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＜机器学习＞＜详解＞Ensemble 集成学习算法

将多个分类器的预测结果结合起来用来组合的分类器叫做基分类器(baseclassifiers)Ensembles通常比组成他的基分类器效果好我们使用投票(少数服从多数)或加权投票来决定最终结果Example

reco_blog·2023-01-10 13:13

机器学习基础：模型集成/集成学习

目录1.什么是集成学习1.1分类器集成的结果1.2构造基分类器的三种方法1.3多个基分类器如何进行分类2.分析预测模型的泛化误差3.分类器集成方法3.1装袋法Bagging（实例操作）3.2随机森林法RandomForest

小羊和小何·2023-01-10 13:10

贝叶斯网络预测

贝叶斯网络预测用于贝叶斯分类器的数据集•类标记c：playtennis=yes，playtennis=no,•需计算P(yes)，P(no)•还需计算P(strong|yes),P(strong|no)

W_chuanqi·2023-01-10 12:20

基于python的随机森林回归实现_随机森林理论与python代码实现

这种思想就是一种集成思想，集成算法目前有两大类，一类是基学习器（可看做本文讲的决策树）之间存在强依赖性，基分类器的得出依赖于前面的分类器（前面分类器的结果会

weixin_39572764·2023-01-10 12:16

Domain generalization 简介

综述最近由于交流的需要，读了几篇关于Domainadaptation的文章，其中一种名叫Domaingeneralization的技术引起了我的注意，这种技术可以在targetdomain未知的情况下训练出分类器而且性能还相当不错

qrlhl·2023-01-10 11:19

聚类（KMeans）

比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了

smartbigwang·2023-01-10 10:48

SVM算法概述，一次搞懂硬间隔和软间隔分类问题

超平面最大间隔上左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界：虚线所代表的模型表现非常糟糕，甚至都无法正确实现分类。其余两个模型在这个训练集上表现堪

让你五行代码·2023-01-10 09:29

【数据挖掘】袋装、AdaBoost、随机森林算法的讲解及分类实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。

showswoller·2023-01-10 09:57

【数据挖掘】分类器模型性能评估讲解及iris数据集评估实战（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~构建的分类器总是希望有较好的性能，如何评估分类器性能，需要一些客观的指标进行评判。

showswoller·2023-01-10 09:56

【数据挖掘】模型选择中正则化、交叉验证详解及实战应用（超详细附源码）

然而，一味追求提高分类器的预测能力，所选择的模型的复杂度会比真模型要高，这种现象被称为过拟合（Over-fitting）过拟合指学习时选择的模型所含的参数过多，导致该模型对已知数据预测的很好，但对未知数据预测很差

showswoller·2023-01-10 09:56

李航统计学习方法第二版课后习题答案机器学习

也可进入我的个人主页查看分类专栏里的《统计学习方法》部分，包括各章代码实现： ❤欢迎订阅我的专栏❤：《统计学习方法》分类专栏章节链接第1章统计学习及监督学习概论点击进入第2章感知机点击进入第3章k近邻法点击进入第

#苦行僧·2023-01-10 09:39

视觉成长之路Halcon——颜色检测：GMM分类器

视觉成长之路Halcon——颜色检测：GMM分类器前言一、算子介绍二、程序总结前言通过系统案例学习GMM分类器在颜色识别中的应用一、算子介绍1、gen_rectangle1通过两个坐标生成矩形——程序中通过该算子生成矩形框区域

黄TyT·2023-01-10 08:11

目标检测入门之再读YOLOv3

1引言YOLOv3在YOLOv2的基础上,改良了网络的主干,利用多尺度特征图进行检测,改进了多个独立的Logisticregression分类器来取代softmax来预测类别分类.YOLOv3的论文链接

赵卓不凡·2023-01-10 07:40

Softmax分类器

Softmaxclassifier在线性分类和SVM中已经介绍过了线性分类和MulticlassSVM的基本概念，这篇文章主要讨论Softmax分类器。

weixin_34115824·2023-01-09 19:44

Softmax分类器基本实现

Inputs:-W:形状(D,C)numpy数组，表示分类器权重（参数）.-X:形状(N,D)numpy数组，表示训练数据.-y:形状(N,)numpy数组，表

醉一心·2023-01-09 19:43

深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记（3.2）：Softmax Classifier（Loss Function）

如下图所示，我们将原先的分类器对每一类别的预测分值进行Softmax函

ZeroZone零域·2023-01-09 19:12

【分类器 Softmax-Classifier softmax数学原理与源码详解深度学习 Pytorch笔记 B站刘二大人（8/10）】

分类器Softmax-Classifiersoftmax数学原理与源码详解深度学习Pytorch笔记B站刘二大人（8/10）在进行本章的数学推导前，有必要先粗浅的介绍一下，笔者在广泛查找后发现当前并没有官方定义什么是

