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softmax分类器
贝叶斯
分类器
总结本节从贝叶斯公式出发,通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数,基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子,但实际情况下,不一定是正态分布的,此时就需要对概率密度函数进行估计。最经典的,如果数据点都来自同一个分布,就是使用最大似然估计,如果数据点不是来自同一个分布,我们引入混合模型,采用EM算法来非线性迭代优化求解。之前都是假设属于某个分布来计算参数,但我们如果在没有假设基
抄书侠
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2024-02-04 20:33
2019-03-1
ML——贝叶斯
分类器
贝叶斯决策论贝叶斯决策论:概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言,考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。
jessica涯
·
2024-02-04 18:19
深度学习入门笔记(二)神经元的结构
二分类问题我们一般采用Sigmoid函数,多分类问题我们采用
Softmax
函
zhanghui_cuc
·
2024-02-04 16:30
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
scikit-learn 1.3.X 版本 bug - F1 分数计算错误
这个错误可能会显著地影响到多分类问题中常用的宏平均F1指标,从而可能导致对
分类器
性能
叶庭云
·
2024-02-04 15:08
装库
报错
异常解决等
scikit-learn
bug
Python
F1
分数
分类任务
李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络
softmax
回归李沐《
丁希希哇
·
2024-02-04 14:43
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
pytorch
神经网络
李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络
softmax
回归李沐《
丁希希哇
·
2024-02-04 14:42
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
cnn
神经网络
算法
pytorch
02神经网络的学习及代码实现
常用的特征量包括SIFT、SURF和HOG等,使用特征量将图像数据转换为向量,然后对转换后的向量使用SVM、KNN等
分类器
进行学习。这种方法也需要人工设计特
我闻 如是
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2024-02-04 12:04
神经网络
学习
人工智能
提升算法 AdaBoost 算法
本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/48763/提升算法的基本思路提升算法是从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱
分类器
(又称为基本
分类器
),然后组合这些弱
分类器
shenghaishxt
·
2024-02-04 11:09
机器学习——集成学习
有时也被称为多
分类器
系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等。
三三木木七
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2024-02-04 09:37
机器学习
集成学习
人工智能
机器学习_14_多分类及多标签分类算法
文章目录1单标签二分类问题1.1单标签二分类算法原理1.2Logistic算法原理2单标签多分类问题2.1单标签多分类算法原理2.2
Softmax
算法原理2.3ovo2.4ovr2.5OvO和OvR的区别
少云清
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2024-02-04 07:23
机器学习
pytorch
多分类
多标签分类
单标签多分类
互联网加竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数
softmax
交叉熵4.1
softmax
函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
Mr.D学长
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2024-02-04 07:55
python
java
机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能?
它的工作原理是生成多个
分类器
/模型,各自独立地学习和作出预测。这些
亦世凡华、
·
2024-02-04 06:23
#
机器学习
机器学习
集成学习
Bagging
boosting
人工智能
机器学习:
Softmax
回归(Python)
Softmax
回归(多分类)logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass
捕捉一只Diu
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2024-02-04 04:27
机器学习
回归
python
笔记
pix2pix图像着色学习记录(pytorch实现)
sigmoid把矩阵数值变换到0~1,然后通过如下公式计算得到:不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同:分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类sigmoid函数二分类交叉熵损失函数多分类
softmax
欧拉雅卡
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2024-02-03 19:17
pytorch
6-match(u32
分类器
fw
分类器
)
/s/blog_a481de5701015npe.htmlhttps://www.cnblogs.com/CasonChan/p/5033949.htmllinux2.6.35内核qos源码分析之fw
分类器
Creator_Ly
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2024-02-03 18:42
目标检测中的损失函数汇总
如下图所示,y是真实标签,a是预测标签,一般可通过sigmoid,
softmax
得到,x是样本,n是样本数目,和对数似然等价。foc
senbinyu
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2024-02-03 16:29
损失函数
目标检测
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习-线性回归【手撕】
决策树,随机森林,支持向量机的
分类器
等分类算法的预测标签是分类变量,多以{0,1}来表示,而无监督学习算法比如PCA,KMeans的目标根本不是求解出标签,注意加以区别。
alstonlou
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2024-02-03 07:23
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步(2)
感知器是一种二元线性
分类器
,其结构模仿了生物神经元的工作原理,能够通过简单的加权和阈值操作对输入进行分类。感知器的出现引起了巨大的振动。在当时,计算
giszz
·
2024-02-03 03:36
学习笔记
人工智能
学习
笔记
Python 实战人工智能数学基础:强化学习
强化学习的核心思想是通过试错、反馈和奖励来学习,而不是通过传统的监督学习方法,如
分类器
或回归器。
Python人工智能大数据
·
2024-02-02 20:46
Python入门实战
Java入门实战
React入门实战
大数据
人工智能
语言模型
Java
Python
React
架构设计
OCR-paddleocr
PaddleOCR分为Detection(文本检测)、Directionclassifier(方向
分类器
)和Recognition(文本识别)三部分,因此需要三个模型。
青霄
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2024-02-02 18:52
检测识别
paddleocr
检测识别
CS229第五课——支持向量机
CS229第五课支持向量机1间隔2符号3函数间隔与几何间隔4最优间隔
分类器
5拉格朗日对偶法6最优间隔
分类器
7核方法支持向量机1间隔首先考虑逻辑回归模型hθ(x)=11+exp(−θTx)h_{\theta
sxx01
·
2024-02-02 15:50
CS229
机器学习
深度学习Lecture 3 激活函数的选择(ReLu)、
Softmax
和多标签分类问题
