knn分类器

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

葡萄酒(wine)数据集介绍葡萄酒识别数据集（WineRecognitiondataset）通常用于多类别分类问题建模。数据集包括从三个不同的品种（类别）的葡萄酒中测得的13种不同的化学特征，共178个样本。这些化学特征包括酸度、灰分、酒精浓度等。该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci
老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

Faster R-CNN原理

RCNN算法流程可分为4个步骤：一张图像生成1K~2K个候选区域（使用SelectiveSearch算法）；对每个候选区域，使用深度网络提取特征（这里的深度网络就是图片分类网络）；特征送入每一类的SVM分类器
酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导

交叉熵损失函数求导与Softmax函数求导前情提要交叉熵损失函数对Softmax函数求导对交叉熵损失函数求导前情提要  在做单分类的时候，一般模型的最后一层是线性层Linear做分类器，输出在每个标签上的
征途黯然.·2024-01-27 20:11

OpenCV项目实践——物体检测与跟踪

在物体检测部分，我们将使用OpenCV中的Haar特征分类器来检测图像中的物体。在物体跟踪部分，我们将使用OpenCV中的光流法来实现动态跟踪。
GT开发算法工程师·2024-01-27 18:50

使用OpenCV实现一个简单的实时人脸跟踪

我们将使用OpenCV中的VideoCapture()函数来读取视频流，并使用之前加载的Haar特征级联分类器来进行人脸跟踪。
GT开发算法工程师·2024-01-27 18:49

yolo转rknn推理置信度大于1出现乱框怎么解决

使用yolov5-5.0版本，导出时修改了yolo.py文件中的forward如下，opset设置12可是推理结果完全不对，请大佬解惑。defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self.nl):x[i]=self.m[i](x[i])#conv#bs,_,ny,nx=x[i].shape#x(bs,255,20,20)tox(bs,3,
@银狼·2024-01-27 15:57

【工程项目】训练yolov5模型并转换为rknn部署到RK3588S开发板

一.部署概述环境：Ubuntu20.04、python3.8芯片：RK3568二.开发板刷系统进入官网，下载必要文件这里我选择下载ubuntu系统镜像。1.安装驱动进入DriverAssitant_v5.1.1文件夹，开始安装驱动。2.安装系统进入RKDevTool_Release_v2.93文件夹，启动开发工具。插上开发板电源，并通过typec接口与电脑连接当开发工具显示检测到ADB设备后，选择
jcfszxc·2024-01-27 15:51

如何在浏览器中添加Metamask

，因此将支持的浏览器全部列出Chromehttps://chrome.google.com/webstore/detail/metamask/nkbihfbeogaeaoehlefnkodbefgpgknn
慎思知行·2024-01-27 12:29

8 个Python库！提高数据科学工作效率

例如，对于随机森林分类器，可能想要测试几个不同的树的最大深度。GridSearchCV会提供每个超参数的所有可能值，并
人帝·2024-01-27 11:39

机器学习--基础概念（二）

K近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN):基于输入数据点在特征空间中的邻近程度，将其分为最接近的K个邻居的多数类别
三三木木七·2024-01-27 10:39

'numpy.ndarray' object is not callable 报错

在机器学习KNN时，出现'numpy.ndarray'objectisnotcallable报错，此类错误一般是由于内部函数被用作变量名时发生。
东都大白兔·2024-01-27 10:30

Talk｜北京理工大学陈焕然：扩散模型即为鲁棒分类器

他与大家分享的主题是:“扩散模型即为鲁棒分类器”，系统地介绍了他们在使用现成的diffusionmodel进行鲁棒分类等相关工作所做的研究。
TechBeat人工智能社区·2024-01-27 09:10

使用spark mllib训练中文文本分类器的

importorg.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.mllib.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimportorg.apache.spark.sql.functions._objectChineseTextCl
DreamNotOver·2024-01-27 07:45

使用 Spark MLlib 使用 jieba 分词训练中文分类器

importorg.apache.spark.ml.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.ml.feature.HashingTFimportorg.apache.spark.sql.functions._importjieba.{JiebaSegmenter,WordPunctTokenizer}objectChineseTextClas
DreamNotOver·2024-01-27 07:45

