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svm多分类
关于吴恩达老师机器学习
SVM
中12-3节的决策边界与参数theta垂直的解释
本文的目的是记录学习吴恩达老师机器学习课程中遇到的决策边界与参数theta相垂直的原因具体原因:1、
SVM
的假设函数:otherwise2、决策边界为:3、定理:线性空间中,平面方程的系数就是平面的法向量证明过程见
Ansen C
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2023-02-05 18:52
机器学习
支持向量机
机器学习
人工智能
pytorch/transformers 最后一层不加激活函数的原因
最后一层不加激活函数原因之前看bert及其各种变种模型,发现模型最后一层都是FC(fullconnect)的线性层Linear层,现在讲解原因实验:笔者试着在最后一层后加上了softmax激活函数,用来做
多分类
浪漫的数据分析
·
2023-02-05 15:38
NLP自然语言处理
pytorch
深度学习
python
Vue+Flask+机器学习 二手房价格预测房产推荐大数据可视化平台python支持向量机
SVM
爬虫全套源码+协同过滤+前后端分离+沙箱支付
爬取了链接二手房的数据【南京市】基于vue+flask的前后单分离架构整个预测的功能是基于sklearn的机器学习算法包的,使用到了pandas、numpy来对数据进行预处理,特征的处理,然后进行模型的训练,预测的时候可以使用预先训练好的模型。可视化采用了echarts为主的技术多种小技术,百度地图+沙箱支付+短信验证码等集成。
roccreed
·
2023-02-05 15:56
mysql
big
data
机器学习
vue
数据分析模型学习(二)——逻辑回归
逻辑回归在之前的的线性回归中,我们尝试用一个公式来描述数据的分布情况,这个公式可以概括如下:y=wwXX+by=wwXX+b根据我的理解,大部分的分类算法的模型根本上都是一个线性回归的模型,包括本次的逻辑回归,以及接下来的
SVM
mumu0609
·
2023-02-05 14:32
仪表数字识别
步骤1,利用颜色等信息检测数字所在的大致区域2,二值化精确定位数字所在区域3,获取每个字符轮廓4,获取符号和小数点5,PCA+
SVM
训练识别数字有不懂的可以联系Q2830025146,共同进步哦
hnsdgxylh
·
2023-02-05 14:01
计算机视觉
基于机器学习的数字电表数字识别二(源码+数据集)
上一期用了传统的模板匹配的算法对单字符进行识别,本期就来写简单的机器学习的方式,主要是
SVM
和CNN,入门级别,可供初学者参考,文章最后给出整个开源的代码和数据集,参考学习。
~JT
·
2023-02-05 14:00
数字识别
机器学习
机器学习
python
支持向量机
cnn
支持向量机
SVM
——代码简洁
直接复制,带入数据,进行调用即可出结果,模型参数设置见文末def
SVM
(X_train,Y_train,X_test,Y_test):"""X_train:特征训练集Y_train:标注训练集X_test
Imp_北溟
·
2023-02-05 13:47
【Python】机器学习
支持向量机
机器学习
人工智能
分类问题常用算法之支持向量机
SVM
支持向量机
SVM
(SupportVectorMachines,支持向量机)是核变换技术的代表算法之一,是一种具有精度高、运算速度快、泛化能力强等优点的统计学习新算法,其主要思想是将低维空间中的线性不可分问题
LIsaWinLee
·
2023-02-05 13:44
机器学习
支持向量机
算法
分类
支持向量机
SVM
函数间隔和几何间隔样本点的函数间隔:样本点的几何间隔:间隔最大化:线性可分
SVM
求解过程KKT条件:2.支持向量在线性可分情况下,训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的样本点的实例称为支持向量最终模型仅与支持向量有关
夕述
·
2023-02-05 13:43
算法
R语言使用e1071包的
svm
函数拟合支持向量机二分类模型、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵
R语言使用e1071包的
svm
函数拟合支持向量机二分类模型、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵(包含许多衍生指标、PPV、NPV
statistics.insight
·
2023-02-05 13:12
R语言入门课
人工智能
r语言
数据挖掘
数据分析
01 前言 Andrew机器学习笔记
分为如下几个方面:02单变量线性回归03多变量线性回归04逻辑斯蒂回归05正则化06非线性假设之神经网络07实践指导08
SVM
09聚类10异常检测11推荐系统
逍遥小强
·
2023-02-05 13:13
DateWhale--2021.1--Task4
数据处理步骤对论文标题和摘要进行处理对论文类别进行处理构建文本分类模型文本分类思路思路1:TF-IDF+机器学习分类器直接使用TF-IDF对文本提取特征,使用分类器进行分类,分类器的选择上,可以使用
SVM
马修的小腿
·
2023-02-05 13:37
机器学习-Sklearn-11(支持向量机
SVM
-SVC真实数据案例:预测明天是否会下雨)
机器学习-Sklearn-11(支持向量机
SVM
-SVC真实数据案例:预测明天是否会下雨)#11、SVC真实数据案例:预测明天是否会下雨#这个案例的核心目的,是通过巧妙的预处理和特征工程来向大家展示,在现实数据集上我们往往如何做数据预处理
Henrik698
·
2023-02-05 11:26
Sklearn
机器学习
python
python爬取数据(selenium)-根据城市名city name获取经纬度(机器学习-Sklearn-11(支持向量机
