softmax分类器第16页

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

【Datawhale Ai 夏令营】用户新增预测挑战赛：分类器比较和特征工程

系列文章目录【DatawhaleAi夏令营】用户新增预测挑战赛baseline文章目录系列文章目录[【DatawhaleAi夏令营】用户新增预测挑战赛baseline](https://blog.csdn.net/weixin_44471994/article/details/132368562)前言一、模型选择1.SGDClassifier2.DecisionTreeClassifier3.Mu

Turing_well·2023-11-17 03:14

神经网络 mse一直不变_神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

↑点击蓝字关注极市平台作者丨SayakPaul、ronghuaiyang(译)来源丨AI公园编辑丨极市平台极市导读本文讨论了一种模型优化技术——知识蒸馏。它能与量化、修剪等无缝集成，在不影响精度的前提下进一步减小生产模型的尺寸。>>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿本报告讨论了非常厉害模型优化技术——知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。“模型集成是一个相当有保证

weixin_39804620·2023-11-16 21:46

神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：SayakPaul编译：ronghuaiyang导读从各个层次给大家讲解模型的知识蒸馏的相关内容，并通过实际的代码给大家进行演示。本报告讨论了非常厉害模型优化技术——知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。“模型集成是一个相当有保证的方法，可以获得2%的准确性。“——AndrejKarpathy我绝对同

小白学视觉·2023-11-16 21:14

11-13 周一同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录

卷积层池化层softmax，sigmoid 卷积的

思影影思·2023-11-16 21:13

11-16 周四简单代码理解FlashAttention 分块计算softmax

下面的代码对于2*3进行演示#!/usr/bin/envpython#-*-encoding:utf-8-*-importnumpyasnp#定义输入数组input_array=np.array([[1,2,3],[4,9,6]])print("np.e:",np.e)print("1/np.e:",1/np.e)#求出每行的最大值max_values=np.max(input_array,axi

思影影思·2023-11-16 21:43

opencv：从0到实现人脸识别

目录opencv人脸检查原理：整体目录：1.读取并展示图片2.人脸检测3.视频人脸检测4.拍照保存5数据训练6人脸识别opencv人脸检查原理：OpenCV中的人脸检测是基于哈尔特征分类器（HaarFeature-basedCascadeClassifiers

zzqtty·2023-11-16 21:41

深度学习笔记：第二周链接汇总

梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接MomentumRMSpropAdam学习率衰减链接第二周作业链接链接超参数调试链接BatchNormBatch归一化链接链接softmax

??18045080716·2023-11-16 21:11

11-15 周三 softmax 回归学习

11-15周三softmax回归学习时间版本修改人描述2023年11月15日11:17:27V0.1宋全恒新建文档简介 softmax分享可以参考什么是softmax 回归估计一个连续值，分类预测一个离散类别

思影影思·2023-11-16 21:40

【nlp】2.5(gpu version)人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）工程管理方式

人名分类器实战项目0说明1工程项目设计2数据预处理data_processing3创建模型model4模型测试test5训练配置config6模型训练train7模型对比绘图plotfigure8模型预测

lys_828·2023-11-16 19:33

竞赛选题深度学习花卉识别 - 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·2023-11-16 06:33

数据挖掘决策树

*-importpandasaspd#提供了DataFrame等数据结构fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,export_graphviz#决策树分类器和可视化决策树的模块

亖嘁·2023-11-16 05:15

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有LR（逻辑斯特回归）或者linearSVM，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开

ChasingdreamLY·2023-11-16 04:11

吴恩达机器学习11-机器学习系统的设计

机器学习系统的设计1.确定执行的优先级以一个垃圾邮件分类器算法为例：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。

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

机器学习中Bagging和Boosting的区别

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法

小白学视觉·2023-11-15 17:49

机器学习：集成学习之Bagging

1集成学习基本介绍1.工作原理生成多个分类器或者模型，各自独立的学习和做出预测整合多个学习器预测，最终输出预测集成学习中，每一个学习器叫做弱学习器（基学习器），这些弱学习器共同组成的最终的强学习器。

