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knn分类器
[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
python
python
scikit-learn
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
python
AI
支持向量机
机器学习
算法
人工智能
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4.1
KNN
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
MATLAB程序开发
#
优化
蝗虫优化
KNN分类
特征选择
matlab
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
python
python
scikit-learn
k近邻算法
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
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2024-01-24 01:01
机器学习
机器学习
笔记
学习方法
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
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2024-01-23 18:01
本科毕业设计项目
需求分析
玩转rk3588(二):r
knn
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r
knn
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.r
knn
八级玄仙
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2024-01-23 16:29
rk3588
python
linux
开发语言
【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
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2024-01-23 08:31
python
机器学习
机器学习
python
支持向量机
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
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2024-01-23 06:33
Elasticsearch
AI
Elastic
elasticsearch
大数据
搜索引擎
人工智能
全文检索
数据库
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2.1
KNN
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
机器学习算法
机器学习
分类
人工智能
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
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2024-01-22 18:03
机器学习
sklearn
Python精修
支持向量机
sklearn
算法
鸢尾花
SVM
sklearn.svm.SVC
【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
深度学习术语表专栏
深度学习
目标检测
人工智能
《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~
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2024-01-22 09:44
机器学习
python
人工智能
分类
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
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2024-01-22 08:54
YOLO
目标检测
人工智能
rk1126, 实现 yolov8 目标检测
基于R
KNN
1126实现yolov8目标检测Ⓜ️R
KNN
模型转换ONNXyoloexportmodel=.
J ..
·
2024-01-22 08:51
Rockchip
yolov8
rk1126
Weka在数据挖掘中的运用 02 Getting Started with Weka
Weka的发音不是Weaker安装Weka研究“Explorer”接口研究一些数据集创建一个
分类器
解释输出使用filters(过滤器)可视化数据集安装Wekajava环境安装包选择适合你电脑系统的版本。
jenye_
·
2024-01-22 03:00
数学建模常见算法的通俗理解(2)
目录6K-Means(K-均值)聚类算法(无需分割数据即可分类)6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7
KNN
算法(K近邻算法)(K个最近的决定方案)7.1粗浅理解
菜只因C
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2024-01-21 17:22
支持向量机
机器学习
人工智能
数学建模
美赛
AI基于近邻图的向量搜索案例(二)
Graph部分Graph部分,通过先构建
KNN
图,再根据RNGRule移除不符合要求的边,得到RNG。
KNN
图的构建
KNN
图是指对于样本数据中的每一个点,将其自身与K个近邻点连接而形成的图。
人工智能MOS
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2024-01-21 16:32
人工智能
机器学习
深度学习
模型
2015-5-23PDF的下载链接
http://pan.baidu.com/s/1dDtSP2LNode应用程序构建使用MongoDB和Backbone_PDF电子书下载带书签目录完整版http://pan.baidu.com/s/1c04
KnN
MPhoneGap
qq2011705918
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2024-01-21 12:43
IT
pdf
电子书
国科大机器学习期末复习题库
的算法性能取决于:核函数的选择、核函数的参数、软间隔参数;支持向量机的对偶问题是:凸二次优化;支持向量机中的支撑向量:最大间隔支撑面上的向量;关于决策树节点划分指标描述:信息增益越大越好;集成学习中基
分类器
真·skysys
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2024-01-21 10:22
机器学习
