E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
svm多分类
基于深度学习的植物虫害检测
选择
SVM
工具箱和Matlab的图形用户界面工具箱GUI设计开发了苜蓿植物病虫害识别系统,构建了自然环境下图像数据库和特定环境图像数据库,为今后的植物病虫害图像识别技术的发展奠定了基础。
TuTu998
·
2023-01-30 05:07
图像识别
数据库
人工智能
大数据
编程语言
记录下Tesla V100s vmware EXTI 7.0 虚拟机直通显卡cuda、cudnn安装
记录下TeslaV100
svm
wareEXTI7.0虚拟机直通显卡cuda、cudnn安装前提:已对4GPUserver做了虚拟化,并成功采用显卡直通方案为虚拟机分配了多卡。
君宝bob
·
2023-01-30 05:05
边缘分布式计算
数字空间建设指南
linux
python
人工智能
百面机器学习|第三章 经典算法
前言此为本人学习《百面机器学习——算法工程师带你去面试》的学习笔记经典算法1、支持向量机1、在空间上线性可分的两类点,分别向
SVM
超平面上做投影,这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗?
砍柴人z
·
2023-01-30 04:39
归一化(softmax)、信息熵、交叉熵
另外,在
多分类
预测时,比如:一张图,要预测它是猫,或是狗,或是人
shaolin79
·
2023-01-30 02:58
机器学习面试之LR与
SVM
的异同
一、逻辑回归LR(1)模型表达式:与单个神经元加Sigmoid激活函数的表达与效果相同(2)损失函数:二分类交叉熵损失(3)参数估计:损失函数的求导梯度下降(4)关于LR的一些提问:(a)逻辑回归为什么使用极大似然函数作为损失函数?极大似然函数与对数损失等价,使得最终的梯度更新与Sigmoid函数无关,更新速度稳定。而平方损失会导致梯度更新的速度很慢。(b)如果特征高度相关或者一个特征重复多遍会有
梦无音
·
2023-01-29 22:09
支持向量机
SVM
总结
1.
SVM
原理
SVM
是一个二分类模型,在特征空间中寻找一个最大间隔的线性分类器。
shuer0218
·
2023-01-29 21:04
手动以及使用torch.nn实现前馈神经网络实验
其他文章文章目录一、任务1-手动实现前馈神经网络1.1任务内容1.2任务思路及代码1.2.0数据集定义1.2.1手动实现前馈网络-回归任务1.2.2手动前馈网络-二分类任务1.2.3手动实现前馈神经网络-
多分类
Drailife
·
2023-01-29 19:27
pytorch学习
深度学习
神经网络
深度学习
sklearn中的
svm
参数介绍
svm
是sklearn中一个关于支持向量机的包,比较常用,在使用过程中若是不熟悉各个参数的意义,总以默认参数进行机器学习,则不能做到最优化使用
SVM
,这就是一个较为遗憾的事情了。
晓东邪
·
2023-01-29 16:50
python基础学习
机器学习
sklearn
svm
机器学习
参数选择
参数优化
python
SVM
.SVC调参实战总结与指南
一、APISVC(C=1.0,kernel=’rbf’,degree=3,gamma=’auto_deprecated’,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=-1,decision_function_shape=’ov
NanciZhao
·
2023-01-29 16:50
模型调参
SVM
.SVC参数说明
Sklearn.
svm
.SVC参数设置Sklearn.
svm
.SVC(C=1.0,kernel=’rbf’,degree=3,gamma=’auto’,coef0=0.0,shrinking=True,
ustbclearwang
·
2023-01-29 16:19
python
sklearn.
svm
.SVC
sklearn.
svm
.SVCclasssklearn.
svm
.SVC(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma='auto_deprecated',coef0=0.0,shrinking
尘归风
·
2023-01-29 16:18
机器学习笔记
SVM
,SVC,SVC之间的区别
今天开始做
svm
的入门项目,训练时用到的代码如下#对数据进行训练fromsklearn.
svm
importSVCclassifier=SVC(random_state=0)classifier.fit(
陈菜菜想当生信工程师!
