k近邻分类器第7页

FasterRCNN目标检测

将所提特征送入每一类的SVM分类器，判断是否属于该类。候选框位置回归。FastRCNNFas

tao_sc·2024-01-06 00:49

【Python机器学习】k近邻——模型复杂度与泛化能力的关系

以某数据进行研究，先将数据集分为训练集和测试集，然后用不同的邻居数对训练集合测试集的新能进行评估：fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierimportmatpl

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻——k近邻回归

k近邻算法还可以用于回归任务，如果单一近邻，预测结果就是最近邻的目标值，使用多个近邻时，预测结果为这些邻居的平均值。

zhangbin_237·2024-01-05 23:30

【Python机器学习】k近邻的优缺点

neighbors分类器有两个重要参数：邻居个数和数据点之间距离的度量方法。实践中使用较小的邻居个数（3、5个）往往可以取到比较好的结果。

zhangbin_237·2024-01-05 22:54

GBDT、XGBoost、LightGBM的区别与联系

GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是机器学习中一个经典的模型，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。

徐卜灵·2024-01-05 19:32

Python人脸识别

实现效果代码importcv2#加载人脸识别分类器face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')#打开摄像头

李青椒bbll·2024-01-05 17:25

KNN 回归

K近邻回归（K-NearestNeighborsRegression）是一种基于实例的回归算法，用于预测连续数值型的输出变量。

写进メ诗的结尾。·2024-01-05 12:53

3 k 近邻法

k近邻法（K-NN）是一种基本分类与回归方法。输入为实例的特征向量，对应于特征向量的点；输出为实例的类别，对应于实例的类别，可取多类。

奋斗的喵儿·2024-01-05 07:50

【机器学习】卷积神经网络（五）-计算机视觉应用

七、应用-计算机视觉7.1人脸检测DenseBox\Femaleness-Net\MT-CNN\CascadeCNN介绍VJ框架的分类器级联用于卷积网络用于人脸检测的紧凑卷积神经网络级联问题：作者希望实时检测高分辨率视频流中的正面

十年一梦实验室·2024-01-05 07:22

逻辑回归简单案例分析--鸢尾花数据集

文章目录1.IRIS数据集介绍2.具体步骤2.1手动将数据转化为numpy矩阵2.1.1从csv文件数据构建Numpy数据2.1.2模型的搭建与训练2.1.3分类器评估2.1.4分类器的分类报告总结2.1.5

几窗花鸢·2024-01-05 07:32

详解机器学习算法基础--K近邻算法

K近邻算法属于监督学习。监督学习是指给定我们的数据集是含有lable的，比如著名的iris数据集，就给定了我们每一个数据所属的类别，通俗一点讲，我们拿到一个数据，对应一个特征。

quzah·2024-01-05 06:44

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k这个参数可以根据实际情况来调整C、kNN算法支持多分类D、kNN算法不属于无监督学习A第2关：K近邻再识

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

机器学习 -- k近邻算法

场景我学习Python的初衷是学习人工智能，满足现有的业务场景。所以必须要看看机器学习这一块。今天看了很久，做个总结。机器学习分为深度学习和传统机器学习深度学习深度学习模型通常非常复杂，包含多层神经网络，每一层都包含大量的神经元（节点）。这些模型可以包含数百万甚至数十亿个参数。深度学习模型可以自动学习数据的特征表示，而无需手动设计特征。通过多层神经网络，深度学习模型可以逐层提取和组合特征，从而更好

北堂飘霜·2024-01-05 06:39

【Python机器学习】k近邻——k近邻分类

除了仅考虑最近邻，还可以考虑任意（k个）邻居，这也是k近邻算法名字的由来。

zhangbin_237·2024-01-05 03:47

深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建

一、实验目的1、学习如何建立逻辑回归分类器用来识别猫。将引导你逐步了解神经网络的思维方式，同时磨练我们对深度学习的直觉。

叶绿体不忘呼吸·2024-01-04 21:08

机器学习-贝叶斯网络

贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布，利用贝叶斯公式计算后验概率，将样本根据概率进行分类。

alstonlou·2024-01-04 21:18

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章

迁移学习之最大分类器差异的无监督域适应吴恩达深度学习笔记(67)-迁移学习（Transferlearning)深度学习不

城市中迷途小书童·2024-01-04 20:11

R-CNN

算法步骤：R-CNN框架R-CNN缺点总结：R-CNN是首先生成许多候选框，然后再对每个候选框使用CNN进行特征提取，再将提取的特征送入到SVM（多少类别就对应多少个SVM分类器）进行二分类，最后再通过边界框回归去调整边界框的位置