SVM
-SVC真实数据案例:预测明天是否会下雨)中爬取数据模块内容)
python爬取数据(selenium)-根据城市名cityname获取经纬度爬虫的代码如下所示,大家可以把谷歌的主页换成百度,修改一下爬虫的命令,就可以自己试试看这段代码。注意要先定义你需要爬取的城市名称的列表cityname哦。importtimefromseleniumimportwebdriver#导入需要的模块,其中爬虫使用的是seleniumimportpandasaspdimport
Henrik698
·
2023-02-05 11:54
python控制系统操作
python其他
python
selenium
数据挖掘
多分类
神经网络:Softmax回归
在机器学习中,我们会使用二分类算法的Many-vs-Many(多对多)和One-vs-Rest(一对多)模式来进行
多分类
。
L_bloomer
·
2023-02-05 10:32
分类
神经网络
回归
支持向量机
SVM
什么是支持向量机支持向量机(
SVM
)是一种二分类模型,它的基础模型时定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
小孙的日常学习
·
2023-02-05 09:16
刘二大人-《PyTorch深度学习实践》-lecture9-
多分类
问题-课程代码讲解-其中有自我理解的部分
importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvisionimportdatasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimporttorch.nn.functionalasfuncimporttorch.optimasoptim#PIL(PythonImageLibrary)-Python第三方图像处理
Coke_Zero_SK
·
2023-02-05 08:35
深度学习
pytorch
分类
python
机器学习 | 网络搜索及可视化
1.3.2Sklearn实现1.4网络搜索可视化1.4.1在网络空间中的搜索1.4.1.1错误的参数设置和可视化1.4.2在非网络空间的搜索参考资料相关文章:机器学习|目录监督学习|决策树之网络搜索监督学习|
SVM
X1AO___X1A
·
2023-02-05 08:19
机器学习基础
机器学习
人工智能
Sklearn
Python
网络搜索
svm
入门实战之手写体识别
svm
入门实战之手写体识别先上代码!!#从sklearn.datasets里导入手写体数字加载器。
theo_NI
·
2023-02-05 08:51
机器学习笔记——支持向量机(3)——原问题和对偶问题
引言在上一节我们介绍了支持向量机
svm
解决非线性相关的问题。如何利用已知的K和未知的ψ去解决优化问题是关键。在这一节将针对原问题原对偶问题进行学习。
Eugene丶SHAO
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2023-02-05 07:09
机器学习
机器学习
算法
人工智能
支持向量机
python
机器学习课后题——贝叶斯
对小规模的数据表现很好,能处理
多分类
任务,适合增量式训练,尤其是数据量超出内存时,可以一批批的去增量训练。对缺失数据不太敏感。朴素贝叶斯的主要缺点有:如果输入变量是相关的,则会出现问题。
Yuetianw
·
2023-02-05 07:09
机器学习
机器学习
OpenMMLab AI实战营 笔记打卡 #第三课
特征提取是指从大量图像中提取许多有用的信息,如颜色、形状等,而特征分类则使用机器学习算法(如决策树、KNN、
SVM
等)来将提取出的特征与已知的物体或标识进行对比,以达到最终的分类目的。
庆天
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2023-02-05 07:09
计算机视觉
自然语言处理
支持向量机(
SVM
)中的对偶问题
前言在
SVM
中有一个求极小值的问题转换过程,转换为一个对偶问题,但是我不太清楚这个问题为什么可以转换,而且还不太清楚为什么这么转换?不太明确转换后有什么优点,写个文章来了解这些内容。
予亭
·
2023-02-05 07:05
机器学习
机器学习
支持向量机
svm
对偶问题
机器学习,详解
SVM
软间隔与对偶问题
今天是机器学习专题的第34篇文章,我们继续来聊聊
SVM
模型。我们在上一篇文章当中推导了
SVM
模型在硬间隔的原理以及公式,最后我们消去了所有的变量,只剩下了α\alphaα。
TechFlow
·
2023-02-05 07:32
机器学习
机器学习
支持向量机
python
算法
机器学习算法——贝叶斯分类器1(贝叶斯决策论)
以
多分类
任务为例解释其基本原理。1.先验概率(Priorprobability)先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,反映了我们在实际观察之前对某种状态的预期。
Vicky_xiduoduo
·
2023-02-05 07:32
贝叶斯分类器
机器学习
算法
人工智能
概率论
深度学习 用户画像_深度学习在用户画像方面的应用系列
实际上,用户画像的方法有很多,我把他们暂且分为两种,一种是传统机器学习算法,例如无监督聚类、
多分类
算法(集成树等),这些方法都需要我们手动提取每个用户的特征,用一个特征向量去代表一个用户,我们把特征向量放到模型里
weixin_39885690
·
2023-02-05 07:53
深度学习
用户画像
Lesson 5.2 分类模型决策边界与模型评估指标(中)
Score1.准确率局限2.混淆矩阵(Confusionmatrix)3.混淆矩阵中的模型评估指标3.1围绕识别类别1所构建的评估指标3.2围绕识别类别0所构建的评估指标4.混淆矩阵评估指标使用策略5.