·
2023-01-29 16:45
机器学习
机器学习
svm
svm
_SVC
SVM
算法概要:
SVM
算法(supportvectormachine,支持向量机),是一种二分类算法。
不破爱花灬
·
2023-01-29 16:44
机器学习
python
机器学习
Lesson 4.1-4.2 逻辑回归模型构建与
多分类
学习方法&逻辑回归参数估计
Lesson4.1逻辑回归模型构建与
多分类
学习方法首先我们来讨论关于逻辑回归的基本原理,当然,在此过程中,我们也将进一步补充机器学习数学理论基础。
Grateful_Dead424
·
2023-01-29 13:58
机器学习
逻辑回归
分类
人工智能
Pytorch 深度学习笔记
Pytorch深度学习笔记1.环境及相关依赖2.前导3.部分概念3.1深度学习3.2tensor3.3
SVM
3.4超参数3.5迁移学习4.基于迁移学习的实现4.1
多分类
4.1.1加载数据4.1.2训练4.1.3
毋丶疗
·
2023-01-29 11:37
python
pytorch
sklearn
python
计算机视觉
深度学习
【交通标志识别】Hog+
SVM
路标检测与识别【含Matlab源码 1715期】
⛄一、
SVM
路标检测识别简介1路标识别完整的路标识别系统包括:图像的获取与预处理,图像分割(路标定位),特征提取,模式分类(路标识别)等部分。其中模式分类是系统的关键技术。
Matlab领域
·
2023-01-29 11:30
Matlab图像处理(进阶版)
matlab
SVM
支持向量机,函数间隔为什么取1
看过很多讲解,都没有说清楚为什么函数间隔取1及其理由1.什么是函数间隔?超平面(w,b)关于任意点(xi,yi)的函数间隔定义为:超平面(w,b)关于训练数据集T的函数间隔为超平面(w,b)关于T中所有样本点(xi,yi)的函数间隔的最小值:函数间隔就是对于分类点分类准确性的一种度量,它在训练数据集当中进行计算时总是一个正数,因为训练的时候是按照我们给的确定的标签进行分类。在固定w和b的情况下,这
削苹果皮
·
2023-01-29 11:28
机器学习
svm
算法
数据挖掘
支持向量机
matlab中
svm
两超平面之间的距离,
SVM
系列第三讲--函数间隔和几何间隔
上一节我们讲到,我们要像线性分类器一样找到一个超平面,不仅能够对数据点进行一个准确的分隔,同时我们希望所有的点尽量都能够远离我们的超平面,即所有点的f(x)值都是很大的正数或者是很小的负数。但这里就会有一个疑问了,为什么f(x)值能够代表数据点远离超平面的程度呢?接下来,我们将讨论点到超平面的距离问题。1、函数间隔我们的函数间隔定义为:函数间隔可以看到,函数间隔其实就是类别标签乘上了f(x)的值,
学历小助手王老师
·
2023-01-29 10:27
香蕉树上第三根芭蕉——支持向量机(
SVM
)中函数间隔和几何间隔的理解及二者关系的证明推导
在支持向量机理解上花了很长时间,也看了一些别人的博客,始终无法理解函数间隔到底是什么,和几何间隔到底区别是什么。通过去抠书上字眼,如李航的统计学习方法,上面对于函数间隔和几何间隔描述分别是表示训练数据集到超平面距离,表示样本数据集到超平面距离,似乎没有什么区别。常见公式定义如下:这个公式看起来有点高冷,心中还是疑惑云云!好像函数间距和几何间距是一个东西,没什么区别嘛,至少从定义上看是这样的!但是又
香蕉树上看芭蕉
·
2023-01-29 10:22
机器学习
SVM
SVM
函数间隔与几何间隔,函数间隔为什么可以取1
支持向量机中的函数距离和几何距离怎么理解?作者:玩物丧志TAOLI链接:https://www.zhihu.com/question/20466147/answer/95923480个人对函数间隔与几何间隔这样理解。对同一个超平面,通过比例缩放w和b,函数间隔也会同比例变化。也就是说,对于一个成功划分正负实例的超平面(不一定最优),该平面固定,但是通过缩放w和b,可以使其functionmargi
Ice199801
·
