knn分类器

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

[OPENCV]009.目标检测

1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中,我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。
酷咪哥·2024-02-20 11:31

Video Feature extracting

然而一张图相对整个视频是很小的一部分，特别当这帧图没有那么的具有区分度，或是一些和视频主题无关的图像，则会让分类器摸不着头脑。因此，学
水溺三千·2024-02-20 08:00

OpenCV 识别人脸数量

importcv2img=cv2.imread("22.png")#读取人脸图像#加载识别人脸的级联分类器faceCascade=cv2.CascadeClassifier("Lib\\site-packages
QQ546475772·2024-02-20 02:11

数据挖掘十大经典算法之KNN

一、knn介绍1.K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，属于有监督学习中的分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
我姓许啊·2024-02-20 01:41

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier
RIKI_1·2024-02-19 19:38

销售话术对成单有啥影响

实际上就是去训练一个分类器来判断：坐席
wxl781227·2024-02-19 19:31

如何使用 Opencv 实现人脸检测和人脸识别？

1.人脸检测CascadeClassifier加载Opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt.xml分类器。
学习不断·2024-02-19 18:25

支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现

01核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性
Sudden·2024-02-19 18:44

R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现

R-CNN：传统的目标检测算法：使用穷举法（不同大小比例的滑窗）进行区域选择，时间复杂度高对提取的区域进行特征提取（HOG或者SIFT），对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类（SVM或Adaboost
今 晚 打 老 虎·2024-02-19 18:49

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
·2024-02-19 18:51

面试：正确率能很好的评估分类算法吗

正确率（accuracy）正确率是我们最常见的评价指标，accuracy=(TP+TN)/(P+N)，正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比，通常来说，正确率越高，分类器越好。
华农DrLai·2024-02-19 15:08

OpenCV识别人脸案例实战

该函数由分类器对象调用，其语法格式为：objects=cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale(image[,scaleFactor[,minNeighbors[,flags
superdont·2024-02-19 11:37

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
·2024-02-19 10:29

【百面机器学习笔记】模型评估

Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。
葡萄肉多·2024-02-15 08:06

FEELnc: LncRNA注释工具

LncRNA的工具，FEELnc:atoolforlongnon-codingRNAannotationanditsapplicationtothedogtranscriptome，该软件基于随机森林二分类器来对
小潤澤·2024-02-14 16:48

机器学习：多项式模型朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）

简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式：defbagOfWords2VecMN(vocabList,in
DocPark·2024-02-14 13:03

阿里文档类图像的智能识别，文档分类自定义分类器

而自定义分类器则允许用户根据自己的需求，训练出更适合自己场景的文档分类模型。本文将详细介绍阿里云文档类图像智能识别服务以及如何使用自定义分类器进行文档分类。
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 11:29

文档类图像的智能识别，文档分类自定义分类器

在实际应用中，文档分类是文档类图像识别的一个重要环节，而自定义分类器则可以提高文档分类的准确性和适应性。本文将介绍文档分类自定义分类器的相关概念和方法。
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-14 11:53

zero shot classification提取主题词

zeroshotclassification提出了一种使用预训练的NLI模型作为现成的零样本序列分类器的方法。该方法的工作原理是将要分类的序列设置为NLI前提，并从每个候选标签构建一个假设。
狗庄欺人太甚·2024-02-14 11:49

【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018

Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器，并提供视觉数据。
一只瓜皮呀·2024-02-14 11:19

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

1、引言本文主要内容包括两方面：KNN模型建立、BY-KNN模型建立。KNN是一种简单但有效的分类算法，它根据数据点在特征空间中的距离来进行分类。
小Z的科研日常·2024-02-14 00:15

影像组学学习笔记(20)-通俗讲解集成学习ensemble learning

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(20)主要介绍:集成学习的通俗讲解集成学习(ensemblelearning)将多个分类器结合在一起使用Bagging:同质学习器，彼此独立，投票
北欧森林·2024-02-13 22:39

用于读写IFC文件的osg插件(osgdb_ifc)-两个版本(IFC2x3、IFC4x3)-可用！

用于读写IFC文件的osg插件(osgdb_ifc):使用ifc的版本IFC2x3使用ifc的版本IFC4x3链接：链接：https://pan.baidu.com/s/187DRJ7nW5kNNQGSBs6VsDQ
爱丽J·2024-02-13 21:46

