k近邻分类器第48页

《OpenCV训练级联分类器》

我是个初学者，我只想把我所学到经验分享一下，不好勿喷。一.寻找传说中的opencv_traincascade.exe和opencv_createsamples.exeopencv里自带了opencv_traincascade.exe，opencv_createsamples.exe这两个东东，找出来新建一个文件夹，把这两二货放进去。解释一下：opencv_createsamples.exe是用来创

欧阳磊·2023-01-12 16:16

AdaBoost算法的简单介绍

adaboost是集成学习中的一种，通过组合多个弱分类器来达到强分类器的效果。简单来说，adaboost其实是将元数据空间划分成多个子空间，并且保障每个空间上只存在一类元素。

langsiming·2023-01-12 16:46

sklearn初探（三）：决策树及其可视化

概述DecisionTreeClassifier是能够在数据集上执行多分类的类,与其他分类器一样，DecisionTreeClassifier采用输入两个数组：数组X，用[n_samples,n_features

swy_swy_swy·2023-01-12 15:32

深度稳定学习：因果学习的最新进展 | 清华大学团队 CVPR 研究

并没有——如上图所示，当训练分类器时，给定的数据集中狗大多在草地上、而猫大多在雪地上，这时为了最小化训练的风险损失，AI就可能把草地当作判断狗的要素。所以当测试时看到草地上的猫，AI就会“指猫为狗”。

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-12 12:39

B站刘二大人-反向传播Lecture4

站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人-线性回归Pytorch实现Lecture5B站刘二大人-多元逻辑回归Lecture7B站刘二大人-数据集及数据加载Lecture8B站刘二大人-Softmx分类器及

宁然也·2023-01-12 11:23

吴恩达深度学习笔记（三）week2机器学习策略

进行误差分析以一个简单的例子为例，在做一个猫图片的分类器时，若产生了5%5%的误差，其中有些图片误把狗分类为猫，是不是应该马上决定设计一个针对狗的识别系统？

lwmiracle·2023-01-12 11:16

动手学机器学习-李沐（6）

)，权重w(向量),偏移b(标量)（感知机的实质是一个二分类的问题，0或1）2、训练感知机3、收敛定理4、感知机存在的问题（1）不能拟合xor问题，只能产生线性的分割面二、多层感知机1、学习xor两个分类器的组合

Everyyang·2023-01-12 11:49

机器学习——K近邻算法

k-近邻算法文章目录k-近邻算法算法简介项目实战1：约会网站的配对归一化理解==收获==项目实战2：手写数字识别==收获==K的取值算法简介k近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别

Aure219·2023-01-12 09:48

（一）图像分类任务介绍 Image Classification

数据集构建分类器设计与学习分类器决策五、常用的分类任务评价指标是什么？一、什么是图像分类任务？它有哪些应用场景？

BoyCZ·2023-01-12 09:47

66.物体检测算法：区域卷积神经网络（R-CNN）系列

1.R-CNNps：在计算机视觉中，深度学习之前，分类器用的是SVM2.兴趣区域（RoI）池化层目的是为了让每个锚框都可以变成一个自己想要的形状。

chnyi6_ya·2023-01-12 08:47

计算机视觉目标检测的框架与过程

目标的检测大体框架：目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需训练样本的创建：训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，负样本指其它不包含目标的任意图片（如背景等）

liulina603·2023-01-12 07:52

计算机视觉目标检测流程

目标的检测大体框架：目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需训练样本的创建：训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，负样本指其它不包含目标的任意图片（如背景等）

Malisa_fighting·2023-01-12 07:21

yolov1 论文精读 - You Only Look Once- Unified, Real-Time Object Detection-统一的实时目标检测

以前的目标检测工作重复利用分类器来完成检测任务。相反，我们将目标检测框架看作回归问题，从空间上分割边界框和相关的类别概率。单个神经网络在一次评估中直接从整个图像上预测边界框和类别概率。