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

**集成学习的基本理念就是将弱分类器集成为鲁棒性更强的模型，集成后具备更好的泛化误差，不易产生过拟合现象随机森林算法可以概况为四个简单的步骤：1.使用bootstrap抽样方法随机选择N个样本用于训练2
小小杨树·2024-01-27 04:09

《人工智能基础》9/91天阅读

直接对这样高维的数据进行分类在实际中效果很差，而且给分类器带来很大的计算负担。经典的声学特征：梅尔频率倒谱系数。共振峰：声音频谱上能量相对集中的一些区域。梅尔频率对频谱进行处理得到一组26维的特征。
皮卡丘_83e1·2024-01-27 04:33

KNN经典实验详解——改进约会网站的配对效果和实现手写体数字识别

KNN经典实验详解——改进约会网站的配对效果和实现手写体数字识别题目实验代码代码详解题目基于kNN算法改进约会网站的配对效果基于kNN算法实现手写体数字识别实验代码改进约会网站。
落幕·重逢·2024-01-26 20:56

Lesson 9.2 随机森林回归器的参数

文章目录一、弱分类器的结构1.分枝标准与特征重要性2.调节树结构来控制过拟合二、弱分类器的数量三、弱分类器训练的数据1.样本的随机抽样2.特征的随机抽样3.随机抽样的模式四、弱分类器的其他参数在开始学习之前
虚心求知的熊·2024-01-26 17:25

机器学习——随机森林原理及Python实现

2.2.缺点3.随机森林分类效果（错误率）的影响因素：4袋外错误率（ooberror）二、实战1.代码实现流程：2.库3.类3.1参数：4.代码一、理论1.随机森林介绍从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器
qq_27758151·2024-01-26 17:17

华西医院研究团队建立滤泡性甲状腺癌诊断的血浆胞外囊泡分类器

滤泡性甲状腺癌(Follicularthyroidcarcinoma,FTC）约占临床表现甲状腺癌的10%，其易发生血行性扩散。2024年1月，Br.J.Cancer（IF:8.8）杂志在线发表了一篇题名为“Circulatingsmallextracellularvesicle-basedmiRNAclassifierforfollicularthyroidcarcinoma:adiagnost
华盈生物·2024-01-26 17:12

sklearn 学习-混淆矩阵 Confusion matrix

混淆矩阵Confusionmatrix：也称为误差矩阵，通过计算得出矩阵的结果用来表示分类器的精度。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。
小小鱼er·2024-01-26 12:23

机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

1.首先要做的内容本章以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量。
清☆茶·2024-01-26 06:10

支持向量机 Support Vector Machines (SVM) - 1

其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最
飞天大肥猫·2024-01-26 06:39

ICCV 2021 广义源无关领域自适应

《ICCV2021论文解读：广义源无关领域自适应》引言摘要项目概述数据集准备训练过程检查点领域分类器致谢论文其他引言近年来，计算机视觉领域的研究一直在不断推进，为了更好地解决领域自适应的问题，ICCV2021
OverlordDuke·2024-01-26 06:38

基于支持向量机SVM的风电场NWP数据预测，SVM的详细原理

SVM的风电场NWP预测结果分析展望支持向量机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·2024-01-26 06:00

基于支持向量机SVM的采油机故障诊断，Libsvm故障的详细诊断，SVM的详细原理

SVM的采油机故障识别代码结果分析展望支持向量机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·2024-01-26 06:00

基于粒子群改进的支持向量机SVM的情感分类识别，pso-svm情感分类识别

SVM的情感分类预测代码结果分析展望支持向量机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·2024-01-26 06:59

基于支持向量机SVM的分类预测，基于SVM的雷击故障识别

应用实例，基于SVM的雷击故障分类预测支持向量机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·2024-01-26 06:29

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。
you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html
Rainysong·2024-01-26 02:52

（十 七）boosting\adaBoosting--迭代算法

一、原理的描述Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
羽天驿·2024-01-25 21:50

大创项目推荐 题目：垃圾邮件(短信)分类 算法实现 机器学习 深度学习 开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖
laafeer·2024-01-25 18:35

为什么KNN和SVM不需要像深度学习那样进行多次迭代训练？

1.KNN是一种基于实例的学习，它的训练过程相对简单。
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

机器学习/深度学习中的类别不均衡问题及处理方法

在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。例如，若分类器总是预测一个人未患病，即预测为反例，那么我们依然有高达99.9%的预测准确
几时见得清梦·2024-01-25 14:20