13自然语言处理基础入门

最后将提取到的特征送进分类器进行训练。什么是自然语言处理NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）当中所谓的「自然」是为了
Jachin111·2024-02-13 21:04

传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？

问题描述：传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？
神笔馬良·2024-02-13 21:03

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

CSP-202006-1-线性分类器

CSP-202006-1-线性分类器解题思路通过比较第一个训练数据点的类别和直线函数值的正负来确定标准类别和标准函数值的正负。
LOST P·2024-02-13 10:57

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别
zeronose·2024-02-13 10:52

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

二、分类器原理阐述1、前向传播：输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理后，传到输出层，计算实际输出和期望输出的误差。2、误差反向传播：
入门小新手·2024-02-13 10:22

Logistic回归

训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。
洛克黄瓜·2024-02-13 09:27

机器学习原理到Python代码实现之KNN【K近邻】

难度系数：⭐更多相关工作请参考：Github算法介绍K近邻算法（K-NearestNeighbor，KNN）是一种基本分类与回归方法。
神仙盼盼·2024-02-12 18:15

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients）以下简称HOG，就是一种人工设计的特征，用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的
Jachin111·2024-02-12 15:37

GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示（Mapbiomas 集成包）内含使用教程和下载链接

巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划，这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动分类器功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列
此星光明·2024-02-12 15:41

Spark MLlib

二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换（一）特征提取：TF-IDF（二）特征转换：标签和索引的转化四、分类与回归（一）逻辑斯蒂回归分类器
Francek Chen·2024-02-12 11:15

【机器学习笔记】基于实例的学习

基于实例的学习文章目录基于实例的学习1基本概念与最近邻方法2K-近邻（KNN）3距离加权KNN4基于实例/记忆的学习器5局部加权回归5多种回归方式对比6懒惰学习与贪婪学习动机：人们通过记忆和行动来推理学习
住在天上的云·2024-02-12 09:57

Python概率建模算法和图示

要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归
亚图跨际·2024-02-12 09:26

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即分类器
appron·2024-02-11 14:50

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。
陌简宁·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

即通过多轮迭代，每轮迭代生成一个弱分类器，并在上一轮分类器残差的基础上进行训练，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，且迭代思路与Adaboost（利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重
wxw_csdn·2024-02-11 14:10

学习笔记 ——GBDT（梯度提升决策树）

一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树，通过多轮迭代生成若干个弱分类器，每个分类器的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。
dastu·2024-02-11 14:40

K 近邻算法

基本概念K近邻算法（KNN）：KNN表示K个最近的邻居的意思，即每个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表。
YuanDaima2048·2024-02-11 13:51

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！
怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

TCGA+biomarker——C-index

ROC曲线，展示特异性和敏感性，ROC曲线下的面积被称为AUC，它介于0.5和1之间，作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。2
Clariom·2024-02-10 20:14

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

1、引言本文主要内容包括两方面：KNN模型建立、BY-KNN模型建立。KNN是一种简单但有效的分类算法，它根据数据点在特征空间中的距离来进行分类。
小Z的科研日常·2024-02-10 19:26

单细胞分析之细胞注释工具Garnett

Garnett使用弹性网回归模型的机器学习算法训练出一个基于回归的分类器。随后训练好的分类器就可以用于更多数据集的细胞类型定义。官网：https://cole-trapn
11的雾·2024-02-10 19:00

机器学习9-随机森林

每个决策树都是一种分类器，通过对输入数据进行一系列的决策来进行分类。2.随机抽样：在构建每个决策树时，随机森林从原始数据
dracularking·2024-02-10 10:12

sklearn中一些简单机器学习算法的使用

目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用，一些注释已经写在代码中，帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。
橘柚jvyou·2024-02-10 09:34

Task10-向前分布算法和梯度提升决策树

（1）Adaboost的加法模型：在Adaboost的基础上，将多个基分类器合并为一个复杂分类器，是通过计算每个基分类器的加权和。
沫2021·2024-02-10 09:42

机器学习（8）

本章节是对我学习完机器学习（周志华）第八章所做出来的总结第八章集成学习8.1个体与集成集成学习：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、基于委员会的学习等。
LY豪·2024-02-10 03:24
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他