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knn分类器
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
Spark编程基础
spark-ml
spark
mllib
机器学习
【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
KNN
4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
机器学习
机器学习
笔记
学习
KNN
实例学习
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
数学
机器学习
Python
python
算法
概率建模
统计
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
入侵检测
异常检测
网络攻击检测
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
机器学习
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
机器学习
集成学习
GBDT
梯度提升树
sklearn
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
数据挖掘
机器学习
数据挖掘
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
机器学习
分类
人工智能
笔记
算法
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
机器学习
机器学习
python
算法
随机森林
支持向量机
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
启发式算法
性能优化
机器学习
深度学习
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
机器学习
python
机器学习
随机森林
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
机器学习
sklearn
算法
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
数据探索与可视化:异常值
二.介绍①对于单个变量的异常值的查找Ⅰ.代码处理分析fromsklearn.imputeimport
KNN
Imputerimportmatplo
林浩杨
·
2024-02-09 00:00
机器学习
数据探索与可视化
数据分析
机器学习
人工智能
python
AdaBoost 算法
AdaBoost算法是一种经典的集成学习算法,它将多个弱
分类器
集成起来,以达到较高的分类准确率,广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面,AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。
Rnan-prince
·
2024-02-08 08:03
机器学习
算法
Adaboost
机器学习
AdaBoost算法
Boosting方法的核心思想在于将多个弱
分类器
组合成一个强
分类器
。这些弱
分类器
通常是简单的模型,比如决策树,它们在训练过程中的错误会被后续的弱
分类器
所修正。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
·
2024-02-08 08:29
机器学习算法
算法
机器学习
人工智能
机器学习1一
knn
算法
1.基础知识点介绍曼哈顿距离一般是比欧式距离长的除非在一维空间拐弯的就是曼哈顿距离
Knn
查看前5行数据head(),info看空非空查看特征对应的类型Head()默认前5行,head(3)就是前3行数据
pyniu
·
2024-02-08 07:40
机器学习
机器学习
人工智能
1、卷积
分类器
简介卷积
分类器
训练
分类器
示例-训练一个卷积
分类器
步骤1-加载数据步骤2-定义预训练基步骤3-附加头步骤4-训练结论欢迎来到计算机视觉!你是否曾经想过教一台计算机去看?在这门课程中,这正是你将要做的!
AI算法蒋同学
·
2024-02-08 06:53
计算机视觉
人工智能
计算机视觉
机器学习--K近邻算法,以及python中通过Scikit-learn库实现K近邻算法API使用技巧
文章目录1.K-近邻算法思想2.K-近邻算法(
KNN
)概念3.电影类型分析4.
KNN
算法流程总结5.k近邻算法api初步使用机器学习库scikit-learn1Scikit-learn工具介绍2.安装3
景天科技苑
·
2024-02-08 06:41
机器学习
机器学习
python
近邻算法
KNN
和KD树
b站简博士kd树视频大佬博客
knn
是前k个距离最近的点,而kd树是只找最近的一个点,疑问❓①找到最近的点然后呢?有什么用?❓②kd树只找一个点会不会不准啊,较
knn
而言?
天空仍灿烂..
·
2024-02-08 05:39
机器学习
图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
在机器学习中如
KNN
、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出特征输出YYY和特征XXX之间的关系(决策函数Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)或者条件分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X
Dashesand
·
2024-02-08 03:22
机器学习
算法
人工智能
随机森林
分类器
原理简述
什么是随机森林
分类器
?
散修然
·
2024-02-07 20:30
机器学习算法原理
随机森林
人工智能
大数据
瑞芯微推理R
KNN
使用
Ubuntu22.04实践安装toolkit2安装命令pip3install-rxxx/packages/requirements_cp310-1.6.0.txtpip3installxxx/packages/r
knn
_toolkit2
AICVer
·
2024-02-07 20:30
模型部署
深度学习
模型推理部署
机器学习(machine learning)大合集
1、线性
分类器
怎么理解呢?我们可以把此
分类器
理解为线性空间的划分,最简单的,在二维空间上,通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配,W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。
AI信仰者
·
2024-02-07 17:54
Scikit-learn-04.决策树算法
决策树是
分类器
中的一种,属于有监督学习方法。简单来说,
分类器
就是根据样本的特征或属性,划分到已有的类别中。也就是说,这些类别是已知的
sun zi chao
·
2024-02-07 09:02
scikit-learn
决策树
scikit-learn
python
解释性AI(XAI)技术和方法
局部解释工具的使用:LIME的应用:对于复杂的机器学习
分类器
预
李建军
·
2024-02-07 09:00
软件使用
人工智能
Sklearn库知识学习-学习笔记
机器学习"课程内容导学1.1机器学习的目标1.2机器学习分类监督学习监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整
分类器
