k近邻分类器第44页

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

#1_Pytorch下的CNN图片分类器

导入所需框架packageimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten,Linear,ReLUfromtorch.utils.dataimportDataLoader取得数据集所使用的数据集为torchvision自带的CIFAR10数据集。该数据

笠笠笠li·2023-01-27 09:09

高光谱目标检测论文学习（5）—— Ensemble-Based Cascaded CEM for HTD

CEM作为一种检测器，其与分类器在很大程度上是极其相似的，而随着机器学习的兴起，集成学习成为提升分类器性能的一大重要方法。

MrBamboo2000·2023-01-27 09:38

sklearn.metrics中的评估方法介绍

分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。

Running-小猛·2023-01-27 09:07

sklearn——metrics模型评估指标

分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。对应函数：sklearn.m

lizz2276·2023-01-27 09:07

Logistic Regression--逻辑回归算法汇总**

逻辑回归算法汇总**转自别处有很多与此类似的文章也不知道谁是原创因原文由少于错误所以下文对此有修改并且做了适当的重点标记(横线见的内容没大明白并且有些复杂，后面的运行流程依据前面的得出的算子进行分类)初步接触谓LR分类器

CHCH998·2023-01-27 09:56

Machine Learning：k近邻算法（KNN）

目录写在前面的话k-近邻算法概述优点缺点适用数据范围原理Python代码实现Sklearn直接调用weights选项algorithm选项算法测试与结果评价原理及方法函数主要参数说明Python代码实现示例反思与总结写在前面的话大概是上半年准备美赛的时候，才发现仅仅具备C语言的知识，如果想对数据进行分析和挖掘，实在太过简陋，并且当时对相关算法了解甚少。这个学期有幸选了黄教授的数据科学概论一课，他曾

放牧星辰dmc·2023-01-27 08:01

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例一、KNN回顾kkk近邻算法kkk近邻学习是一种常用的监督学习方法，比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出

Lucky_wangtao·2023-01-27 08:25

一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

一、KNN回顾k近邻学习是一种常用的监督学习方法，比如：判断一个人的人品，只需要观察与他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出，即“近朱者赤，近墨者黑”。理论/

AI科技大本营·2023-01-27 08:51

KNN算法（学习笔记）

KNN学习笔记算法原理KNN三要素KNN预测规则1.分类2.回归KNN算法实现方式python代码算法原理K近邻(K-nearstneighbors,KNN)所谓k近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的

UCaoo·2023-01-27 08:21

神经网络拟合能力的提升之路（Pyhton）

一、单层神经网络的缺陷单层神经网络如逻辑回归、感知器等模型，本质上都属于广义线性分类器（决策边界为线性）。这点可

公众号_算法进阶·2023-01-27 03:40

Udacity.机器学习入门.2朴素贝叶斯.2017-08-27

->labels散点图->决策面（DS）线性决策面（直线）朴素贝叶斯&高斯贝叶斯度量分类器效果准确率sklearn.metrics.accuracy_score朴素贝叶斯原理敏感性、特异性image.png

小异_Summer·2023-01-26 16:17

armijo matlab,Softmax回归模型(matlab代码)

【实例简介】softmax回归模型是一种常用的分类器，也是与深度结构模型相结合最多的分类方法。本代码包中的程序对图像构建softmax分类器，并按照图像所属类别进行分类。

weixin_42300175·2023-01-26 15:40

高斯分类器多类matlab,高斯判别分析（附Matlab实现）

生成学习算法高斯判别分析(GaussianDiscriminantanalysis，GDA)，与之前的线性回归和Logistic回归从方法上讲有很大的不同，GDA是一种生成学习算法(GenerativeLearningAlgorithms)，而之前的属于判别学习算法(DiscriminativeLearningAlgorithms)。它们的主要区别是：判别学习算法是直接训练出p(y|x)；生成学习

徐令予·2023-01-26 15:57

matlab中logistic多元回归,matlab实现logistic回归

Logistic回归是一个线性概率分类器。通过加权矩阵W和偏置向量b实现了参数化。通过将数据点投影到超平面集上来实现分类，其中距离反映数据点的归属概率。

吴遇安·2023-01-26 14:20

朴素贝叶斯——机器学习总结

朴素贝叶斯基础知识概念优缺点一般过程利用python进行文本分类准备数据训练算法测试算法示例1：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件一般步骤准备数据：切分文本测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证示例2：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向一般步骤收集数据

古月哥欠666·2023-01-26 13:30

《数据挖掘导论》CH5.1基于规则的分类器－读书笔记(2)

5.1基于规则的分类器形式：规则-预测类if-then(和决策树区别，决策树规则有总分，规则分类是平行的，但是它俩可以转换)5.1.1原理：1.互斥规则：一条记录不能出现多个预测类，避免多个类出现的方法有

Schnell·2023-01-26 12:48

python分类器分5类_pythonnltk naivebayes分类器：这个分类器用于分类输入的底层计算是什么？...

