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softmax分类器
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!
·
2024-01-17 21:16
人工智能
决策树
数据挖掘
分类
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
Udacity.深度学习.从机器学习到深度学习.2017-11-07
1.练习-
softmax
模型测试样例scores=[1.0,2.0,3.0]print
softmax
(scores)[0.090030570.244728470.66524096]scores=np.array
小异_Summer
·
2024-01-17 13:10
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
·
2024-01-17 03:12
机器学习
机器学习
分类
Faster R-CNN
当生成候选区域后进行的仍然和FastR-CNN一样的操作(Rolpooling->FC->
softmax
&边界框预测)。
DQ小恐龙
·
2024-01-16 23:39
cnn
人工智能
神经网络
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
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^_^
·
2024-01-16 16:45
#
opencv
opencv
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
·
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
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
·
2024-01-15 12:59
机器学习
机器学习
人工智能
LeNet-5(用于手写体字符识别)
结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用
softmax
分类作为输出层每层有多个FeatureMap(每个FeatureMap有多个神经元)FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解
okimaru
·
2024-01-15 10:27
卷积神经网络
深度学习
神经网络
机器学习
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
Softmax
回归(多类分类模型)
目录1.对真实值类别编码:2.预测值:3.目标函数要求:4.使用
Softmax
模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i:5.使用交叉熵作为损失函数:6.代码实现:1.对真实值类别编码:y为真实值
姓蔡小朋友
·
2024-01-15 08:39
机器学习
回归
分类
数据挖掘
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
组队学习《动手学深度学习》Task01学习笔记
Task01包含了线性回归模型,
softmax
模型,多层感知机,文本预处理,语言模型,循环神经网络这几块内容这里主要记录一些零碎的笔记,主要是关于理论1、线性回归模型就是使用了一个线性函数去拟合样本,得到预测值
612twilight
·
2024-01-14 23:46
Agent Attention:以一种优雅的方式来结合线性注意力和
softmax
注意力
论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.08874代码地址:https://github.com/LeapLabTHU/Agent-Attention1.简介 近年来,视觉Transformer模型得到了极大的发展,相关工作在分类、分割、检测等视觉任务上都取得了很好的效果。然而,将Transformer模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。与自然语言不同,视觉图片中
liiiiiiiiiiiiike
·
2024-01-14 10:08
深度学习
算法
计算机视觉
图像处理
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
深度学习入门之2--神经网络
目录1神经网络初解2激活函数及实现2.1初识激活函数2.1激活函数类型及实现2.1.1阶跃函数及实现2.1.2sigmoid函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和
softmax
函数及实现
梦灯
·
2024-01-13 13:06
人工智能
python
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
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
·
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
·
2024-01-12 22:00
大数据
人工智能
感知机、多层感知机、激活函数sigmoid
以前回归输出的是实数,
softmax
回归输出的是概率。多层感知机多层感知机可以拟合XOR函数。一个函数实现不了,再来一个函数,组合多个函数。
你若盛开,清风自来!
·
2024-01-12 21:07
深度学习
机器学习
人工智能
算法
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
·
2024-01-12 21:15
maven
缓存
spring
深度学习剖根问底:Logistic回归和
Softmax
回归
1.简介逻辑回归和
Softmax
回归是两个基础的分类模型,虽然听名字以为是回归模型,但实际我觉得他们也有一定的关系。
BigCowPeking
·
2024-01-12 17:57
深度学习剖根问底
Logistic
PaddleSeg学习4——paddle模型使用TensorRT推理(c++)
paddle模型使用TensorRT推理1模型末端添加
softmax
和argmax算子2paddle模型转onnx模型3onnx模型转TensorRT模型3.1安装TensorRT-8.5.3.13.2
waf13916
·
2024-01-12 14:34
PaddleSeg语义分割实战
学习
paddle
c++
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
·
2024-01-12 14:00
机器学习
机器学习
【Python机器学习】SVM——一些理论知识
有一种技巧可以在更高维度中学习
分类器
,而不用实际计算可能非常大的新的数据表示,这种技巧叫做核技巧,它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离(内积),而不用实际对扩展进行计算。
zhangbin_237
·
2024-01-12 09:35
Python机器学习
机器学习
支持向量机
python
人工智能
模型评估:ROC曲线
二值
分类器
(BinaryClassifier)是机器学习领域中最常见也是应用最广泛的