[Python] scikit-learn - accuracy_score(准确率分数)函数介绍和使用场景（案例）

其中一个非常常用的函数是accuracy_score，用于计算分类器的准确率。本文将介绍accuracy_score函数的具体功能、函数原型和使用场景，并提供一个使用案例来说明其用法和作用。
老狼IT工作室·2024-01-25 11:31

机器学习 -- 支持向量机

场景之前尝试用knn算法尝试一个图像识别（给苹果，香蕉分类）的案例，很吃性能且准确率不佳。支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的强大监督学习算法。就很适用于这种场景。
北堂飘霜·2024-01-25 07:56

基于蝗虫优化的KNN分类特征选择算法的matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1KNN分类器基本原理4.2特征选择的重要性4.3蝗虫优化算法（GOA）5.完整程序1.程序功能描述基于蝗虫优化的KNN
软件算法开发·2024-01-25 03:00

Ｋ近邻模型原理（一）

k近邻(K-NearestNeighbor,简称KNN)算法既可以用于分类问题也可以用回归问题．两者最大的区别在于最终决策时方法的选择，对于分类问题来说，采用多数表决法；而对于回归问题来说，采用选择平均法
徐_清风·2024-01-24 18:36

如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺

转自|数据团学社，微信搜索metrodata_xuexi即可关注本文约2400字，阅读需要7分钟关键词：Pythonsklearn决策树KNN逻辑回归SVM本文讲述了使用python分别构建决策树、KNN
数智物语·2024-01-24 18:05

[Python] scikit-learn - K近邻算法介绍和使用案例

K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)是一种基于实例的学习方法，主要用于分类和回归任务。
老狼IT工作室·2024-01-24 10:00

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

亚热带常见自然林病虫害识别系统需求分析

技术可行性基于卷积神经网络的亚热带常见自然林病虫害识别系统也采用了卷积神经网络作为分类器,卷积神经网络是深度学习领域发展最
AI敲代码的手套·2024-01-23 18:01

玩转rk3588（二）：rknn模型转换、部署及性能测试，解决视频流处理高延时问题（二）

目录1、环境准备2、模型转换虚拟机环境准备生成onnx模型生成rknn模型3、rk3588部署4、解决opencv读取RTSP进行图像处理时，高延迟5、相关错误1、xxx.onnx模型转xxx.rknn
八级玄仙·2024-01-23 16:29

【本科生机器学习】【Python】【北京航空航天大学】课题报告：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）初步研究【中、实验部分（一）】

实验内容（及结论）一、实验一1、实验描述：仅基于花瓣宽度这一个特征，训练一个逻辑斯谛分类器来检测维吉尼亚鸢尾花。
不是AI·2024-01-23 08:31

Elasticsearch：介绍 kNN query，这是进行 kNN 搜索的专家方法

作者：来自ElasticMayyaSharipova,BenjaminTrent当前状况：kNN搜索作为顶层部分Elasticsearch中的kNN搜索被组织为搜索请求的顶层（toplevel）部分。
Elastic 中国社区官方博客·2024-01-23 06:33

2.机器学习-K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法原理讲解

2️⃣机器学习-K最近邻（k-NearestNeighbor，KNN）分类算法原理讲解个人简介一·算法概述二·算法思想2.1KNN的优缺点三·实例演示3.1电影分类3.2使用KNN算法预测鸢(yuan)
以山河作礼。·2024-01-22 19:16

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

SVC类则实现了标准的支持向量机分类器。SVC类的构造函数有以下常用参数：sklearn.svm.SVC(C=1.0,ke
我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

【深度学习每日小知识】Object Detection 目标检测

传统方法通常涉及从图像中提取一组手工制作的特征，例如颜色、纹理和形状，并使用这些特征来训练分类器来识别对象。最近基于深度
jcfszxc·2024-01-22 10:29

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机（SVM）K近邻（KNN
汐ya~·2024-01-22 09:44

MULTISCALE DOMAIN ADAPTIVE YOLO FOR CROSS-DOMAIN OBJECT DETECTION

在本文中，我们介绍了一种新的多尺度域自适应YOLO（MS-DAYOLO）框架，该框架在最近引入的YOLOv4对象检测器的不同尺度上使用多个域自适应路径和相应的域分类器来生成域不变特征。
暗魂b·2024-01-22 08:54
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