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knn分类器
FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks
语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注:以下内容摘自知乎全连接层(fullyconnectedlayers,FC)在整个卷积神经网络中起到“
分类器
”的作用。
踩坑第某人
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2024-01-18 10:24
KNN
算法原理及应用
理解
KNN
算法原理
KNN
是监督学习分类算法,主要解决现实生活中分类问题。根据目标的不同将监督学习任务分为了分类学习及回归预测问题。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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2024-01-18 04:51
算法
人工智能
python
机器学习——python训练RNN模型实战(傻瓜式教学,小学生都可以学会)代码开源
机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯
分类器
模型实战第六章
苏苏不是叔
·
2024-01-18 01:01
机器学习
python
rnn
机器学习——python训练CNN模型实战(傻瓜式教学,小学生都可以学会)代码开源
机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯
分类器
模型实战第六章
苏苏不是叔
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2024-01-18 01:00
机器学习
python
cnn
图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习
基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力,训练自己构建的图像
分类器
,从而实现迁移学习。目录一、导入必要库二、定义目录变量三、数据预处理--数据增强+标签处理1.定义图像数据生成器2.标注样本的
源于花海
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2024-01-17 23:28
深度学习
分类
迁移学习
深度学习
计算机视觉
Knn
算法原理
看下面这幅图:
KNN
的算法过程是是这样的:从上图中我们可以看到,图中的数据集是良好的数据,即都打好了label,一类是蓝色的正方形,一类是红色的三角形,那个绿色的圆形是我们待分类的数据。如果K=
程序猿小小白
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2024-01-17 23:42
机器学习小记——
KNN
(K近邻)
为了让绝大多数人都可以看懂,所以我就用简单的话语来讲解机器学习每一个算法第一次写ML的博文,所以可能会有些地方出错,欢迎各位大佬提出意见或错误祝大家开心进步每一天~博文代码全部为python简单的说一下什么是机器学习,机器学习英文名称是MachineLearning,ML机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学
AI小白龙*
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2024-01-17 22:07
机器学习
人工智能
pytorch
jupyter
python
KNN
算法
数据挖掘之分类问题、决策树问题以及一个关于误差的泛化理论
分类问题的定义首先老师抛出了对分类问题的定义,本质上就是在某一个分布D上找到一个
分类器
,可以实现在该分布上的特
蒋大钊!
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2024-01-17 21:16
人工智能
决策树
数据挖掘
分类
机器学习-
KNN
近邻算法分类模型、交叉验证
K近邻法的工作原理:某个未知类型点的特征数据距离K个已有类型近邻点特征数据的距离,根据这个距离对未知类型的数据进行分类
KNN
模型超参数K值:K值不同会导致分类结果的不同距离:采用欧几里得公式求得距离适用范围
AAI机器之心
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2024-01-17 15:04
机器学习
近邻算法
人工智能
pytorch
深度学习
python
一文带你了解机器学习算法
1.常见的机器学习算法有哪些
KNN
算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说,机器学习就是让机器从数据中学习,进而得到一个更加符合现实规律的模型,通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
AAI机器之心
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2024-01-17 15:03
机器学习
算法
人工智能
tensorflow
KNN
线性回归
深度学习
机器学习——支持向量机SVM
