softmax分类器

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·2024-01-21 10:22

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·2024-01-21 08:17

softmax回实战

1.数据集MNIST数据集(LeCunetal.,1998)是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集(Xiaoetal.,2017)。importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limpo
良子c·2024-01-21 08:40

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*·2024-01-21 07:18

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·2024-01-21 07:08

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·2024-01-21 05:30

李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念

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·2024-01-21 04:16

李沐《动手学深度学习》多层感知机 模型概念和代码实现

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回归目录系列文章一
丁希希哇·2024-01-21 04:46

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·2024-01-21 00:53

NNL（negative log loss） 和 cross entropy loss的区别

而在多分类（multi-class）任务中，预测分布式模型经过softmax函数后的输出vector，而真实分布则是每个输出目标类（groundtruth）的
大猫子·2024-01-20 22:47

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·2024-01-20 16:23

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·2024-01-20 16:23

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·2024-01-19 14:42

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Softmax代码总结前言深度学习中常用到一个Softmax函数，它究竟是个什么东西了，我们来学习一下！！！
fyc300·2024-01-19 14:24

《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·2024-01-19 12:29

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

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目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构
丁希希哇·2024-01-19 08:36

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·2024-01-19 08:03

神经网络激活函数--Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax

本文主要总结了Sigmoid、Tanh、Relu、Softmax四种函数；给出了函数的形式，优缺点和图像。sigmoid和Tanh函数的导数简单，但是可能出现梯度弥散。
远离科研，保命要紧·2024-01-19 08:27

YOLOv8全网首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽·2024-01-19 05:34

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·2024-01-19 03:21

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·2024-01-19 03:20

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·2024-01-19 03:09

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·2024-01-19 02:59

YOLOv5全网独家首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测实现暴力涨点

本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv5结合，助力涨点DCNv4优势：(1)去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2)优化存储器访问以最小化冗余操作以加速
AI小怪兽·2024-01-19 02:46

【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:·2024-01-19 02:45

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·2024-01-18 20:58

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

一、Softmax函数与多元逻辑回归为了之后更深入地讨论神经网络，本节将介绍在这个领域里很重要的softmax函数，它常被用来定义神经网络的损失函数（针对分类问题）。
城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08

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·2024-01-18 17:07

用通俗易懂的方式讲解：灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer

为什么在进行softmax之前需要对attent
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

【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·2024-01-18 14:29

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·2024-01-18 13:47

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
Pandas120·2024-01-18 13:54

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。
peter6768·2024-01-18 12:38

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·2024-01-18 10:24

大语言模型系列-word2vec

文章目录前言一、word2vec的网络结构和流程1.Skip-Gram模型2.CBOW模型二、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列
学海一叶·2024-01-18 08:39

YoloV8改进策略：Agent Attention|Softmax与线性注意力的融合研究|有效涨点|代码注释与改进|全网首发（唯一）

摘要涨点效果：在我自己的数据集上，mAP50由0.986涨到了0.991，mAP50-95由0.737涨到0.753，涨点明显！本文提出了一种新型的注意力机制——AgentAttention，旨在平衡计算效率和表示能力。该机制在传统的注意力模块中引入了额外的agenttokensA，这些agenttokens首先为querytokensQ聚合信息，然后将其广播回Q。由于agenttokens的数量
静静AI学堂·2024-01-18 06:32

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以 d_k的平方根）

解释的好：Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布（0均值，1方差的高斯分布）解释1：解释2：这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动softmax
ytusdc·2024-01-18 04:52

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·2024-01-18 01:00

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·2024-01-17 23:28

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

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

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]printsoftmax(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

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

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

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

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

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

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
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