多分类
混淆矩阵接下来
虚心求知的熊
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2023-02-05 03:02
机器学习
人工智能
python
判别模型 vs 生成模型
与一个阈值比较,然后根据比较结果判定X的类别条件概率分布:输入X返回X属于每个类别的概率;将其中概率最大的作为X所属的类别1.判别模型代表:K近邻、感知机(神经网络)、决策树、逻辑斯蒂回归、最大熵模型、
SVM
elephantnose
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2023-02-05 01:34
5、优化方法:随机梯度下降法
我们看到有很多方法和版本(例如SoftMax、
SVM
)。回顾一下,线性评分函数是这样的:f(Xi,W)=WXi,
SVM
损失的公式为:对于样例xi,如果给一组参数
qxdx.org
·
2023-02-05 01:51
计算机视觉
损失函数的最优化
数值梯度
微分梯度
梯度检查
梯度下降法
python机器学习基础
python机器学习基础错误笔记Logistic回归和线性
SVM
代码报错书本代码importmglearnimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.
svm
importLinearSVCX
N:O:N
·
2023-02-04 23:42
机器学习
python
支持向量机
已写博客目录
BP神经网络和
SVM
实现时间序列预测(2019-03-23)配电网潮流计算(2019-03-23)用CNN做电能质量扰动分类(2019-03-28)LightGBM实现时间序列预测(2019-04-02
南海金雕
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2023-02-04 18:08
VMware 设置 Fedora 33 桌面 1080p 分辨率
Bug1890815-Waylandsessiona
svm
ware16guestdoesnotres
Giliver
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2023-02-04 15:10
数据集预处理之归一化
例如,许
多分类
器通过欧几里得距离来计算两点之间的距离。如果其中一个要素的取值范围较广,则该距离将受此特定要素支配。
「已注销」
·
2023-02-04 15:56
机器学习
计算机视觉
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
Softmax Classifier
多分类
问题
文章目录8、SoftmaxClassifier
多分类
问题8.1Revision8.2Softmax8.2.1Design8.2.2SoftmaxLayer8.2.3NLLLossvsCrossEntropyLoss8.2.4Mini-Batch8.3MNISTdataset8.3.1ImportPackage8.3.2PrepareDataset8.3.3DesignModel8.3.4Const
LeoATLiang
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2023-02-04 13:43
【PyTorch深度学习】实践
分类
深度学习
pytorch
线性回归
不同回归算法精度比对
回归即预测与对象关联的连续值属性1.库导入importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.