我使用PythonNLTK中的naivebayes分类器计算以下示例的概率分布：importnltkdefmain():train=[(dict(feature=1),'class_x'),(dict(

阳光泉·2023-01-26 12:44

【文本分类】基于三种分类器实现影评的情感分析（朴素贝叶斯，最大熵，决策树）

朴素贝叶斯（NaïveBayes）属性独立性是NaïveBayes的前提也是关键思想：通俗地说，就是根据已有的数据集，得到先验概率和各种属性对于各种决策的条件概率（可以理解为每种属性对每种决策的影响的大小）；面对新的场景，对于每一种决策结果，进行一串连乘，推选出概率最高者为最终决策。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象最大

samarua·2023-01-26 12:02

【自然语言处理】情感分析（一）：基于 NLTK 的 Naive Bayes 实现

情感分析（一）：基于NLTK的NaiveBayes实现朴素贝叶斯（NaiveBayes）分类器可以用来确定输入文本属于某一组类别的概率。例如，预测评论是正面的还是负面的。

皮皮要HAPPY·2023-01-26 12:17

机器学习：线性模型-多分类任务拆分之纠错输出码ECOC浅析

OvO:将N个类别两两配对，共N(N-1)/2个分类任务，每个分类任务一个类别作为正例，另一个作为反例，学习得到N(N-1)/2个分类器。新样本同时提交给所有分类器，得到N(N-1)/2个分类结果，把

supercolar·2023-01-26 10:10

PyTorch从入门到精通(转载)

变量转换维度变换索引与切片操作数学运算autograd：自动求导张量梯度自定义数据集训练模型搭建网络权重初始化对网络中的某一层进行初始化对网络的整体进行初始化损失函数反向传播优化器更新模型参数TensorBoard可视化MNIST图像分类器多

心无旁骛~·2023-01-26 10:36

Yolov2模型——pytorch实现

Faster,StrongerYolov2的改进：1.批标准化(BatchNormalization)：在conv后加入BN(conv不再使用bias)，改善模型的收敛性，同时去掉dropout；2.高分辨率分类器

CV_Peach·2023-01-26 10:33

理解SVM（附代码）

https://blog.csdn.net/weixin_39605679/article/details/81170300SVM支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的分类器

牛奶还是纯的好·2023-01-26 09:15

单一数字评估指标、迁移学习、多任务学习、端到端的深度学习

目录1.单一数字评估指标(asinglenumberevaluationmetric)有时候要比较那个分类器更好，或者哪个模型更好，有很多指标，很难抉择，这个时候就需要设置一个单一数字评估指标。

劳埃德·福杰·2023-01-26 08:20

NLP-Task1:基于机器学习的文本分类

ClassifythesentimentofsentencesfromtheRottenTomatoesdataset网盘下载链接见文末需要了解的知识点：文本特征表示：Bag-of-Word，N-gram分类器

Navajo_c·2023-01-26 07:08

【毕业设计】深度学习中文文本分类（新闻分类情感分类垃圾邮件分类）

文章目录0简介1前言2中文文本分类3数据集准备4经典机器学习方法4.1分词、去停用词4.2文本向量化tf-idf4.3构建训练和测试数据4.4训练分类器4.4.1logisticregression分类器

caxiou·2023-01-26 07:03

支持向量机SVM（Support Vector Machine）

通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。

夏日丶·2023-01-26 02:13

机器学习6-决策树

2.1决策树的构造：分而治之（divideandconquer）2.2信息增益（InformationGain）2.3信息增益率2.4基尼指数2.5示例2.6连续变量的处理三.防止拟合：剪枝的艺术四.提升分类器准确率的组合方法

只是甲·2023-01-25 15:13

机器学习实战——AdaBoost

集成学习Ensemblelearning集成学习：将不同的分类器组合成一个元分类器→\rightarrow→更好的泛化性能构建并结合多个学习器来完成学习任务.只包含同种类型的个体学习器，这样的集成是“同质

SKYWALKERS_2397·2023-01-25 15:40

Bilibili-刘二大人《Pytorch深度学习实践》第13讲 Advanced RNN实验代码

'''''''''构建一个RNN分类器任务：一个名称分类器，根据输入的名字判断其国籍，数据集有Name与Country在这个场景中，由于输出无法通过线性层映射到某个维度，所以可以只用hn来连接线性层，对这个输入做一个