一、ReLu、Leniaractivationfunction、Sigmoid激活函数Sigmoid(一般用于处理二分类问题的输出层):也就是说,当输出是一个概率,这个概率拿来判断的结果只有0和1的时候才使用它。Linearactivationfunction(一般用于隐藏层或输入层或输出层):当y可能有正有负的时候就要用它ReLU:当y只有正的情况的时候用它。大多数时候我们用这三个就够了,但是现
qq030928
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2024-02-02 12:16
机器学习(吴恩达)
深度学习
人工智能
基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法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鲸鱼优化算法(WOA)4.1.1包围猎物4.1.2螺旋式搜索4.1.3更新策略4.2K近邻(KNN)
分类器
4.3基于WOA
软件算法开发
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2024-02-02 09:32
MATLAB程序开发
#
优化
算法
鲸鱼优化
knn分类
特征选择
PyTorch学习笔记(三):
softmax
回归
PyTorch学习笔记(三):
softmax
回归
softmax
回归分类问题
softmax
回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision
FriendshipT
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2024-02-02 09:15
PyTorch学习笔记
pytorch
回归
深度学习
softmax
神经网络与深度学习Pytorch版
Softmax
回归 笔记
Softmax
回归目录
Softmax
回归1.独热编码2.
Softmax
回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。
砍树+c+v
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2024-02-02 09:14
深度学习
神经网络
pytorch
人工智能
python
回归
笔记
bert+crf可以做NER,那么为什么还有bert+bi-lstm+crf ?
关于BERT做NER,最简单的方式就是序列标注方法,以BERT得到token的embedding,后接
softmax
直接输出预测token的标签。
Maann
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2024-02-02 09:41
NLP
bert
lstm
深度学习
Python-OpenCv加载级联
分类器
,cv2.error: OpenCV(3.4.11) C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-
cv2.error:OpenCV(3.4.11)C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-2lgn4oq5\opencv\modules\objdetect\src\cascadedetect.cpp:1729:error:(-215:Assertionfailed)!empty()infunction'cv::CascadeClas
夏沐草
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2024-02-02 07:23
python
opencv
pip
基于支持向量机SVM的图像多分类,SVM的详细原理
SVM图像多分类代码结果分析展望参考支持向量机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
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2024-02-01 23:07
支持向量机
分类
机器学习
深度学习知识点汇总-机器学习基础(5)
表示被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被
分类器
划分为正例的实例数;FP(Falsepositives)。
深度学习模型优化
·
2024-02-01 22:20
最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计,9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose
作者提出了一种动态坐标
分类器
和一种定制的损失函数,用于Heatmap学习,
AI视觉网奇
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2024-02-01 07:08
深度学习基础
姿态检测
YOLO
深度学习
【深度学习每日小知识】Precision 精度
Precision精度精度是机器学习(ML)中
分类器
或预测器准确性的度量。它被定义为
分类器
做出的真正正预测数与
分类器
所做的正预测总数之比。换句话说,真正正确的是正面预测的比例。
jcfszxc
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2024-01-31 10:03
深度学习术语表专栏
深度学习
人工智能
【深度学习每日小知识】Recall 召回率
Recall召回率召回率是机器学习(ML)中
分类器
或预测器敏感性的指标。它的计算方式是真实阳性案例总数与
分类器
做出的真实阳性预测数量的比例。换句话说,它是
分类器
正确检测到的真实正面示例的百分比。
jcfszxc
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2024-01-31 10:03
深度学习术语表专栏
深度学习
人工智能
机器学习
搜索引擎评价指标及指标间的关系
Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)——衡量
分类器
性能的工具
水母哟 ( ̄^ ̄)ゞ
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2024-01-31 07:03
搜索引擎
随机森林
分类器
(RandomForestClassifier)及其使用案例
什么是集成算法?集成算法是一种机器学习方法,它将多个基本的学习算法(也称为弱学习器)组合在一起,形成一个更强大的预测模型。集成算法通过对基本模型的预测进行加权平均或多数投票等方式,来产生最终的预测结果。集成算法的核心思想是通过结合多个弱学习器的预测结果,可以提高预测的准确性和鲁棒性。弱学习器通常是指单一的学习算法,它们可能在某些情况下预测准确率较低,但通过集成可以弥补其不足。集成算法主要分为两类:
老狼IT工作室
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2024-01-31 00:25
python
python
随机森林
scikit-learn
Tensorflow实现两个隐藏层的
softmax
分类器
(附测试代码)
#coding=utf-8'''CreatedonFeb9,2019@author:zhongzhu'''importmathimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#MNIST有10个类,表达了0到9的10个数字.NUM_CLASSES=10#MNIST中的图像都是28x28像素,展开成
FredricZhu
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2024-01-30 20:13
大创项目推荐 题目:基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉
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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2024-01-30 20:18
python
【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类
可以将多源数据用于影像分类当中,这就是专家知识的决策树
分类器
,本专题以ENVI中DecisionTree为例来叙述这一
分类器
。
地理遥感生态网
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2024-01-30 15:09
遥感卫星影像
ENVI遥感处理教程
Arcgis教程
决策树
分类
算法
机器学习-逻辑回归【手撕】
同时,与线性回归不同的是,逻辑回归是一种名为回归的线性
分类器
,并常用于二分类,其本质是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归,需要先理解线性回归。
alstonlou
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2024-01-30 06:10
机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
Softmax
分类器
文章目录回顾使用Sigmoid构建多
分类器
?