DQ小恐龙·2024-01-04 19:30

计算机视觉（北邮鲁鹏）学习记录

基本题型：题型：选择、填空、简答、分析绝大多数内容参考自PPT一、线性分类器基本了解内容：每个过程都有些啥图像表示：二进制图像、灰度图像、彩色图像。

学数学的懒哥·2024-01-04 17:18

提升算法之Adaboost算法

提升算法提升算法也称为boosting算法，它是将弱学习算法提升为强学习算法的一类算法，可用来提升弱分类器的准确度。那么这里需要补充一下弱学习和强学习的概念。

LiBiscuit·2024-01-04 11:52

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task3 基于机器学习的文本分类

我们构建了基于词袋模型和TF-IDF的特征提取器，随后构建了岭回归的分类器，并通过更改其各项参数观察变化，最后，使用逻辑回归作为分类器，发现效果大不如岭回归分类器。具体分析随后附上。

AugBoost·2024-01-04 07:45

数据挖掘--决策树

直观看上去，决策树分类器就像判断模块

人工智能MOS·2024-01-04 06:25

支持向量机SVM详细原理，Libsvm工具箱详解，svm参数说明，svm应用实例，神经网络1000案例之15

应用实例，基于SVM的股票价格预测支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）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

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-04 06:14

哪些算法可以用于文字识别？

OCR技术主要依赖于图像处理和机器学习算法，通过对图像进行预处理、特征提取和分类器训练，最终实现文字的识别。目前，OCR技术

金鸣识别·2024-01-03 23:10

CSP 线性分类器无结构体版

主要讲我发现一个bug,该题目无法在A类点B类点在同一侧时检测异常给出No,区分的标准就是A与B不会同时出现某一类点出现在线的上下两侧。给出代码，运行即是100，（突然想@出题组这个bug怎么办？如果有读者认为我的看法是错误的并且给出见解，我会十分高兴）先给出跳脱监测的逃脱版（差别在末尾有无对AB两类点在同一边的监测）#includeusingnamespacestd;intmain(){intn

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-03 05:41

机器学习——支持向量机

软间隔与正则化损失函数具体实现垃圾邮件分类（SVM）数据集准备代码实现运行结果总结前言支持向量机（supportvectormachines,SVM）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

TXQIHYJ·2024-01-02 08:39

使用CV2中Harr分类器进行实时人脸检测并保存图片

环境：windows10python3.6.8opencv-python4.1.0.25目的：输入一张图片，识别图片中的人像，并且框出人脸区域，并且将图像进行保存代码分享：importcv2#GetusersuppliedvaluesimagePath='C:\\100-personal\\10-pic\\dong.jpg'#Readtheimageimage=cv2.imread(imagePa

兔子早上好·2024-01-02 08:43

深度学习｜10.2 边缘检测示例 10.3 更多边缘检测

文章目录如何在编程中实现卷积运算使用卷积实现边缘检测结果矩阵的元素正负性质的意义水平分类器如何构造卷积运算使用的矩阵原矩阵通过一个过滤器（filter）/核心（kernel）来生成一个新的矩阵。

晓源Galois·2024-01-02 06:43

随机森林算法

随机森林是⼀种利⽤多棵树对样本进⾏训练并预测的分类器，属于Bagging的并⾏式集成学习⽅法。

April123abc·2024-01-02 06:49

android上使用opencv4android实现人脸监测

opencv上提供训练好的人脸模型，使用Haar分类器进行匹配。都是库的调用，不过其中还有一些小细节，比如：摄像头预览的旋转，.so文件的调用等。

小怪兽大作战·2024-01-01 14:02

【机器学习基础】使用python实现BP算法

一、问题介绍传说中线性分类器无法解决的异或分类问题。我们就拿它来作为我们神经网络的迷你训练数据。

风度78·2024-01-01 13:15

k近邻算法原理

k近邻算法主要思想k近邻算法是一种基本的分类与回归方法，其主要思想是基于样本之间的距离进行分类或回归预测。即对未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定属于哪个类别。