GrandGoblin·2023-01-25 13:20

【目标检测】【边界框回归】Bounding-Box regression

那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准（IoUP(Px,Py,Pw,Ph)P(

旅途中的宽~·2023-01-25 12:35

目标检测中的边框回归（Bounding Box Regression）

那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)，这张图也相

AI视觉Daily·2023-01-25 12:32

统计学习方法学习笔记（3）K近邻法

K近邻法3.1.K近邻算法3.2.K近邻模型3.3.K近邻法的实现：kd树3.1.K近邻算法算法步骤：给定一个训练数据集，对于一个新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于哪一个类

北岛寒沫·2023-01-25 12:28

迁移学习在医学图像分类中的研究进展

参数调整策略，从迁移模型中提取特征的策略5种迁移学习模式：简单模式：深度卷积神经网络(deepconvolutionneuralnetwork,DCNN)模式、混合模式、特征组合分类模式、复杂模式：多分类器融合模式和二次迁移模式

luemeon·2023-01-25 11:08

非线性分类器（一）之KNN以及SVM的数学推导

非线性分类器（一）最小距离分类器最小距离分类器特点解决两类多峰或多类问题的分段线性分类器可以解决几乎所有分类问题，但要已知各类子类概念直观简单，未经优化分类器设计简单容易无重叠区或空白区KNN

机器学习我来学·2023-01-25 09:22

使用OpenCV进行人脸检测和戴墨镜特效实战（附Python源码）

机器学习算法诞生之后，计算机可以通过摄像头等输入设备自动分析图像中包含的内容信息，随着技术的不断发展，现在已经有了多种人脸识别的算法一、级联分类器将一系列简单的分类器按照一定顺序级联到一起就构成了级联分类器

showswoller·2023-01-25 09:52

有监督学习、无监督学习、半监督学习有什么区别？分别有哪些代表算法？

利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的

Emiliano Martínez·2023-01-25 09:52

机器学习为什么使用归一化？有哪些归一化算法？

一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时实际情况是值域范围小的特征更重要）。

Emiliano Martínez·2023-01-25 08:49

【CV】吴恩达机器学习课程笔记第18章

正文内容均解释的是文字上方的图片机器学习|Coursera吴恩达机器学习系列课程_bilibili目录18应用案例：照片OCR18-1问题描述与流程(pipeline)18-2滑动窗口(slidingwindows)分类器

Fannnnf·2023-01-24 11:07

机器学习—基于概率论的分类方法朴素贝叶斯

文章目录前言1、朴素贝叶斯的不同之处2、基本思想3、条件概率4、全概率基于贝叶斯决策理论的分类方法1、MAP分类准则2、贝叶斯公式3、先验概率4、后验概率5、朴素贝叶斯分类器6、基于朴素贝叶斯分类器的案例

whh_0509·2023-01-24 11:24

朴素贝叶斯python复现（基于数据集iris）

@朴素贝叶斯算法Python复现（基于iris数据集）TOC提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、朴素贝叶斯分类器三、朴素贝叶斯分类器python代码1.引入库

朱比特·2023-01-24 11:54

复现经典：《统计学习方法》第 4 章朴素贝叶斯

代码目录第1章统计学习方法概论第2章感知机第3章k近邻法第4章朴素贝叶斯第5章决策树第6章逻辑斯谛回归第7章支持向量机第8章提升方法第9章EM算法及其推广第10章隐马尔可夫模型第11章条件随机场第12章监督学习方法总结代码参考

湾区人工智能·2023-01-24 11:44

LightGBM介绍

LightGBM介绍GBDT是机器学习中一个长盛不衰的模型，其主要思想是利用弱分类器（决策树）迭代训练以得到最优模型，该模型具有训练效果好，不易过拟合等优点。

big_matster·2023-01-24 07:35

机器学习分类数据集_一个很好的机器学习分类器对扑克手数据集的准确性指标

机器学习分类数据集什么是数据集？(Whatisthedataset?)ThePokerHanddataset[Cattraletal.,2007]ispubliclyavailableandverywell-documentedattheUCIMachineLearningRepository[Duaetal.,2019].[Cattraletal.,2007]describeditas:扑克之手

weixin_26726011·2023-01-24 07:04

LESSON 9.1 随机森林回归器的实现

目录三随机森林RandomForest 1RamdomForestRegressor的实现 2随机森林回归器的参数 2.1弱分类器结构 2.2弱分类器数量 2.3弱分类器训练的数据 2.4其他参数四增量学习

Grateful_Dead424·2023-01-23 20:39

学习笔记--目标检测2 yolo系列

双阶段第一级网络用于候选框区域提取，第二级网络对提取的候选区域进行分类和精确坐标回归2、单阶段摒弃了候选框区域提取这一步骤，只用一级网络就完成了分类和回归任务3、机器学习–基于特征工程特征提取–特征筛选–输入分类器

spark-aixin·2023-01-23 19:33

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