k近邻分类器第46页

模式识别与机器学习 | 第四章特征选择和提取

特征选择和提取是模式识别中的一个关键问题前面讨论分类器设计的时候，一直假定已给出了特征向量维数确定的样本集，其中各样本的每一维都是该样本的一个特征；这些特征的选择是很重要的，它强烈地影响到分类器的设计及其性能

SuckerForPain·2023-01-18 09:20

《模式识别原理及工程应用》一1.3　模式识别系统

设计是指用一定数量的样本进行分类器的设计，实现是指用所设计的分类器对要识别的样本进行分类决策。

weixin_33971977·2023-01-18 09:50

基于PCA降维的模式识别系统的设计与实现

1主要研究内容（1）工作的主要描述本次作业的主要目的是结合课内课外所学知识设计一个简单的模式识别系统对电离层公开数据进行分类、通过主成分分析(PCA)特征提取方法探索降维对分类性能的影响并学习一些常见分类器的基本原理及程序实现

李逍遥敲代码·2023-01-18 09:50

机器学习之KNN（四）根据身高体重测肥胖程度例题训练

例题如下（1）题目描述：KNN算法是k-NearestNeighborClassification的简称，也就是k近邻分类算法。

繁华三千东流水·2023-01-17 22:29

线性分类器（Linear Classifier）

线性分类器如上图所示，这是二维空间中的一个数据集，如果他正好能够被一条直线分成两类，那么我们称它为线性可分数据集，这条直线就是一个线性分类器。

xuechanba·2023-01-17 17:39

【CV-Learning】线性分类器（SVM基础）

数据集介绍（本文所用）CIFAR10数据集包含5w张训练样本、1w张测试样本，分为飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、蛙、马、船、卡车十个类别，图像均为彩色图像，其大小为32*32。图像类型（像素表示）二进制（0/1）灰度图像一个像素由一个比特（Byte）表示，取值为0-255。颜色程度：黑（0）---->----->---->白（255）彩色图像一张图像有红、绿、蓝三个深度，即三个通道。每个通道的一个像

小梁要努力哟·2023-01-17 17:08

LDA分类器

1．1题目的主要研究内容（1）介绍LDA分类器的原理和算法流程，并且熟练的运用LDA算法进行两类样本的分类运算；（2）运用LDA算法对两类样本进行分类运算：:{(4,2)，(2,4)，(2,3)，(3,6

小小蜗牛，大大梦想·2023-01-17 17:08

2.1.SVM线性分类器

文章目录1.笔记总结1.1.SmallQuestions1.1.1.图像xi的定义，行列的问题1.1.2.np.hstack函数1.1.3.np.random.randn(）正态分布随机数函数1.2.最优化损失函数1.2.1.寻找更好的W的方法1.2.2梯度下降1.2.2.1.数值梯度1.2.2.2.实际应用中的梯度下降2.SVM的损失函数和解析梯度的计算2.1.SVM损失函数定义2.2.SVM损

Cc1924·2023-01-17 17:08

如何理解线性判别分类器（LDA）？

线性判别分析（Lineardiscriminantanalysis），简称为LDA，是统计大拿罗纳德·艾尔默·费希尔爵士（英语：SirRonaldAylmerFisher）在1936年提出的。SirRonaldAylmerFisher（1890--1962）关于LDA网上介绍的很多，也写得很不错，本文尝试用一个新的视角来解读该算法，集思广益。1方差分析费希尔设计了方差分析，可通过“组间方差大、组内

马同学图解数学·2023-01-17 17:38

lda进行图片分类_基于SIFT+Kmeans+LDA的图片分类器的实现

题记：2012年4月1日回到家，南大计算机研究僧复试以后，等待着的就是独坐家中无聊的潇洒。不知哪日，无意中和未来的同学潘潘聊到了图像处理，聊到了她的论文《基于LDA的行人检测》，出于有一年半工作经验的IT男人的本能，就一起开始学习研究这篇“论文”了。众所周知，老师给学生设置论文题目的，起初都是很模糊的——自己没有思考清楚实践上的可行性和具体思路，仅从理论了解上就给学生设置一些“难以实现”的论文任务