svm
importSVR
horizon012
·
2023-02-04 13:04
自用
python学习
回归
机器学习
python
R语言使用xgboost包拟合xgboost
多分类
模型:caret包的confusionMatrix函数输出
多分类
混淆矩阵(包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等)
R语言使用xgboost包拟合xgboost
多分类
模型:caret包的confusionMatrix函数输出
多分类
混淆矩阵(包含许多衍生指标、PPV、NPV、特异度、敏感度、p值等)目录
statistics.insight
·
2023-02-04 12:11
R语言入门课
人工智能
数据分析
r语言
数据挖掘
AI重温:二分类和
多分类
的交叉熵区别
一般激活函数使用sigmoidSigmoid计算公式:此时交叉熵计算公式:or代码如下:corss=np.mean(-np.sum(y*np.log(y_hat)+(1-y)*np.log(1-y_hat)))
多分类
怀尔斯666
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2023-02-04 12:09
学习
python
Cross-entropy
activate
捋一捋二分类和
多分类
中的交叉熵损失函数
通过矩阵变换,将最后的输出值定为1维01之间的数值,再用BCEloss函数(二分类交叉熵损失函数)构建计算图
多分类
:隐藏层用激活sigmoid函数处理线性变换后的值,最后一层用softmax函数【e(x
ShuaS2020
·
2023-02-04 12:38
深度学习入门
神经网络
pytorch
深度学习
书单
《说服的艺术》,《关键20小时快速学会任何技能》数学《统计学习方法》作者:李航王萱认为,这本书由浅入深,涉及的知识面非常广,算法包括NB、LR、
SVM
、CART、GBDT、感知机、最大熵、EM、HMM、
javaBoy_hw
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2023-02-04 12:27
多类别
SVM
损失和交叉熵损失比较
多类别
SVM
损失和交叉熵损失是机器学习中两种常用的损失函数,为了加深自己对它们的理解也便于以后回顾,下面以表格的形式从它们的主要思想、对应的分类器、损失计算公式以及对权重矩阵的梯度计算公式四个方面进行对比
Blateyang
·
2023-02-04 12:06
深度学习
机器学习
损失函数
多分类
问题
但是在现实生活中,存在着大量的
多分类
问题。下面就以鸢尾花数据集来学习如何实现
多分类
的任务。
xuechanba
·
2023-02-04 12:36
笔记
分类
机器学习
算法
softmax与CrossEntropyLoss(),log_softmax与 NLLLoss()
我们在处理单标签
多分类
问题时,若考虑用softmax来对模型最后输出作计算以得到各标签的概率分布,那之后可以通过crossentropy做一个似然估计,求得误差但softmax求出来的概率分布中,每个标签的概率
联邦学习小白
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2023-02-04 11:51
pytorch笔记
pytorch
【周志华机器学习】十三、半监督学习
文章目录参考资料1.未标记样本1.1主动学习1.2常见假设1.3半监督学习划分2.生成式方法3.半监督
SVM
4.基于分歧的方法5.半监督聚类5.1Constrainedk-means5.2少量有标记样本参考资料
CHH3213
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2023-02-04 09:47
机器学习
机器学习
人工智能
SVM
模型实现人脸识别
SVM
模型实现人脸识别
SVM
训练过程【fetch_lfw_people】数据集加载查看数据属性数据降维交叉验证获取最优参数划分数据集并进行模型训练模型预测可视化模型存储与加载附完整代码
SVM
训练过程本文通过
IDONTCARE8
·
2023-02-04 08:10
机器学习
机器学习
支持向量机
python
基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比
传统机器学习模型算法对比基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比数据获取数据划分模型构建模型训练以及验证效果展示基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比本文基于鸢尾花数据集进行训练,分别对逻辑回归、k近邻、决策树、随机森林、XGB、
SVM
IDONTCARE8
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2023-02-04 08:08
机器学习
python
逻辑回归
人工智能
随机森林
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 2课
2.卷积神经网络将以上特征的设计,交给神经网络,超越人工设计特征的局限,生成特征向量,初期还是使用
SVM
等分类器,后期的分类器由全连接层完成,实现分类任务的端到端模
代码的小白~
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2023-02-04 07:12
深度学习
人工智能
Privacy-Preserving Classification Scheme Based ON
SVM
Privacy-PreservingClassificationSchemeBasedON
SVM
IEEESYSYEMSJOURNAL2022/4/26READINGNOTES1.Abstract1.1
SVM
isplayacrucialpartinMLdataminingpatternrecognition1.2privacyprotectionofsenstivedatain
SVM
Sisbecom
青漾
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2023-02-04 04:35
在k8s集群中部署nexus3容器仓库
首先和大家一样,来说说现在比较主流的一些数据仓库Docker官方的Registry原生仓库SuSE团队推出的出的Portus:https://github.com/SUSE/Portu
sVM
Ware中国团队推出的企业级仓库
小岳岳不怕
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2023-02-04 01:07
机器学习随笔二——核函数
对于非线性的情况,
SVM
的处理方法是选择一个核函数κ(⋅,⋅),通过将数据映射到高维空间,来解决在原始空间中线性不可分的问题。
Jason&Zhou
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2023-02-04 00:54
机器学习
如何使用MONAI构建
多分类
dataset--直接从文件夹加载数据
如图所示,做多类别分类,每个文件夹代表一个类别,所有图像均为NIFTI格式,如何加载进MONAI进行训练?在这之前,我们来看看MONAIdataset加载方法:MONAIdataset的数据(image,label)输入有两种形式,一种是array(数组),一种是dict(字典)。简单区分一下以array形式加载数据images=["IXI314-IOP-0889-T1.nii.gz","IXI2
Tina姐
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2023-02-03 23:00
Monai
分类
深度学习
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