瓜数据集3.0为训练集，对“测1”进行判别。

fromnumpyimport*importnumpyasnpimportpandasaspd#读取文件格式为xlsx的数据defdataLoad(filename):df=pd.read_excel(fliename,header=None)#这里为获取属性列表将header设置成NonepropLabelSet=df.values[0:1,1:-1]#属性列表dataSet=df.values

弓长纟隹为·2023-01-28 15:29

【机器学习】周志华西瓜书第七章贝叶斯分类器习题--实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，以西瓜数据集3.0为训练集，对“测1”进行判别

watermelon_4.3.xlsxfromnumpyimport*importnumpyasnpimportpandasaspd#读取文件格式为xlsx的数据defdataLoad(filename):df=pd.read_excel(fliename,header=None)propLabelSet=df.values[0:1,1:-1]#属性列表['色泽''根蒂''敲声''纹理''脐部''

弓长纟隹为·2023-01-28 15:59

机器学习---集成学习

集成学习：使成多个分类器模型，各自独立学习和做出预测；最后结合组合预测。

灰太狼家的小鸭子·2023-01-28 14:42

数据挖掘-支持向量机(SVM)+代码实现

目录从例子出发算法原理超平面支持向量如何处理不清晰的边界非线性可分的情况常见的核函数算法的优点代码的实现总结从例子出发算法原理支持向量机（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，

Lingxw_w·2023-01-28 10:31

opencv 人脸识别

识别图像中的人脸#coding:utf-8importcv2ascv#读取原始图像img=cv.imread('face.png')#调用熟悉的人脸分类器识别特征类型#人脸-haarcascade_frontalface_default.xml

我坚信阳光灿烂·2023-01-28 10:40

人群密度估计--Learning to Count with CNN Boosting

基本的思想就是对前一个分类器的误差训练一个新的分类器来矫正。广义上，当使用多个弱分类器时，Boosting是

O天涯海阁O·2023-01-28 09:10

K近邻聚类算法

K近邻聚类算法k均值（k-means）是聚类算法中最为简单、高效的，属于无监督学习算法核心思想：由用户指定k个初始质心（initialcentroids)，以作为聚类的类别（cluster），重复迭代直至算法收敛基本算法流程

大数据面壁者·2023-01-28 07:15

python保存模型与参数_GridSearch以获得最佳模型:保存和加载参数 - python

选择用于文本向量化的模型定义参数列表在参数上应用带有GridSearchCV的管道，使用LogisticRegression()作为基线以找到最佳的模型参数保存最佳模型(参数)加载最佳模型参数，以便我们可以在此定义的模型上应用一系列其他分类器

weixin_39740419·2023-01-28 07:45

以K近邻算法为例，使用网格搜索GridSearchCV优化模型最佳参数

文章目录参数优化网格搜索代码实现自编代码sklearn代码验证参数优化在之前的文章以K近邻算法为例，使用交叉验证优化模型最佳参数中，我们使用验证曲线（validation_curve）去优化K近邻算法中的最优参数

我在开水团做运筹·2023-01-28 07:11

29-多组学联合分析重建胆管癌中不良预后亚型

在此，为大家介绍一篇发在Hepatology上的关于预后相关低氧免疫分类器的文献【IntegrativeAnalysisDefinesDistinctPrognosticSubgroupsofIntr

AAA肿瘤信息学王协·2023-01-28 07:06

综述

比如人脸检测常用的Harr特征；行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等；３．利用分类器进行识别，比如常用的SVM模型基于深度学习的目标检测１．基于区域提名的,如R-CNN、SPP-net、F

snowhou·2023-01-27 22:48

第十章降维与度量学习

k近邻学习kNN学习是一种常用的监督学习方法。工作机制给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后根据这k个“邻居”的信息来进行预测。

尘濯·2023-01-27 20:14

G-Tree索引结构解决路径推荐和K近邻问题，以及相关论文

G-Tree索引结构1.G-Tree索引最初论文：R.Zhong,G.Li,K.Tan,L.ZhouandZ.Gong,"G-Tree:AnEfficientandScalableIndexforSpatialSearchonRoadNetworks,inIEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,vol.27,no.8,pp.2175-2189,1

五百一十七XX·2023-01-27 17:36

TOP1与TOP5指标

最后两行是TOP5指标，它的意思是，我在分类结果中五个结果只要有一个正确就可以，所以看出图中两个分类器都分类成功了。

曲鸿泽·2023-01-27 16:01

ML.NET 示例：多类分类之问题分类

GitHubLabelerML.NET版本API类型状态应用程序类型数据类型场景机器学习任务算法v0.7动态API最新的控制台应用程序.csv文件和GitHub问题问题分类多类分类SDCA多类分类器这是一个简单的原型应用程序

weixin_33922672·2023-01-27 15:54

【深度学习】全连接层

全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，

别来BUG求求了·2023-01-27 11:15

使用OpenCV中的分类器和颜色识别的苹果位置识别

使用OpenCV中的分类器和颜色识别的苹果位置识别环境配置和安装拍摄并处理样本生成正样本的描述文件pos.vec开始训练分类器单目测距完成分类器与颜色识别，轮廓提取算法的结合运行结果图片展示我的代码，训练分类器的文件夹下载这是我本科毕业设计中的软件项目

索尼大法好·2023-01-27 10:30

【论文阅读】LIME概要及代码案例

LIMELIME(LocalInterpretableModel-agnosticExplanations)：一种新颖的解释技术，通过在预测周围局部学习一个可解释模型，以一种可解释的和可信赖的方法来解释任何分类器的预测

IMPORT_UTIL·2023-01-27 10:16

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