猛男技术控·2023-01-12 06:35

目标检测 | 解决小目标检测！多尺度方法汇总

小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达传统的图像金字塔最开始在深度学习方法流行之前，对于不同尺度的目标，大家普遍使用将原图构建出不同分辨率的图像金字塔，再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标

小白学视觉·2023-01-12 05:30

sklearn 随机森林_图解随机森林算法

为了真正理解它，了解一下决策树分类器可能会有帮助。但这并不完全是必需的。

weixin_39968436·2023-01-12 00:58

十大机器学习算法（二）—— 决策树与随机森林（学习笔记）

决策树Github:AwesomeDone随机森林随机森林的生成：森林中的每棵树都是独立的bagging思想，将若干个弱分类器的分类结果进行投票选择，从而组成一个强分类器bagging不用单棵决策树来做预测

AwesomeDong·2023-01-12 00:56

2023-01-12 汽车状态分类器练习

https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/ML-practice/build-car-classifier-from-scratch1汽车状态分类器练习模型改为

筱晴_cbad·2023-01-12 00:41

python randomforest_Random Forest算法 python实现案例分析

地址为（觉得有用的话，欢迎Fork,请给作者个Star）：https://github.com/Vambooo/lihang-dl随机森林RandomForest随机森林是对多棵树组合对样本训练预测的一种分类器

weixin_39585691·2023-01-11 19:10

python图像分类_python实现支持向量机遥感图像分类

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

Fx.樂·2023-01-11 16:07

softmax分类器matlab代码_【机器学习】对数线性模型之Logistic回归和SoftMax回归，最大熵模型...

来源|AI小白入门作者&编辑|文杰、yuquanle原文链接：【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大熵模型mp.weixin.qq.com一、Logistic回归分类问题可以看作是在回归函数上的一个分类。一般情况下定义二值函数，然而二值函数构成的损失函数非凸，一般采用sigmoid函数平滑拟合（当然也可以看作是一种软划分，概率划分）：从函数图像我们能看出，该函数有

weixin_39768388·2023-01-11 16:32

softmax和logistic回归的区别和联系

1.Logistic回归一般线性分类器的是通过输入一系列的样本数据，学习一组权重系数w0w0,w1w1…wnwn来进行分类，即：x=w0+w1x1+...+w

CHNguoshiwushuang·2023-01-11 16:00

三、似然函数

在朴素贝叶斯分类器和最大似然估计和贝叶斯参数估计中，我们都提到了似然这个词，那么这里就来详细讲一讲什么是似然。

cute_Lily·2023-01-11 15:21

【阶段三】Python机器学习11篇：机器学习项目实战：KNN(K近邻)回归模型

本篇的思维导图：项目实战(KNN回归模型)K近邻算法回归模型则将离待预测样本点最近的K个训练样本点的平均值进行待预测样本点的回归预测。

胖哥真不错·2023-01-11 11:08

【阶段三】Python机器学习10篇：机器学习项目实战：K近邻算法的基本原理、计算步骤与KNN(K近邻)分类模型

本篇的思维导图：K近邻算法（英文为K-NearestNeighbor，因而又简称KNN算法）是非常经典的机器学习算法。

胖哥真不错·2023-01-11 11:08

使用超体素上下文和基于图的优化从MLS点云对城市地区的树木进行实例分割

结合局部上下文的去趋势特征，将采用随机森林（RF）分类器从点云中获得树木的初始语义标记结果。之后，迭代执行基于局部上下文的正则化以在全局图形模型上实现全局最优，以便在空间上平滑语义标记结果。

fish小余儿·2023-01-11 08:15

Resnet到底在解决一个什么问题呢？

深度网络以端到端的多层方式集成了低/中/高层特征和分类器，且特征的层次可

mishidemudong·2023-01-11 06:47

python相关知识的巩固-《python与量化投资从基础到实战》的python基础部分

Seaborn绘制美观的图表Scikit-Learn机器学习常用的第三方模块决策树支持向量机朴素贝叶斯分类器神经网络模型评价方法-metric模块深度学习连接数据库数据格式字符串不可更改列表中的元素可以修改