狗头狗不狗·2023-01-09 19:41

详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorKNN,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取

cv::BackgroundSubtractorKNN是利用K近邻(K-nearestneigbours)思想实现的背景建模。

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:07

集成算法之硬投票与软投票：

测试时对待测试样本分别通过不同的分类器，汇总最终的结果。硬投票是指：比如四个算法最终：3个算法分类为1类；1个算法分类为2类，那最终的分类就是1类；采用的是少数服从多数的机制。

末栀-8023·2023-01-09 16:33

机器学习-分类器

机器学习-分类器强分类器—弱分类器—节点强分类器分类器由几个强分类器组成。当几个强分类器大于某一个阈值，判断为目标。弱分类器每一个强分类器由若干个弱分类器组成。

求知小菜鸟·2023-01-09 16:01

天池大赛：街景字符编码识别——Part5：模型集成

赛题理解Task02：数据读取与数据扩增Task03：字符识别模型Task04：模型训练与验证Task05：模型集成老夜店鸟炸…炸辽给朋友看要破壳的鸡蛋比赛链接Part5：模型集成文章目录0.简介1.分类器集成

weixin_43968103·2023-01-09 16:31

随机森林、bagging、boosting、adaboost、xgboost

然后等进行了N次迭代（由用户指定），将会得到N个简单的分类器（basiclea

开心的火龙果·2023-01-09 16:00

Adaboost 和 Bagging

Adaboost的目的是从训练数据中学习一系列弱分类器，然后将其按一定权重累加起来得到强分类器。

俺也一样·2023-01-09 16:29

集成学习——Bootstrap Bagging AdaBoost算法

简单地说，就是通过抽样等方式从原始数据集构造m个训练集，再选择一个弱分类器（比如决策树）对这些训练集进行训练得到m个分类器，在待分类数据进行分类时，同时使用这m个分类器去判断，使用多数表决或者权重联合的方式综合这

shouwangzhelv·2023-01-09 16:28

HOG特征及在opencv中的提取

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员

openMyVision·2023-01-09 15:28

深度学习 08_1 人脸检测和车牌识别(OpenCV系列)

处女座_三月·2023-01-09 15:53

深度学习---从入门到放弃（八）使用CNN进行人脸识别

个人的人脸数据的数据集进行人脸识别时我们先有一个输入图像输出图像为输入图像在数据集里的分类标签针对整个思路我们又面临着如下的挑战：人的个数多但是数据集里每一个人对应的图像又很少，即数据量小，我们需要在给定较少输入图像的情况下进行人脸识别鉴于以上，我们不选择简单的分类器

佩瑞·2023-01-09 14:06

【语义分割】FCN论文阅读

不断进步的咸鱼·2023-01-09 14:04

机器学习之sklearn基础教程！

小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本次分享是基于scikit-learn工具包的基本分类方法，包括常见的LogisiticRegression、支持向量机、决策树、随机森林以及K近邻方法

小白学视觉·2023-01-09 14:55

【python机器学习】感知器算法（基于鸢尾花数据集实现）

写在前面感知器是一种人工神经网络，其模拟生物上的神经元结构感知器是一个二分类器，净输入为：z=W.T*X=w0+w1x1+w2x2+w3x3+…+wnxn然后通过激活函数将z映射[-1,1](与阈值theta

如是我闻__一时__·2023-01-09 14:25

【cs231n Assignment1】SVM

个人学习笔记date：2023.01.03GoalsImplementandapplyaMulticlassSupportVectorMachine(SVM)classifier.完成并应用多分类SVM分类器

我什么都不懂zvz·2023-01-09 12:26

毕业设计基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码识别检测机器视觉

基本的检测框架有两种：一种是以滑动窗口为单位对图像进行扫描，对扫描所得的每个子图像提取特征，并用学习到的分类器

DanCheng-studio·2023-01-09 12:55

【机器学习】Logistic回归

这里要注意，虽然带有回归的字眼，但是该模型是一种分类算法，Logistic回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。

我喝水不塞牙·2023-01-09 12:48

【机器学习】朴素贝叶斯算法

目录一、实现原理1、贝叶斯定理2、朴素贝叶斯分类器3、拉普拉斯修正二、代码一、实现原理1、贝叶斯定理朴素贝叶斯是基于概率的一种推断，先展示公式：其中，P(A)是先验概率，就是在事件B发生之前，我们对A事件概率的一个判断

我喝水不塞牙·2023-01-09 12:48

Wine数据集——贝叶斯分类算法（MATLAB实现）

Wine数据集分类——贝叶斯分类算法（MATLAB实现）一、Wine数据集的介绍1.1实验目的1.2数据介绍1.3数据来源二、贝叶斯算法理论2.1贝叶斯分类2.2贝叶斯公式2.3朴素贝叶斯分类器的设计流程