机器学习
OpenCV-Python(51):基于Haar特征
分类器
的面部检测
目标学习了解Haar特征
分类器
为基础的面部检测技术将面部检测扩展到眼部检测等。
图灵追慕者
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2024-01-21 08:17
opencv-python
opencv
对象检测
Haar特征
面部检测
眼睛检测
人脸检测
fft之后的实际频率
fft的数学公式为:X[k]=1N∑n=1Nx[n]ej2π
knN
X[k]=\frac{1}{N}\sum_{n=1}^{N}x[n]e^{j\frac{2\pikn}{N}}X[k]=N1n=1∑Nx
nwsuaf_huasir
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2024-01-21 08:00
信号处理
matlab
矩阵
开发语言
深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战
分类部分使用全连接层作为一个
分类器
,使用特征提取部分提取的特征为图像上
AI小白龙*
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2024-01-21 07:18
深度学习
cnn
人工智能
pytorch
神经网络
机器学习
python
卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像
分类器
在这篇博客中,让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。计算机如何读取图像?考虑这张纽约天际线的图像,第一眼你会看到很多建筑物和颜色。那么计算机是如何处理这张图像的呢?图像分为3个颜色通道,即红、绿和蓝。每个颜色通道都映射到图像的像素。然后,计算机识别与每个像素相关的值
AAI机器之心
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2024-01-21 07:08
python
cnn
tensorflow
kubernetes
机器学习
人工智能
神经网络
快速入门:使用 Gemini Embeddings 和 Elasticsearch 进行向量搜索
Elasticsearch将使我们能够执行向量搜索(
Knn
)来查找相似
Elastic 中国社区官方博客
·
2024-01-21 06:50
Elasticsearch
AI
Elastic
elasticsearch
大数据
搜索引擎
数据库
全文检索
大创项目推荐 深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv
文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3
分类器
设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer
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2024-01-21 05:30
python
automl框架:AutoGluon介绍
框架是基于超参数搜索技术,例如基于贝叶斯搜索的hyperopt技术等AutoGluon则依赖融合多个无需超参数搜索的模型,三个臭皮匠顶个诸葛亮stacking:在同一份数据上训练出多个不同类型的模型,这些模型可以是
KNN
李白唱着歌去镇上
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2024-01-21 03:58
Perceptron
Perceptron是一个线性
分类器
,基于误分类准则学习分离超平面的参数(w,b).通过对偶学习法的推导可以通过运用核技巧使Perceptron可以分类非线性数据。
BigPeter
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2024-01-21 00:53
机器学习实验||分类机器学习建模分析
实验目的掌握机器学习建模分析掌握回归分析、分类分析、聚类分析、降维等了解各
分类器
之间的差异实验环境操作系统:作系统:Windows11应用软件:JupyterNotebook实验内容与结果(题目、源程序
小嘤嘤怪学
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2024-01-20 16:23
机器学习
深度学习与神经网络实现分类实验
实验目的掌握神经网络及深度学习建模分析掌握使用神经网络实现分类的方法掌握使用Keras框架实现深度学习的方法了解各
分类器
之间的差异实验环境操作系统:Windows11应用软件:JupyterNotebook
小嘤嘤怪学
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2024-01-20 16:23
深度学习
神经网络
分类
yolov5_master的下载、环境搭建、数据处理及训练全过程
本文借用了以下微博的文章,觉得写的比较全,所以照抄了过来,并且搭建了一遍可以正常训练,在这里作为笔记以后用的时候方便找,这个yolov5_master的使用可以将pth模型文件转换为onnx文件,进而转换为r
knn
YANQ662
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2024-01-19 23:36
6.车辆智能
YOLO
评价指标-AUC
AUCTPTNFPFN精确率(Precision)召回率(Recall)链接:准确率、精确率、召回率、F1值、ROC/AUC整理笔记.AUC真阳性率(TPR,Truepositiverate)TP/(TP+FN),代表
分类器
预测的正类中实际正实例占所有正实例的比例
大数据驱动
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2024-01-19 14:42
#
机器学习/深度学习-B级
人工智能
《scikit-learn》xgboost
•XGBoost的基学习器除了可以是CART(这个时候就是GBDT)也可以是线性
分类器
,而GBDT只能是CART。•XGBoost的目标函数的近似用了二阶泰勒展开,模型优化效果更好。•XGBoost
星海千寻
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2024-01-19 12:29
机器学习
scikit-learn
xgboost
一个简单的
KNN
实现方法
对于许多离散问题,经过神经网络解决再通过softmax之后每一个值在[0,1]之间的连续变量,想要将其离散化,即离散化到每个元素都是binary-variable,即0-1,这时可以用
KNN
方法,其实就是找到与这个向量的方差最小的
远离科研,保命要紧
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2024-01-19 08:03
Python
python
开发语言
OpenCV-Python(47):支持向量机
如果是使用
kNN