或许不想懂·2023-01-17 17:38

LDA分类器 python

LDA分类器1．1LDA分类器主要研究内容（1）分类器的原理和算法流程；（2）利用现有的任一公开数据集（自己选取）实现分类器分类；（3）并利用某种评价标准对分类结果进行分析评判；（4）原理：LDA分类器将数据在低维度上进行投影

李逍遥敲代码·2023-01-17 17:38

线性判别分类器LDA

LDA线性判别分类器线性判别分类器由向量www和偏差项bbb构成。

DerekLiv·2023-01-17 17:08

基于MATLAB的随机森林分类

该分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出。在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

雨落倾城（淋雨酱）·2023-01-17 15:25

模型融合方法（待整理）

模型融合方法1.线性加权融合法2.交叉融合法(blending)3.瀑布融合法4.特征融合法5.预测融合法6.分类器Boosting思想多模型融合算法可以比单一模型算法有极为明显的效果提升。

林木木子·2023-01-17 14:11

CTR 预测理论（四）：集成学习之模型融合与随机森林(Random Forest)

本文将介绍常见的集成学习方法，包括但不限于：集成学习为什么有效VotingLinearBlendingStackingBagging随机森林1.集成学习如果硬要把集成学习进一步分类，可以分为两类，一种是把强分类器进行强强联合

dby_freedom·2023-01-17 14:38

whaosoft143·2023-01-17 13:36

『目标检测』目标检测 — 基础知识

2.1背景差分法2.2帧差分法2.3光流场法三、深度学习检测小目标的常用方法四、目标检测器的选择一、目标检测方法分类第一，已知目标的先验知识在这种情况下检测目标有两类方法：（1）用目标的先验知识训练一堆弱分类器

libo-coder·2023-01-17 13:36

时间序列早期分类问题定义和基本思想以及具体方法简述

早期的分类器满足需两个要求。首先，早期分类器应该能够确

两面包+芝士·2023-01-17 12:16

MATLAB麻雀优化CNN超参数分类

在CNN分类器模型的构建中，涉及到特别多的超参数，比如：学习率、训练次数、batchsize、各个卷积层的卷积核大小与卷积核数量（featuremap数），全连接层的节点数等。

机器鱼·2023-01-17 12:43

马尔科夫随机场做图像分割

马尔科夫随机场做图像分割1．1题目的主要研究内容（1）组的主要任务描述本小组主要对贝叶斯分类器在不同方向的应用领域以及具体实现进行了综述。

李逍遥敲代码·2023-01-17 12:11

机器学习11：pytorch训练自定义数据集简单示例

机器学习11：pytorch训练自定义数据集简单示例本文整理总结自博客用portorch训练自己的数据集，在pytorch官网例程的基础上将自己的数据放到其模型下，实现一个识别手写数字的简易分类器。

小娜美要努力努力·2023-01-17 12:40

SVM基本原理

它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。

永胜永胜·2023-01-17 12:06

机器学习 | XGBoost

XGBoost引入二阶导一方面是为了增加精度，另一方面也是为了能够自定义损失函数，二阶泰勒展开可以近似大量损失函数；灵活性更强：GBDT以CART作为基分类器，XGBoost不仅支持CART还支持线性分类器

奔跑的蜗牛君666·2023-01-17 09:09

机器学习 | GBDT

一.基本原理通过多轮迭代，每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练，弱分类器一般会选择cart回归树核心：每一棵树都建立在之前所学的所有树的绝对和残差，这个残差就是一个加预测值后的真实值的累加量二

奔跑的蜗牛君666·2023-01-17 09:34

机器学习----集成学习(Ensemble Learning)