Angelo_pj·2023-01-09 11:33

贝叶斯定理与朴素贝叶斯分类器

今天，咱也来任性地扒一扒贝叶斯分类器的那些事儿朴素贝叶斯由于其简单易用、易于理解的特点，已经广泛应用于文本分类、医疗诊断的应用场景。

大愚若智_·2023-01-09 11:03

朴素贝叶斯分类器

>>>朴素贝叶斯分类器维基百科，自由的百科全书跳转到：导航、搜索本条目的引用需要进行清理参考文献应符合正确的引用、脚注或外部链接格式。

weixin_34362875·2023-01-09 11:03

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_机器学习之朴素贝叶斯

1.贝叶斯原理朴素贝叶斯分类(NaiveBayesian，NB)源于贝叶斯理论，是一类基于概率的分类器，其基本思想：假设样本属性之间相互独立，对于给定的待分类项，求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率

weixin_39678163·2023-01-09 11:32

朴素贝叶斯多分类问题matlab实现

article/details/48323777模型参数计算function[p_yk,p_yk_xi,class_num_x,class_num]=Naive_Bayesian(x,y)%多项式朴素贝叶斯分类器的实现

苹果多酚·2023-01-09 11:32

机器学习算法--朴素贝叶斯分类

由式子，当时，可以推导得到朴素贝叶斯要求属性条件相互独立，即为中的，相互独立，因此最终的朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesianClassifier）的表达式为：

牧风之谷·2023-01-09 11:02

bayes java_bayes java实现朴素贝叶斯中文文本分类器。自带语料和实验报告。功能完整。 Develop 261万源代码下载- www.pudn.com...

文件名称:bayes下载收藏√[54321]开发工具:Java文件大小:5474KB上传时间:2015-06-24下载次数:21提供者:周玉红详细说明：java实现朴素贝叶斯中文文本分类器。

李印乾·2023-01-09 11:02

朴素贝叶斯分类器及Python实现

贝叶斯定理贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。贝叶斯公式：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)变形得：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)其中P(A)是A的先验概率

weixin_30485379·2023-01-09 11:32

[贝叶斯四]之贝叶斯分类器设计

这一小节我们将简单的阐述一般贝叶斯分类器设计的方法。分类器流程如下所示。输入：d-dim特征向量计算决策函数值(针对每个类别)选取最大的值做出决策输出结果如下图可以清楚的表达整个分类器工作的流程。

背包_十年·2023-01-09 11:31

分类预测 | MATLAB实现朴素贝叶斯(Naive Bayesian)多特征分类预测(不调用工具箱)

贝叶斯分类技术通过对已分类的样本子集进行训练，利用训练得到的分类器实

机器学习之心·2023-01-09 11:01

支持向量机详解

总第81篇(本文框架)01|概念及原理：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线性分类器。

俊红的数据分析之路·2023-01-09 11:58

FATE —— 2.4 Homo-NN自定义损失函数

前言当Pytorch的内置损失功能不能满足您的使用需求时，您可以使用自定义损失来训练您的模型MNIST示例的一个小问题您可能会注意到，在上一个教程“自定义数据集”中的MNIST示例中，分类器输出分数是Softmax

MMM881·2023-01-09 11:27

机器学习应用——监督学习（上）（实例:人体运动状态预测&人体运动状态预测&房价与房屋尺寸关系的线性拟合与非线性拟合&交通流量预测）

本篇将简要介绍：1.监督学习概念（最常应用场景：分类和回归）2.分类——k近邻分类器、决策树、朴素贝叶斯（人体运动状态预测）、SVM（人体运动状态预测）3.回归——线性回归（LinearRegression

柠檬茶@·2023-01-09 10:34

AI深度学习入门与实战21 文本分类：用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型

结合之前咱们学习的TensorFlow或者其他框架，相信你已经可以构建出一个属于自己的文本分类器了。

办公模板库素材蛙·2023-01-09 09:34

python中颜色空间直方图_OpenCV—python 颜色空间（RGB，HSV，Lab）与颜色直方图

一、图像分类的过程image.png图片必须经过标注图片的类别为有限的集合，如{猫、狗、牛、马、狼}每个类别的图片数量接近，如果不同类别图片的数量差异很大，训练出来的分类器容易倾向于图片数量多的类别划分训练

weixin_39719585·2023-01-09 08:14

【影像组学】分类器模型设计- 随机森林 + 支持向量机

文章目录1.随机森林分类2.支持向量机分类1.随机森林分类决策树（DecisionTree）•是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率。•决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。在Python中实现决策树•函数：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(f

taotaotao7777777·2023-01-09 03:48

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