算法,对于一个测试数据我们要测量它到每一个样本的距离,从而根据最近的邻居分类。测量所有的距离需要足够的时间,并且需要大量的内存存储训练样本。
图灵追慕者
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2024-01-19 06:43
opencv-python
python
支持向量机
SVM
线性分割
非线性分割
手写数字
OCR
OpenCV-Python(46):基于
KNN
的手写数字OCR识别
目标根据掌握的
kNN
知识创建一个基本的OCR程序使用OpenCV自带的手写数字和字母数据测试我们的程序手写数字的OCR我们的目的是创建一个可以对手写数字进行识别的程序。
图灵追慕者
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2024-01-19 06:12
opencv-python
python
ocr
KNN
手写数字
识别
隐马尔可夫模型【维特比算法】
第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯
分类器
第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名
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2024-01-19 03:21
机器学习
算法
人工智能
机器学习
奇异值分解(SVD)【详细推导证明】
第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯
分类器
第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名
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2024-01-19 03:20
机器学习
机器学习
矩阵分解
yolo9000:Better, Faster, Stronger的目标检测网络
目录一、回顾yolov1二、yolov2详细讲解2.1Better部分创新点(1)BatchNormalization(批量归一化)(2)HighResolutionClassifier---高分辨率
分类器
慕溪同学
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2024-01-19 03:09
YOLO
目标检测
目标检测
人工智能
YOLO
深度学习
yolo
KNN
回归:通过折叠交叉验证来寻找最佳的k值并绘制折线图
fromsklearnimportdatasetsfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCV#导入鸢尾花数据集iris=datasets.load_iris()X=iris.datay=iris.target#设置需要搜索的K值parameters={'n_
g191913
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2024-01-19 03:05
回归
数据挖掘
人工智能
机器学习练习 6 - Support Vector Machines(支持向量机)
机器学习练习6-SupportVectorMachines(支持向量机)Introduction在本实验中,将使用支持向量机(SVMs)来构建垃圾邮件
分类器
。
Phoenix_ZengHao
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2024-01-19 02:59
机器学习
python
机器学习
人工智能
自然语言处理
sklearn
【机器学习】西瓜书要点个人整理
目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归(逻辑回归)第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯
分类器
第八章集成学习第九章神经网络前情提要:本文适合在学习机器学习课程前
_hermit:
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2024-01-19 02:45
机器学习
机器学习
人工智能
学习
2 感知机
感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型或线性
分类器
,即函数集合{f|f(x)=wx+b}.感知机的几何解释:线性方程wx+b=0对应于特征空间Rn中的一个超平面
奋斗的喵儿
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2024-01-18 20:58
计算机视觉设计如何应用于人脸识别技术?
下面是计算机视觉设计在人脸识别技术中的应用方法:人脸检测:计算机视觉设计可以通过使用人脸检测算法,如Haar级联
分类器
、基于深度学习的卷积神经网络等,来检测图像中的人脸位置。
人工智能培训
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2024-01-18 17:07
计算机视觉
人工智能
自然语言处理
python
【机器学习】机器学习四大类第01课
实例:垃圾邮件
分类器
。训练数据集包含一系列电子邮件及其对应的标签(垃圾邮件或非垃圾邮件)。通过学习这些特征与标签之间的关联,模型可以用于识别新的邮件是否为垃圾邮件。无监督
德天老师
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2024-01-18 14:29
AI模型专栏
机器学习
人工智能
5.逻辑回归 Logistic Regression
————————————————————————分割线————————————————————————逻辑回归的定义:逻辑回归,是一种名为“回归”的线性
分类器
宫灵均
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2024-01-18 13:47
机器学习之路
Python中如何使用NLTK/TextBlob/VADER等库进行情感分析
可以使用NLTK来进行情感分析,通常需要训练一个
分类器
。NLTK还提供了情感词汇(如WordNet)和语料库,用于帮助构建情
Pandas120
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2024-01-18 13:54
Python技巧
python
开发语言
pytorch集智4-情绪
分类器
和上一章节单车预测回归问题相比,这个问题是分类问题,不是回归问题2神经网络
分类器
2.1如何用神经网络分类第二章节用torch.nn.Sequantial做的回归预测器,输出神经元只有一个。
peter6768
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2024-01-18 12:38
pytorch
人工智能
深度学习
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