北辰Charih·2024-01-01 13:13

【MATLAB第87期】#源码分享 | 基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型

【MATLAB第87期】#源码分享|基于MATLAB的增量神经系统网络SFAM多输入单输出多分类预测模型前言SFAM是一种增量神经网络分类器。它是模糊ARTMAP（FAM）的一个简单而快速的版本。

随风飘摇的土木狗·2024-01-01 13:11

Halcon DL-Model相关算子

控制输入参数1：Backbone：骨干网络(预训练分类器)，Defaultvalue:'pretrained_dl_classifier_compact.hdl'；'pret

夏雪之晶莹·2024-01-01 09:26

第九课：机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理 NLP及机器人

第九课：机器学习与人工智能、计算机视觉、自然语言处理NLP及机器人第三十四章：机器学习与人工智能1、分类Classification2、做分类的算法分类器Classifier3、用于分类的值是特征Feature4

笛秋白·2024-01-01 03:48

深度学习：感知机

1、感知机1.1、感知机定义感知机（Perceptron）由FrankRoseblatt于1957年提出，是一种广泛使用的线性分类器。感知器可谓是最简单的人工神经网络，只有一个神经元。

HW-Header·2023-12-31 19:09

深入理解感知机

linear_classifier_structure.png公式表示如下所示：$$f(x)=sign(w\cdotx+b)\sign(x)=\begin{cases}+1&x\geq0\-1&x<0\end{cases}$$对于该分类器

月见樽·2023-12-31 11:19

人脸实时检测

文章目录人脸实时检测1.环境准备2.代码人脸实时检测1.环境准备人脸分类器提取码:gqvl这里就不使用opencv官网分类器进行下载了，我实在不会单个文件下载，直接复制粘贴文件内容，又报错，可能是有什么东西复制不全

天下一般·2023-12-31 10:25

【机器学习】Adaboost

是一种通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并进行线性结合的过程。它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。

DonngZH·2023-12-30 10:50

机器学习实战--adaboost

这就是我们adaboost的思想：通过多个弱分类器的组合，构成一个强分类器。

sunnyxiaohu·2023-12-30 10:19

Interpretability Beyond Feature Attribution: Quantitative Testing with Concept Activation Vectors

github.com/pytorch/captum/blob/master/tutorials/TCAV_Image.ipynb一、概述在文章的Abstract部分，作者持有与第一篇文章类似的观点，即当前有很多图像分类器都是在

Rad1ant_up·2023-12-30 07:07

使用Mindspore实现词袋模型思想

词袋模型被广泛应用在文件分类，词出现的频率可以用来当作训练分类器的特征。关于"词袋"这个用字的由来可追溯到泽里格·哈里斯于1954年在DistributionalStructure的文章。

软件开发技术局·2023-12-30 03:36

学学这篇免疫浸润文章和作者一样发5+分

科研菌·2023-12-29 23:21

Ｋ近邻模型原理（二）

ｋ近邻的最简单实现方法是线性扫描，有时也称为蛮力实现，其通过计算新的输入实例与每一个训练实例的距离，然后找出最小距离的ｋ个实例点，紧接着根据决策规则进行预测．当训练集很小时，这种方法显得有效；而当样本量很大时

徐_清风·2023-12-29 22:48

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理

以下是一些常见的旋转目标检测方法：基于滑动窗口的方法：在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口，通过分类器判断窗口中是否存在目标。这种方法简单直观，但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。

阿利同学·2023-12-29 12:10

深度学习基础知识神经网络

神经网络1.感知机感知机（Perceptron）是FrankRosenblatt在1957年提出的概念，其结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元线性分类器被广泛使用。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-29 12:48

8天狂收6000+⭐️，可商用的开源Stream Diffusion

同时引入了“残差无分类器指导”方法，进一步提升了流批处理的效率和图像质量。根据StreamDi

richerg85·2023-12-29 12:13

数据挖掘分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

准确率、召回率、F1是如何确定的

准确率和召回率是评估分类模型性能的两个重要指标，准确率与召回率（Precision&Recall）准确率P（Accuracy）是指分类器正确预测的样本数占全部样本数的比例，即：准确率=预测正确的样本数/

月疯·2023-12-29 00:39

机器学习---维数灾难

1.维数灾难随着维度的增加，分类器性能逐步上升，到达某点之后，其性能便逐渐下降。有⼀系列的图片，每张图片的内容可能是猫也可能是狗；我们需要构造⼀个分类器能够对猫、狗自动的分类。

三月七꧁ ꧂·2023-12-28 22:39

推荐频道

k近邻分类器