1摘要:支持向量机(SVM)是一种二类分类模型,其基本模型是在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大,间隔最大使它有别于感知机,支持向量机也可通过核技巧使它成为非线性
分类器
。
AAI机器之心
·
2024-01-17 15:32
机器学习
支持向量机
人工智能
python
深度学习
数据挖掘
pytorch
机器学习:李航 统计学习方法 笔记
X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach:k近邻/
knn
lealzhan
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2024-01-17 08:54
机器学习
算法
机器学习 -- 朴素贝叶斯
分类器
场景朴素贝叶斯
分类器
是一种基于贝叶斯定理的简单概率
分类器
,广泛应用于各种机器学习场景。朴素贝叶斯
分类器
利用贝叶斯定理来预测一个数据点的类别。
北堂飘霜
·
2024-01-17 07:37
python
AI
机器学习
人工智能
贝叶斯
分类器
(公式推导+举例应用)
文章目录引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯
分类器
朴素贝叶斯
分类器
的优点与缺点优点缺点总结实验分析引言在机器学习的世界中,有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯
分类器
,它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设
Nie同学
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2024-01-17 03:12
机器学习
机器学习
分类
分类模型—监督学习
监督学习
KNN
基本原理寻找目标数据点附近最近的K个点,采用投票的方式判断测试数据点所属类别算法步骤1.计算测试数据与训练数据之间的距离2.按照距离的递增关系进行排序3.选取距离最小的K个点4.确定K个点所在类别出现的频率
Carolina_Wang
·
2024-01-17 00:13
GEE:机器学习分类中每个类别的概率图像可视化
作者:CSDN@_养乐多_在GoogleEarthEngine(GEE)中应用机器学习
分类器
进行多分类时,有一个需求是想知道每个像素对于每个类别的分类概率。
_养乐多_
·
2024-01-16 21:23
GEE机器学习专栏
GEE
云计算
javascript
遥感图像处理
机器学习
使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件
分类器
(附数据集下载)
使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件
分类器
(附数据集下载)。什么是垃圾邮件?垃圾邮件泛指未经请求而发送的电子邮件,例如未经发件人请求或允许而发送的商业广告或非法的电子邮件。
代码讲故事
·
2024-01-16 21:29
机器人智慧之心
PaddleNLP
垃圾邮件
分类器
数据集
NLP
随机森林
朴素贝叶斯
基于
knn
的图片识别
基于
KNN
的图片识别
KNN
算法介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179项目简介使用numpy和opencv实现的一个简易的
knn
图片识别模块项目结构-code:存放代码
Along20210921
·
2024-01-16 19:07
opencv_模型训练
文件夹opencv训练文件xmlnegdataposdata说明negdata目录:放负样本的目录posdata目录:放正样本的目录xml目录:新建的一个目录,为之后存放
分类器
文件使用neg.txt:负样本路径列表
轩宇^_^
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2024-01-16 16:45
#
opencv
opencv
最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)-
KNN
算法(day03)
概念K最近邻(k-NearestNeighbor,
KNN
)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。
JavaHub
·
2024-01-16 12:05
利用igraph包可视化基于
KNN
的单细胞聚类关系
1.png(2)在一篇文献中,作者使用另一种思路:利用k-means聚类,然后进行基于
KNN
(k-nearestneighbor)的可视化。
小贝学生信
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2024-01-16 11:55
[大译] IKEA designs semi-open offices IKEA设计半开放式办公室
收听语音:http://xima.tv/Th4
KNN
newssource:https://www.inc.com/geoffrey-james/ikea-just-killed-open-plan-office.htmlAlthoughtheopenplanofficecansavespace
苹果放阳台
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2024-01-16 08:43
机器学习算法——
KNN
算法
1.