它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。

__Miracle__·2023-01-17 09:15

pytorch线性回归代码_机器学习｜算法笔记（二）线性回归算法以及代码实现

概述上一篇讲述了《机器学习｜算法笔记(一)k近邻(KNN)算法以及应用实现》，本篇讲述机器学习算法线性回归，内容包括模型介绍及代码实现。

weixin_39647977·2023-01-17 08:59

web安全之机器学习入门——2.机器学习概述

前置知识什么是机器学习机器学习的算法机器学习首先要解决的两个问题一些基本概念数据集介绍1正文数据提取数字型文本型数据读取0前置知识什么是机器学习通过简单示例来理解什么是机器学习机器学习的算法属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法

R芮R·2023-01-16 22:13

《Web安全之机器学习入门》笔记：第五章 5.2 决策树K近邻

这一小节主要内容是讲解K近邻的基本用法，训练数据集是二维平面上的若干点，邻居数设置为2，如下所示：fromsklearn.neighborsimportNearestNeighborsimportnumpyasnpX

mooyuan天天·2023-01-16 22:11

Logistic回归算法

Logistic回归也在一些文献中也称为logit回归、最大熵分类(MaxEnt)或对数线性分类器。

XP-Code·2023-01-16 20:51

数据建模——模型融合

除此之外，模型融合的办法还有平均法以及学习法/Stacking一、软投票与硬投票软投票：用各自分类器的概率值进行加权平均硬投票：使用预测分类概率高的，少数服从多数二、使用步骤1.软投票代码如下（示例）：

山林里的迷路人·2023-01-16 17:08

极大似然估计、贝叶斯分类器

贝叶斯分类器解决的是分类问题。假设模型的输入特征为x，输出结果为y。

AndyFlyingZZZ·2023-01-16 14:34

2022.10.23 第二十七次周报

目录前言文献阅读-通过卷积神经网络将支持向量机整合到呼吸声音的分类中背景提出问题提出思路存在的困难解决办法1.数据收集和数据预处理2.建议的CNN架构3.分类器CNN深度讲解卷积的物理意义池化的作用1、

孙源峰·2023-01-16 13:29

2022.1.15 第十三次周报

Exceptionallyfastandaccuratetimeseriesclassificationusingrandomconvolutionalkernels》Abstract摘要Introduction介绍Method方法Kernels内核Transform转换Classifier分类器

杨幂臭脚丫子·2023-01-16 13:58

梯度下降法实现softmax回归MATLAB程序

解决二分类问题时我们通常用Logistic回归，而解决多分类问题时若果用Logistic回归，则需要设计多个分类器，这是相当麻烦的事情。

Genlovy_Hoo·2023-01-16 12:17

【深度学习与计算机视觉】3、最优化与梯度下降

三、最优化与梯度下降上一节深度学习与计算机视觉系列(3)_线性SVM与SoftMax分类器中提到两个对图像识别至关重要的概念：用于把原始像素信息映射到不同类别得分的得分函数/scorefunction用于评估参数

呆呆的猫·2023-01-16 12:46

CS231n：作业1——softmax

文章目录一、实验目标二、数据集三、实验方法1、损失函数2、梯度更新3、加入正则项三、代码：四、实验五、参考资料一、实验目标使用cifar-10数据集实现softmax损失分类器，推导梯度更新公式，使用随机梯度下算法更新梯度

无聊的人生事无聊·2023-01-16 12:15

机器学习—深度神经网络

深度学习计算方法损失函数Softmax分类器前向传播和反向传播神经网络整体架构神经元个数对结果的影响正则化与激活函数神经网络过拟合解决方法机器学习流程：数据获取、特征工程（难度）、建立模型、评估与应用特征工程的作用数据特征决定了模型的上限

阿楷不当程序员·2023-01-16 10:18

机器学习—集成算法

Bagging：训练多个分类器取平均f(x)=1M∑m=1Mfm(x)f(

阿楷不当程序员·2023-01-16 10:17

KNN算法(附鸢尾花分类实现)