斑马L*·2023-01-11 05:21

超参数和验证集

例如下图这个简单得感知机来说，模型参数取不同的值，就实现了不同的线性分类器。下图分别是它们的分类边界。另外我们也可以把这个分类器看成是一个与运算。而把这个分类器看成是一个或非运算。

xuechanba·2023-01-11 02:56

3、k - 最近邻分类器及使用验证集取得超参数

3、k-最近邻分类器注意到了吗，前面我们做一个预测时，只使用最近的图像的标签。事实上，通过使用所谓的k-最近邻分类器可以做得更好。

qxdx.org·2023-01-11 02:25

集成学习(ensemble learning)

主要是将有限的模型相互组合，其名称有时也会有不同的叫法，有时也会被称为多分类器系统(multi-classifiersystem)、委员会学习(committeelearning)。

Sunburst7·2023-01-11 01:39

集成学习（(ensemble learning）

目录1.简介1.1Boosting1.2Bagging1.3随机森林2.结合策略1.简介集成学习(ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifiersystem

狂奔的菜鸡·2023-01-11 01:39

SVM（支持向量机）

目录前言一、SVM和KNN二、SVM分类的代码实现1.引入库2.导入数据集3.构建SVM分类器，训练函数4.初始化分类器实例，训练模型5.展示训练结果及验证结果总结前言SVM最早是由VladimirN.Vapnik

韬平·2023-01-10 22:56

R语言应用xgboost进行机器学习（2）

XGBoost机器学习模型是一种高效且可扩的展的机器学习分类器，由Chen和Guestrin在2016年推广。

天桥下的卖艺者·2023-01-10 21:14

日撸 Java 三百行： DAY59 数值型数据的 NB 算法

1.数值型数据的处理1.1用概率密度函数取代条件概率数值型数据是连续的，这就需要对贝叶斯分类器中条件概率的那部分表达式进行修改。

lyang~·2023-01-10 16:27

日撸 Java 三百行： DAY58 符号型数据的 NB 算法

算法原理NaiveBayesNaive\BayesNaiveBayes算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，通过从训练集数据中习得联合概率分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)，进一步得出贝叶斯分类器

lyang~·2023-01-10 16:57

MMtracking训练自己的ReID分类器和检测器

对于像DeepSORT、Tracktor这样的MOT算法，算法本身由目标检测器和ReID分类器两部分构成，因此如果需要做自定义数据集的跟踪，就得先训练一个目标检测器和一个ReID分类器，之后再测试MOT

@会飞的毛毛虫·2023-01-10 16:53

使用pytorch构建图片分类器

分类器任务和数据介绍构造一个将不同图像进行分类的神经网络分类器,对输入的图片进行判别并完成分类.本案例采用CIFAR10数据集作为原始图片数据.CIFAR10数据集介绍:数据集中每张图片的尺寸是3*32

IT之一小佬·2023-01-10 15:18

深度学习分类pytorch_pytorch使用转移学习的狗品种分类器

深度学习分类pytorchSohaveyouheardtheworddeeplearningbefore?Orhaveyoujuststartedlearningit?那么您以前听过深度学习这个词吗？还是刚刚开始学习？Inthisarticle,Iamgoingtoguideyoutobuildyourveryowndogbreedclassifier.Attheendofthisproject,

weixin_26750481·2023-01-10 15:17

pytorch1.7教程实验——分类器训练

近来想大致总结一下自己知识学习的脉络，发现自己除了大量的工程经验外，对模型算法的研究还是不够深入，而且大多都是关于目标检测方向，锚框或非锚框以及transformer，其他的涉猎不足，认识不够清晰。而且目标检测网络现在要自己单独构建写一个出来，发现也是太难，除了普通的特征提取，检测头模块包含的东西实在太多，自己尚无力解决，于是这种从底层认识挖掘的想法暂时搁浅了。在摸索的过程中，是基于pytorch