KNN
算法基本概念1.1
KNN
(K-NearestNeighbors,K个最近的邻居)算法是一种基本的机器学习算法,它主要用于分类和回归问题。
AI天任
·
2024-01-16 07:10
机器学习算法
机器学习
算法
人工智能
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)
XGBoost的基本原理和GradientBoosting类似,都是采用加法模型的形式来建立基本
分类器
集合,不过和普通的Gra
appron
·
2024-01-16 07:52
机器学习
机器学习
python
决策树
人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(人脸检测)
首先要采用样本的Haar特征训练
分类器
,从而得到一个级联的AdaBoost
分类器
。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。
人工智能研究所
·
2024-01-16 06:21
人工智能之计算机视觉
opencv
人工智能
python
【opencv】python实现人脸检测和识别训练
人脸识别OpenCV中的人脸识别通常基于哈尔特征
分类器
(HaarCascadeClassifier)进行。
游码客
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2024-01-16 05:39
python
opencv
python
人工智能
集成学习(五)Stacking
1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成,第一层含有多个基础
分类器
,把预测的结果(元特征)提供给第二层,而第二层的
分类器
通常是逻辑回归,他把一层
分类器
的结果当作特征拟合输出预测结果。
我想要日更徽章
·
2024-01-16 04:59
K - 近邻算法
1、算法介绍
KNN
(KNearNeighbor):k个最近的邻居,即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
想做后端的前端
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2024-01-16 03:58
人工智能
近邻算法
算法
yolov8seg 瑞芯微R
KNN
芯片、地平线Horizon芯片、TensorRT部署
特别说明:参考官方开源的yolov8代码、瑞芯微官方文档、地平线的官方文档,如有侵权告知删,谢谢。 模型、测试图像、测试结果、完整代码,放在github上,参考链接模型和代码。 由于之前写了三篇yolov8检测部署板端芯片相关的博文,有网友让写一篇yolov8seg部署博客,一直迟迟未行动,最近忙中借闲匆匆对yolov8seg进行了梳理,尝试了对yolov8seg进行部署验证和仿真测试。总
山水无移
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2024-01-15 15:51
YOLO
yolov8 官方模型进行瑞芯微R
KNN
和地平线Horizon芯片仿真测试部署
由于之前写了一篇”yolov8瑞芯微R
KNN
和地平线Horizon芯片仿真测试部署“这一篇导出的onnx模型在板端芯片部署效率非常高的,高效率体现在模型的所有操作都在加速引擎(NPU或BPU)上,模型推理没有
山水无移
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2024-01-15 15:21
YOLO
人工智能
yolov8 瑞芯微 R
KNN
的 C++部署,部署工程难度小、模型推理速度快
【完整代码】代码和模型1、r
knn
模型准备 onnx转r
knn
模型这一步就不再赘述,请参考上一篇【yolov8n瑞芯微R
KNN
和地平线Horizon芯片仿真测试部署,部署工程难度小、模型推理速度快】。
山水无移
·
2024-01-15 15:19
YOLO
c++
开发语言
机器学习笔记E4--朴素贝叶斯
预备知识贝叶斯定理(BayesianTheorem)先验概率与后验概率朴素贝叶斯
分类器
何为“朴素”:属性条件独立性假设分类准则离散属性与连续属性值的分别处理例子讲解拉普拉斯修正(Laplaciancorrection
EL33
·
2024-01-15 14:44
机器学习 | 多层感知机MLP
2.实验内容能给出与线性
分类器
(自行实现)作对比,并分析原因。用不同数据量,不同超参数,比较实验效果。不许用现成的平台,例如Pytorch,Tensorflow的自动微分工具。实现实验结果的可视化。
rookiexiong
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2024-01-15 12:59
机器学习
机器学习
人工智能
K邻近和
KNN
别
KNN
:•
KNN
算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成,使用的数据是已经标记过的数据•
KNN
算法是一种懒惰算法,没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点
hema12138
·
2024-01-15 10:37
传统机器学习
机器学习
人工智能
增强FAQ搜索引擎:发挥Elasticsearch中
KNN
的威力
英文原文地址:https://medium.com/nerd-for-tech/enhancing-faq-search-engines-harnessing-the-power-of-
knn
-in-elasticsearch
lichunericli
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2024-01-15 09:47
ElasticSearch
人工智能
搜索引擎
elasticsearch
集成学习之Adaboost算法详解
AdaptiveBoosting(自适应提升)是基于Boosting思想实现的一种集成学习算法,核心思想是提高【在前一步中分类错误的样本权重】来训练一个强
分类器
,错误的数据会“放大”,正确的数据会“缩小
进击的卡特琳娜
·
2024-01-15 09:41
机器学习
集成学习
机器学习
人工智能
python
算法