1.k近邻算法k近邻学习(K-NearestNeighbor,简称KNN)学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其距离最近的k个样本，然后通过这k

是忘生啊·2023-01-16 09:51

08.LSGAN（Least Squares Generative Adversarial Networks））

LSGAN摘要这样改变的好处交叉熵的原因linearLSGAN损失函数模型构架一些tips：摘要RegularGANS：鉴别器作为分类器使用sigmoidcrossentropy损失函数问题：梯度消失LSGAN

小葵向前冲·2023-01-16 09:11

python特征提取方法_大师兄的Python机器学习笔记:特征提取

3.分类流程特征提取与特征选取>>分类器处理>

weixin_39748928·2023-01-16 09:02

《机器学习方法（第三版）——李航》学习笔记（二）附代码

目录三、第三章k近邻法1、k近邻算法2、k近邻模型模型距离度量k值的选择分类决策规则3、k近邻法的实现：kd树构造kd树搜索kd树四、第四章朴素贝叶斯法1、朴素贝叶斯的学习与分类2、朴素贝叶斯法的参数估计三

HitStuHan·2023-01-16 08:59

分类器评价指标 ROC,AUC,precision，recall，F-score，多分类评价指标

目录一、定义二、ROC曲线三、如何画ROC曲线详解ROC/AUC计算过程(roc计算非常详细)四、AUCAUC值的计算AUC的计算方法(两个公式并且都举了例子)为什么使用ROC曲线五：准确率，召回率，F值六、K-S曲线、Lift曲线、PR曲线七、多分类评价指标kappa系数一、定义ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)曲线和AUC(AreaUndertheCurv

我是女孩·2023-01-16 07:07

【PyTorch深度学习实践】08_Softmax分类器（多分类）

文章目录1.Softmax层1.1softmax的函数表示1.2损失函数2.代码实现1.Softmax层当需要多分类的时候，会输出一个分布，这些分布需要满足P(y=i)>=0和所有的P值加起来=1，使用softmax可以实现。要注意的是，softmax本质上和sigmoid一样也是一个激活函数。sigmoid用于二分类，softmax用于多分类。1.1softmax的函数表示示例1.2损失函数关于

青山的青衫·2023-01-16 06:06

sklearn决策树算法参数详解

sklearn决策树算法参数详解1.决策树分类器DecisionTreeClassifier2.回归树——CART1.决策树分类器DecisionTreeClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier

Andrewings·2023-01-15 23:47

《Python 深度学习》5.3 使用预训练的卷积神经网络

我们来实践一下，使用在ImageNet上训练的VGG16网络的卷积基从猫狗图像中提取有趣的特征，然后在这些特征上训练一个猫狗分类器。VGG16等模型内置于Keras中。

布拉格沃兹基硕德·2023-01-15 18:44

【机器学习之模型融合】Voting投票法简单实践

目录前言1、使用sklearn实现投票法1.1、导入工具库，准备数据1.2、定义交叉验证评估函数1.3、建立基于交叉验证的benchmark、做模型选择1.4、构建多组分类器、进行融合1.5、构建多样性

拟禾·2023-01-15 18:41

机器学习算法之集成学习之模型融合

它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器，来做最后的决策。也就是常说的“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的想法。

和你在一起^_^·2023-01-15 18:11

Pytorch CrossEntropyLoss和NLLLoss

NLLlossclasstorch.nn.NLLLoss(weight=None,size_average=True)作用：训练一个n类的分类器参数weight：可选的，应该是一个tensor，里面的值对应类别的权重

rrr2·2023-01-15 16:21

sklearn机器学习：决策树tree.DecisionTreeClassifier()

sklearn中的决策树分类器sklearn中的决策树分类器函数，格式如下：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’,splitter=’

Zen of Data Analysis·2023-01-15 15:41

推荐频道

k近邻分类器

模式识别与机器学习 | 第四章 特征选择和提取

《模式识别原理及工程应用》一1.3 模式识别系统