示木007·2023-11-15 17:47

机器学习：集成学习之 Bagging、Boosting和AdaBoost

集成学习其实就是有很多个分类器，概念就是三个臭皮匠，顶过诸葛亮。

一切都是毛毛雨·2023-11-15 17:13

如何使用线性模型的【分箱】操作处理非线性问题

为了对比不同分类器和分箱前后拟合效果的差异，我们设置对照实验。

数字生命Allen·2023-11-15 15:27

程序员的机器学习入门笔记（九）：人脸检测之Haar分类器方法：Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联

一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来

铁猴·2023-11-15 13:33

第七章块为结构建模 P5｜系统建模语言SysML实用指南学习

仅供个人学习记录应用泛化对分类层级建模继承inherit更通用分类器的公共特性，并包含其他特有的附加特性。

韦恩少爷的背·2023-11-15 04:50

【nlp】2.5 人名分类器实战项目（对比RNN、LSTM、GRU模型）

人名分类器实战项目0项目说明1案例介绍2案例步骤2.1导入必备的工具包2.2数据预处理2.2.1获取常用的字符数量2.2.2国家名种类数和个数2.2.3读数据到python环境中2.2.4构建数据源NameClassDataset2.2.5

lys_828·2023-11-15 02:19

基于支持向量机SVM的面部表情分类预测

的面部表情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·2023-11-15 01:32

[pytorch]关于进行代码构建网络的一点补充内容(会持续补充)

如果你想先跑起来一个神经网络代码,那么请你先移步我的上一篇博客,是关于如何手动构建softmax神经网络的,那篇博客的代码是可以直接跑起来的.

ViceMusic5·2023-11-14 21:42

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别计算机竞赛

课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax

Mr.D学长·2023-11-14 20:11

竞赛题目：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

iuerfee·2023-11-14 13:40

安装opencv踩坑笔记

文章目录前言一、下载安装opencv库二、找到级联分类文件前言原本只是记录下如何安装及找到级联分类器xml文件的，结果发现坑还很多…全部重新写过一、下载安装opencv库因为Wall的存在，所以正常的安装方法是不可能的

未力忘·2023-11-14 08:59

计算机图像识别的原理、过程、应用前景

图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

我的庄园·2023-11-14 01:54

CLIP：万物分类（视觉语言大模型）

本文来着公众号“AI大道理”论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020传统的分类模型需要先验的定义固定的类别，然后经过CNN提取特征，经过softmax进行分类。

AI大道理·2023-11-14 00:19

DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

尽管这种现象很重要，但尚未提出有效的方法来准确计算最先进的深度分类器对大规模

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:54

环境感知算法——2.CenterNet基于KITTI数据集训练

而传统的目标检测算法通常会先产生大量候选框（Anchor），再通过分类器进行筛选，这种方法比较复杂。CenterNet在准确率上比传统算法更好。

Augenstern-YaoYao·2023-11-13 14:05

模式分类实验三Parzen窗和K-近邻

这次机器学习的实验是第四章非参数技术课后上机题，4.3和4.4下面从实验报告中截取代码及部分运行结果工具：matlab4.3节2.考虑对于表格中的数据进行Parzen窗估计和设计分类器。

雪落潇寒·2023-11-13 09:48

【实践】数据挖掘DM课程课业打卡实验1 相似度、距离、最近邻分类器

【实践】数据挖掘DM课程课业打卡实验1相似度、距离、最近邻分类器一、实验目的二、实验内容1、编程实现任意给定两个相同维度的向量之间的欧氏距离计算函数dist_E(x,y)。

发芽ing的小啊呜·2023-11-13 09:15

使用openvc进行人脸检测：Haar级联分类器

1人脸检测介绍1.1什么是人脸检测人脸检测的目标是确定图像或视频中是否存在人脸。如果存在多个面，则每个面都被一个边界框包围，因此我们知道这些面的位置人脸检测算法的主要目标是准确有效地确定图像或视频中人脸的存在和位置。这些算法分析数据的视觉内容，搜索与面部特征相对应的模式和特征。通过采用机器学习、图像处理和模式识别等各种技术，人脸检测算法旨在将人脸与视觉数据中的其他对象或背景元素区分开来。人脸很难建

智慧医疗探索者·2023-11-13 04:06

深度学习笔记--基于C++手撕self attention机制

crossattention1--selfattention原理直观来讲，就是每个token的Query去和其它token（包括自身）的Key进行dotproduct（点积）来计算权重weight，weight一般需要进行softmax