的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。
努力奋斗的durian
·
2024-02-07 08:22
神经网络的参数设计
论文将卷积网络分为
分类器
和特征提
菜鸟瞎编
·
2024-02-06 23:48
Sklearn之StandardScaler(数据预处理)
而像Adaboost、SVM、LR、
Knn
、KMeans之类的最优化问题就需要归一化。2.StandardScaler原理作用:使得经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。
爱睡觉的琪
·
2024-02-06 22:05
sklearn
机器学习
python
机器学习简要概述
一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取,采用
分类器
(如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等)进行分类。机器学习:特征提取+
分类器
分类特征提取难,制约发展。
@Duang~
·
2024-02-06 19:03
机器学习
机器学习
人工智能
算法
G7-Semi-Supervised GAN解读
同学啊|接辅导、项目定制我的环境:1.语言:python3.72.编译器:pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一、理论理解半监督生成对抗网络(SGAN)的鉴别器是多
分类器
我也不太懂
·
2024-02-06 18:18
生成对抗网络
人工智能
神经网络
集成算法概述
集成算法的基本思想:训练时用多种
分类器
一起完成同一份任务。测试时对待测试样本分别通过不同的
分类器
,汇总最后的结果。投票方式,可分为软投票和硬投票。
J_Anson
·
2024-02-06 18:07
算法
集成算法
机器学习实战 朴素贝叶斯
分类器
不过,
分类器
有时会产生错误结果,这是可以要求
分类器
给出一个最优的类别的猜测结果,同事给出这个猜测的概率估计值。朴素贝叶斯就是一个概率
分类器
。
shenny_
·
2024-02-06 17:04
knn
实现掌纹识别
Knn
掌纹识别算法对比:
Knn
ResNet高斯滤波器、Gabor滤波器、LBP等掌纹提取哲,zhe摘要:自动掌纹识别是一种近年来出现的生物识别技术。
哲子带你学编程
·
2024-02-06 16:04
计算机视觉
人工智能
深度学习
【已解决】pt文件转onnx后再转r
knn
时得到推理图片出现大量锚框变花屏
前言环境介绍:1.编译环境Ubuntu18.04.5LTS2.R
KNN
版本py3.8-r
knn
2-1.4.03.单板迅为itop-3568开发板一、现象采用yolov5训练并将pt转换为onnx,再将onnx
zfenggo
·
2024-02-06 09:47
rknn
onnx
yolov5
2019-10-10
kNN
近邻算法
kNN
近邻算法算法原理样本点的特性与该邻居点的特性类似,可以简单理解为“物以类聚”。因此可以使用目标点的多个邻近点的特性表示当前点的特性。
lqzzz
·
2024-02-06 05:42
深度学习之循环神经网络进阶
这一讲我们学习如何实现一个循环神经网络的
分类器
:我们要解决的问题是名字分类,我们根据名字找到其对应的国家。上一讲我们介绍了循环神经网络。
丘小羽
·
2024-02-06 00:47
pytorch
深度学习
rnn
人工智能
【基于Xilinx ZYNQ7000的PYNQ框架项目】04开发板上运行人脸识别模型
因为当初做这个项目的主要目的是锻炼嵌入式开发的能力,所以人脸识别模型是直接使用的opencv自带的
分类器
。
小黄能吃辣
·
2024-02-05 22:15
嵌入式硬件
opencv
计算机视觉
目标检测
目标跟踪
视觉检测
图像处理
人工智能福利站,初识人工智能,机器学习,第三课
收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(3)21.什么是K近邻(
KNN
普修罗双战士
·
2024-02-05 19:14
人工智能专栏
人工智能
机器学习
12. onnx转为r
knn
测试时有很多重叠框的修改(python)
我们下载r
knn
-toolkit2-master后并进行前面的处理后,进入到r
knn
-toolkit2-master\examples\onnx\yolov5文件夹,里面有个test.py文件,打开该文件
YANQ662
·
2024-02-05 15:42
6.车辆智能
python
开发语言
室内定位系列
室内定位系列(一)——WiFi位置指纹(译)室内定位系列(二)——仿真获取RSS数据室内定位系列(三)——位置指纹法的实现(
KNN
)室内定位系列(四)——位置指纹法的实现(测试各种机器学习
分类器
)室内定位系列
_49_
·
2024-02-05 15:04
第七章 朴素贝叶斯机器学习
朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的
分类器
,它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率,“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途
分类器
,能在很多不同的情景下找到它的应用,
颜大哦
·
2024-02-05 14:32
人工智能学习笔记
机器学习
人工智能
机器学习7-K-近邻算法(K-NN)
K-NearestNeighbors(K-近邻算法,简称
KNN
)是一种基本的监督学习算法,用于解决分类和回归问题。
dracularking
·
2024-02-05 13:44
机器学习
机器学习
近邻算法
人工智能
(4)【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总
codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、
KNN
代码骑士
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2024-02-05 13:59
#
python
数据分析
回归
朴素贝叶斯原理
它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的
分类器
方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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2024-02-05 10:58
机器学习算法
算法
人工智能
机器学习
随机森林回归器
文章目录前言一、重要参数criterion二、重要属性和接口三、随机森林回归用法总结前言所有的参数,属性与接口,全部和随机森林
分类器
一致。
功夫大笨鲨
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2024-02-04 23:32
随机森林学习笔记
sklearn
机器学习
随机森林回归参数详解
随机森林回归参数详解类型参数弱
分类器
数量n_estimators弱
分类器
的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱
分类器
结构
今天也要加油丫
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2024-02-04 23:32
机器学习
机器学习
随机森林
回归
算法
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