清梦枕星河~·2023-01-10 15:16

Pytorch学习(四)：训练分类器

以下内容为Pytorch官网教程的翻译简化和一些自己的总结：数据加载一般而言，处理如图片，文本，音频，视频等数据时，可使用标准Python库加载数据成numpy数组形式，然后转换为张量。特别地：对于图像数据，Pillow，OpenCV很有用对于音频数据，scipy和librosa对于文本数据，纯Python加载，或NLTK和SpaCy对于视觉数据，有torchvision库提供了基本的数据加载和转

shiningsword·2023-01-10 15:16

PyTorch官方教程之3：PyTorch图像分类器

#《PyTorch官方教程中文版》，PyTorch图像分类器importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.o

懒洋洋的羊、·2023-01-10 15:45

网格搜索最优参数

fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#逻辑回归fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#K近邻

周小丫0_0·2023-01-10 15:44

深度学习与Pytorch入门实战（五）分类器

笔记摘抄1.分类问题1.1二分类\(f:x\rightarrowp(y=1|x)\)\(p(y=1|x)\)：解释成给定x，求y=1的概率，如果概率>0.5，预测为1；否则，预测为0\(p_{\theta}(y|x)\)：给定x，输出预测值的概率\(p_{r}(y|x)\)：给定x，真实分布1.2多分类\(f:x\rightarrowp(y|x)\)\([p(y=0|x),p(y=1|x),...

Douzi1024·2023-01-10 15:43

训练一个分类器（Pytorch官方教程）

文章目录@[toc]准备数据训练一个图像分类器1.加载并规范化CIFAR10展示一些训练图片2.定义卷积神经网络3.定义损失函数和优化器4.训练网络5.测试网络准备下载Anaconda3并安装，ubuntu

cztAI·2023-01-10 15:43

pytorch训练分类器

TrainingaClassifier前面学习到如何定义神经网络，计算损失并且对网络权重进行更新Whataboutdata?通常，当你必须处理图像，文本，音频或视频时，你可以使用能将数据加载到numpy数组的标准python包，然后将该数组转化成torch.*Tensor图像：Pillow,OpenCV音频：scipy，librosa文本：基于python或cython的原始加载，或者NLTK和S

bujbujbiu·2023-01-10 15:41

python 支持向量机准确率绘图_python大战机器学习——支持向量机

支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器。它是一种二类分类模型，当采用了核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。

weixin_39838028·2023-01-10 15:09

python画矢量图_python向量画图

排名第一【python】：排名第三【算法】：排名第四前言在写代码前，先简单的过一下svm的基本原理，如下：svm(supportvectormachine)简单的说是一个分类器，并且是二类分类器。

weixin_39787397·2023-01-10 15:09

实例：【贝叶斯分类器的设计】

一、知识要点最小错误率贝叶斯分类器把样本划分到后验概率最大的那一类中，因此

有品位的小丑·2023-01-10 13:21

手把手教你训练分类器

转载自：http://zhan.renren.com/xjtuopencv?gid=3602888498033866847训练过程就是上面的三步关于正负样本的一些理解：正样本即包括目标的图片，一般较小（教程里提到的一般是24*2420*2018*18但是在实际做的时候总有种太模糊，什么都看不清的感觉，我觉得应该可以适当的加大图像，提供更多细节试试，虽然这必然会导致更多的运算时间，而且在进行处理之前

tangwei2014·2023-01-10 13:43

机器学习的集成方法（bagging、boosting）

集成方法:投票选举(bagging:自举汇聚法bootstrapaggregating):是基于数据随机重抽样分类器构造的方法再学习(boosti

Sonhhxg_柒·2023-01-10 13:43

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