晓晓纳兰容若·2023-11-13 01:50

机器学习算法-集成学习

集成学习的潜在思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。

田晖扬·2023-11-12 19:59

CS224W5.2——Relational and Iterative Classification

本节中，我们介绍用于节点分类的关系分类器和迭代分类。从关系分类器开始，我们展示了如何基于邻居的标签迭代更新节点标签的概率。然后讨论迭代分类，通过根据邻居的标签及其特征预测节点标签来改进集体分类。

阿牛大牛中·2023-11-12 17:09

10、CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE

简介论文：https://arxiv.org/pdf/2207.12598.pdf分类器指导将扩散模型的得分估计与图像分类器的梯度相结合，因此需要训练与扩散模型分开的图像分类器。

C--G·2023-11-12 14:52

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法

爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

人工智能-卷积神经网络（LeNet）

为了能够应用softmax回归和多层感知机，我们首先将每个大小为\(28\times28\)的图像展平为一个784维的固定长度的一维向量，然后用全连接层对其进行处理。

白云如幻·2023-11-12 09:36

【Python】利用决策树分类器对鸢尾花进行分类

1.决策树（监督学习)决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。1.1特征选择特征选择最终会影响决策树的分类效率。通常在进行特征选择时，会考虑额两个指标:信息增益和信息增益比。1.2生成算法ID3(信息增益)C4.5(信息增益率)CARTClassificationandRegressionTree(基尼系数)1.3决策树修剪指决

~来了小老弟·2023-11-12 08:08

python车牌识别_python+opencv实现车牌识别

文章目录：一、前言二、训练分类器2.1、准备训练用单字符图片2.2、图片预处理2.3、用opencv的preprocess_hog()处理图片2.4、用SVM训练分类器三、车牌定位四、字符分割五、字符识别六

weixin_39550172·2023-11-12 05:30

【模型融合】集成学习（boosting, bagging, stacking）原理介绍、python代码实现（sklearn）、分类回归任务实战

boostingbaggingStacking投票平均Stack代码实现1.分类1.0数据集介绍1.1boosting1.2bagging1.3stacking2.回归2.0数据集介绍stacking概览简单来说，集成学习是一种分类器结合的方法

铖铖的花嫁·2023-11-12 02:17

第七章块为结构建模 P3｜系统建模语言SysML实用指南学习

块可以指定某个行为作为其主行为或者分类器行为，该行为在块实例化后启动执行。其他行为可以指定为方法，提供了处理服务请求的细节。这两类行为也可以反过来引发块的其他行为。

韦恩少爷的背·2023-11-11 23:02

【论文阅读笔记】Detecting AI Trojans Using Meta Neural Analysis

创新：通过元分类器来预测给定目标模型是否被后门攻击。该方法不对攻击策略进行假设，仅为黑盒访问。为了在不了解

MiaZX·2023-11-11 22:19

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

回归就是对数据进行拟合，我们常说的线性回归、高斯回归、SVR、Softmax都是属于回归。

linolzhang·2023-11-11 17:50

对知识蒸馏的一些理解

就是拿教师模型在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签和学生模型也在蒸馏温度为T的情况下输出的预测标签的交叉熵损失；硬损失hardloss顾名思义就是很硬和，不太软柔放松，就是直接在蒸馏温度为1（也就是原生的softmax

重剑DS·2023-11-11 17:38

CS224W5.1——消息传递和节点分类

其中一个关键概念是集体分类，包括分配初始标签的局部分类器、捕获相关性的关系分类器和传播相关性的集体推理3个步骤。

阿牛大牛中·2023-11-11 13:43

自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法

计算图的反向传播2)什么是链式法则3）链式法则和计算图3.反向传播1）加法节点的反向传播2）乘法的反向传播3）苹果的例子4）简单实现4.激活函数层的实现1)ReLU层2)Sigmoid层实现5.Affine/Softmax

千里之行起于足下·2023-11-11 07:14

[深度学习]不平衡样本的loss

不平衡样本的loss”softmax“、”weightedsoftmax“、”focal“、”class-balanced“和”balancedsoftmax“都是用于多类分类任务的损失函数。

或许，这就是梦想吧！·2023-11-11 06:03

机器学习（四）——支持向量机SVM

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的目标是使间隔最大化。

鲸可落·2023-11-11 05:52

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