chairon
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2024-01-30 05:37
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
人工智能
线性回归
建模调参笔记
XGBOOST笔记:#常规参数gbtree树模型做为基
分类器
(默认)gbliner线性模型做为基
分类器
silentsilent=0时,不输出中间过程(默认)silent=1时,输出中间过程nthreadnthread
KingsleyLin
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2024-01-30 01:29
文献速递:人工智能医学影像分割--- 使用带有主动轮廓和CNN
分类器
的FCM对CT肺部图像进行分割
文献速递:人工智能医学影像分割—使用带有主动轮廓和CNN
分类器
的FCM对CT肺部图像进行分割01文献速递介绍肺是呼吸道中最重要的部分。肺的上呼吸道和下呼吸道是两个通道。
有Li
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2024-01-30 00:42
人工智能
cnn
神经网络
【转】深度学习中的正则化(Regularization)
假设我们正在做一个
分类器
,分别在训练集和验证集上测试,以下为四种可能的情况:四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小,接近optimalerror,这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。
是我真的是我
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2024-01-29 19:59
人脸遮挡识别的研究挑战和方向
Softmax
损失已广泛应用于检测面罩或通过为每个身份训练一个类别来训练多类别
分类器
来识别脸部本身。Tripletloss是另一种成功的方法,用于通过比较不同的输入身份来学习嵌入,从而最大化类间距离。
禄亿萋
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2024-01-29 16:26
人工智能
机器学习
深度学习
深度学习:
Softmax
回归
因此引出了本文所要介绍的
softmax
回归模型,该模型是针对多分类问题所提出的。下面我们将从
softmax
回归模型的原理开始介绍,最后我们同样会基于PyTorch来实现基本的
softmax
模型。
AAI机器之心
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2024-01-29 15:46
深度学习
回归
人工智能
YOLO
机器学习
数据挖掘
AI
深度学习问题记录
献给莹莹1.为什么交叉熵损失相比均方误差损失能提高以sigmoid和
softmax
作为激活函数的层的性能?
Yankee_13
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2024-01-29 13:40
【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享(含两个案例)
钻头类型的图像用于训练
分类器
,以识别钻头类型。本练习演示使用图像分
随风飘摇的土木狗
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2024-01-29 06:20
matlab
cnn
图像分类
卷积神经网络
裂纹识别
图像识别
NPL-FastText文本分类Bag of Tricks for Efficient Text Classification
根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择逻辑回归或者SVM为了使输入简单,使用一个look-uptable查找表,把单词平均转化到文本形式-使用
softmax
机器不能学习
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2024-01-29 04:15
Over-the-Air Deep Learning Based Radio Signal Classification
同时,本文还提出一种利用高阶矩和梯度提升树
分类器
的基线方法,并在一系列的配置和信道衰减条件下对比了这两种算法的性能。
2e07917c964c
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2024-01-29 01:47
机器学习系统的设计
一、首先要做什么我们以一个垃圾邮件
分类器
算法为例进行讨论。为了解决这样一个问题,我们首先要做的是如何选择并表达特征向量X。
时间邮递员
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2024-01-28 23:56
机器学习
机器学习
人工智能
基于深度学习的目标检测入门:Faster R-CNN,YOLO,SSD
当我们创建了一个狗的
分类器
,拿一张狗的照片,然后预测照片的分类:image.png如果当狗和猫都出现在照片中呢?image.png我们的模型会预测出什么结果?我们可以训练一个多标
Real_man
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2024-01-28 18:48
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