分类器
。评价二值
分类器
的指标很多,比如precision、recall、F1score、P-R曲线等。
一碗姜汤
·
2024-01-12 06:54
机器学习
机器学习
人工智能
【扩散模型】11、Stable Diffusion | 使用 Diffusers 库来看看 Stable Diffusion 的结构
文章目录一、什么是StableDiffusion二、Diffusers库三、微调、引导、条件生成3.1微调3.2引导3.3条件生成四、StableDiffusion4.1以文本为条件生成4.2无
分类器
的引导
呆呆的猫
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2024-01-12 01:13
stable
diffusion
深度学习(一)深层神经网络的搭建【附实例代码】
深层神经网络文章目录深层神经网络1.MNIST数据集2.多分类问题2.1
softmax
2.2交叉熵3.数据加载4.搭建网络并训练前面一篇我们简要介绍了神经网络的一些基本知识,同时也是示范了如何用神经网络构建一个复杂的非线性二
分类器
AutoFerry
·
2024-01-12 00:03
PyTorch
深度学习
神经网络
深度学习
工业质检-缺陷检测数据集
传统的基于机器视觉的表面缺陷检测方法,往往采用常规图像处理算法或人工设计特征加
分类器
方式。一般来说,通常利用被检表面或缺陷的不
孤松迎游鹤
·
2024-01-11 16:03
数据集
计算机视觉
深度学习
python
人工智能
GEE机器学习——利用贝叶斯
分类器
方法进行土地分类和精度评定
贝叶斯
分类器
方法的具体介绍贝叶斯
分类器
是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。
此星光明
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2024-01-11 12:59
机器学习
机器学习
人工智能
javascript
贝叶斯
算法
土地分类
gee
互联网加竞赛 基于大数据的社交平台数据爬虫舆情分析可视化系统
文章目录0前言1课题背景2实现效果**实现功能****可视化统计****web模块界面展示**3LDA模型4情感分析方法**预处理**特征提取特征选择
分类器
选择实验5部分核心代码6最后0前言优质竞赛项目系列
Mr.D学长
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2024-01-11 09:54
python
java
神经网络中的激活函数sigmoid tanh ReLU
softmax
函数
神经网络中的激活函数sigmoidtanhReLU
softmax
函数人工神经元简称神经元,是构成神经网络的基本单元,其中主要是模拟生物神经元的结构和特性,接收一组输入信号并产生输出。
oceancoco
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2024-01-11 08:56
神经网络
人工智能
深度学习
竞赛保研 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
iuerfee
·
2024-01-11 07:49
python
python风控建模实战(
分类器
模型+回归模型)
在全球数字经济时代,有一种金融优势,那就是基于消费者大数据的纯信用!我们不妨称之为数据信用,它是一种面向未来的财产权,它是数字货币背后核心的抵押资产,它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话,谁掌握了数据信用,谁就控制了数字货币的发行权!数据信用判断依靠的就是金融风控模型。数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握风控模型知识,谁就掌握了数字货币的发行权!欢迎各位同学学习
python机器学习建模
·
2024-01-11 04:55
python风控模型
机器学习
统计模型
算法
python
数据挖掘
机器学习 -- 贝叶斯决策理论
场景之前我们通过k近邻算法和决策树做出了分类,这是
分类器
会给出一个艰难的预测的最优的结果,我们可以根据这个结果做出决策,但是这个结果如果是错误的,就芭比扣了。
北堂飘霜
·
2024-01-10 20:19
机器学习
人工智能
06.构建大型语言模型步骤
图1.9本书中介绍的构建LLMs阶段包括实现LLM架构和数据准备过程、预训练以创建基础模型,以及微调基础模型以LLM成为个人助理或文本
分类器
。
这就是编程
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2024-01-10 17:52
语言模型
人工智能
自然语言处理
Python与人工智能
目录编辑一、Python二.使用Python实现人工智能的几个具体案例2.1图像分类2.2自然语言处理2.3语音识别2.4推荐系统2.5机器翻译三.以下是使用Python实现的一个具体案例案例:垃圾邮件
分类器
一
Tech行者
·
2024-01-10 16:55
python学习
python
开发语言
人工智能
torch.nn.CrossEntropyLoss()
,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean',label_smoothing=0.0)计算过程nn.CrossEntropyLoss()=nn.Log
Softmax
一壶浊酒..
·
2024-01-10 10:36
#
pytorch
深度学习
人工智能
【机器学习】Sklearn 集成学习-投票
分类器
(VoteClassifier)
sklearn.ensemble库中的包含投票
分类器
(VotingClassifier)和投票回归器(VotingRegressor),分别对回归任务和分类任务的机器学习模型进行投票。
Avasla
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2024-01-10 10:24
机器学习算法
机器学习
sklearn
集成学习
【机器学习】集成学习投票法:投票回归器(VotingRegressor) & 投票
分类器
(VotingClassifier)
前言投票回归器和投票
分类器
都属于集成学习。在【机器学习】集成学习基础概念介绍中有提到过,集成学习的结合策略包括:平均法、投票法和学习法。
Avasla
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2024-01-10 10:24
机器学习算法
机器学习
集成学习
回归
分类
【机器学习】集成学习基础概念介绍
、1.个体与集成集成学习(ensemblelearning)通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被成为多
分类器
系统(multi-classifiersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning
Avasla
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2024-01-10 10:54
机器学习算法
机器学习
集成学习
人工智能
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