机器学习---lightGBM
AdaBoost两个问题:(1)如何改变训练数据的权重或概率分布提高前⼀轮被弱
分类器
错误分类的样本的权重,降低前⼀轮被分对的权重(2)如何将弱
分类器
组合成⼀个强
分类器
,亦即,每个
分类器
,前面的权重如何设置采取
三月七꧁ ꧂
·
2024-01-15 08:24
机器学习
机器学习
人工智能
半监督学习 - 半监督支持向量机(Semi-Supervised Support Vector Machines)
与传统的监督SVM不同,S3VM通过结合有标签数据和无标签数据来提高
分类器
的性能。以下是半监督支持向量机的基本思想和步骤:基本思想利用未标记数据:利用未标记的数据来增加模型的泛化性能。
草明
·
2024-01-15 06:47
数据结构与算法
支持向量机
算法
机器学习
KNN
算法与Kmeans的算法的思想与异同
KNN
算法:思想:
KNN
是一种监督学习算法,通过找到与新样本最相似的K个训练样本,进行分类或回归。基于特征空间中的邻近性,相似的样本在空间中也是相邻的。异同:监督学习:
KNN
需要有标签的训练数据。
爱打网球的小哥哥一枚吖
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2024-01-14 19:32
信息检索
算法
kmeans
机器学习
史诗级干货长文---K近邻算法
本文将从
KNN
算法的思想讲起,使用python3进行实战训练。
SQingL
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2024-01-14 18:08
近邻算法
机器学习
人工智能
西瓜书读书笔记整理(十) —— 第十章降维与度量学习
10.1k近邻学习10.1.1什么是
kNN
学习
kNN
算法(k-NearestNeighbors)是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。
smile-yan
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2024-01-14 11:37
机器学习
西瓜书
升级和切换CUDA版本
为什么遇到这个问题我在安装和使用3DGaussianSplatting项目时,其中两个子模块:submodules/diff-gaussian-rasterization和submodules/simple-
knn
gootyking
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2024-01-14 04:26
一些方法记录
python
深度学习
混淆矩阵
混淆矩阵是一个表,经常用来描述分类模型(或“
分类器
”)在已知真实值的一组测试数据上的性能。混淆矩阵本身比较容易理解,但是相关术语可能会令人混淆。
Phoenix Studio
·
2024-01-13 15:16
列表
python
深度学习
机器学习
支持向量机
机器学习案例【决策树】--泰坦尼克号幸存者预测
前置知识点:数据的处理与清洗交叉验证网格搜索1.数据处理:查看数据信息:data.info()data.head()将文字转为数字:我们的决策树的
分类器
只能处理数字,所以我们的标签的类型必须是数字,所以如果下面的特征是
Stitch的实习日记
·
2024-01-13 03:05
机器学习
决策树
人工智能
Python 全栈体系【四阶】(十二)
第四章机器学习十五、朴素贝叶斯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。
柠檬小帽
·
2024-01-13 02:20
Python全栈体系
python
开发语言
ModuleNotFoundError: No module named ‘simple_
knn
‘
【报错】使用AutoDL复现GaussianEditor时引用3DGaussianSplatting调用simple_
knn
时遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘simple_
knn
ScienceLi1125
·
2024-01-13 01:10
Bugs
Module
bug
knn
机器学习基于Python实现PR曲线和ROC曲线
为了判断一张图片是不是汉堡我们可以把照片扔进去一个
分类器
进行识别如下:其中根据上面数据得到的预测
Aphasla aphasia
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2024-01-12 22:00
机器学习
人工智能
python
ROC曲线及Python绘制方法
对某个
分类器
而言,我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。这样,此
分类器
就可以映射成
JlDyWlV
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2024-01-12 22:00
大数据
人工智能
清除Maven缓存 使用插件 生成grpc代码
运行一下命令以清除Maven的缓存:mvndependency:purge-local-repository强制更新依赖:当运行Maven命令时,使用-U参数:mvncleancompile-U手动指定
分类器
qq_22905801
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2024-01-12 21:15
maven
缓存
spring
线性判别分析LDA((公式推导+举例应用))
文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值
分类器
结论实验分析引言线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA)是一种经典的监督学习算法,其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异
Nie同学
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2024-01-12 14:00
机器学习
机器学习
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