2023-01-29 10:22
传统机器学习
svm
函数间隔与几何间隔的认识
在超平面w⋅x+b=0w⋅x+b=0确定的情况下,|w⋅x+b||w⋅x+b|可以相对地表示点x距离超平面的远近。对于两类分类问题,如果w⋅x+b>0w⋅x+b>0,则xx的类别被判定为1;否则判定为-1。所以如果y(w⋅x+b)>0y(w⋅x+b)>0,则认为xx的分类结果是正确的,否则是错误的。且y(w⋅x+b)y(w⋅x+b)的值越大,分类结果的确信度越大。反之亦然。解释函数间隔:对于一个训
魔术师_
·
2023-01-29 10:20
机器学习
关于
SVM
中函数间隔与几何间隔问题总结(
SVM
系列)
3.最优化问题3.1在
SVM
中,最优化问题可以表示为如上所示,记作形式(a)。通过带入函数间隔与几何间隔的关系式,可以得
happy_lizz
·
2023-01-29 10:18
机器学习
函数间隔几何间隔
SVM
更关心的是靠近中间分割线的点,让他们尽可能地远离中间线,而不是在所有点上达到最优,因为那样的话,要使得一部分点靠近中间线来换取另外一部分点更加远离中间线。
归海天言
·
2023-01-29 10:17
函数间隔几何间隔
支持向量机
机器学习性能指标分析
2018-12-09-16-58-33.jpg其中:分类问题,一般又为分为二分类和
多分类
。
yaoleiroyal
·
2023-01-29 09:06
正确率能很好的评估分类算法吗_人工智能入门算法逻辑回归学习笔记
逻辑回归是一个非常经典的算法,其中也包含了非常多的细节,曾看到一句话:如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型,可以说
SVM
,但千万别说LR,因为细节真的太多了。
weixin_39819661
·
2023-01-29 09:28
正确率能很好的评估分类算法吗
正确率能很好的评估分类算法吗?
逻辑回归阈值
vsftpd虚拟目录一键部署
/bin/bash#ThisscriptisautoinstallvsftpdforCentOS6##Enablepa
svm
odue,portrange:40000-40080#t=`date"+%F%
Ke爺
·
2023-01-29 09:01
非肿瘤生信机器学习+实验验证思路,轻松发表4到5分SCI论文
这些都不是问题,现在我们手把手分享一下非肿瘤生信机器学习+实验验证的思路,具体分析步骤如下:分析流程第一步,差异分析第二步,GO、KEGG富集分析第三步,lasso回归分析第四步,
SVM
-RFE分析(支持向量机递归特征消除
SCI狂人团队
·
2023-01-29 08:10
常用机器学习算法入门(小白适用)
目录1.监督学习贝叶斯与朴素贝叶斯
SVM
决策树回归2.非监督学习KMeans聚类主成分分析PCA1.监督学习1.1贝叶斯与朴素贝叶斯1.11贝叶斯贝叶斯是基于对观测值概率分布的主观判断(先验概率)进行修正的定理
茶小美
·
2023-01-29 06:35
NVM V8引擎
网络部分暂且放一放还是setup()的下一步V8isGoogle'sopensourceJavaScriptengine.n.nvm=nvm.NewNebula
sVM
()typeNebula
sVM
struct
nit小星星
·
2023-01-29 06:22
Neo4j: neo4j-admin import 后成功但是没有数据
TheMatrixReloaded",2003,Movie;Sequeltt0242653,"TheMatrixRevolutions",2003,Movie;Sequel数据文件:test-header.c
svm
ovieId
cubefang
·
2023-01-29 05:23
Neo4j
填坑
neo4j
通俗易懂的解释支持向量机
ABriefIntroductionToSupportVectorMachine作者: WangShuyang abachelor'sdegreecandidate.导语:相信有很多刚入坑机器学习的小伙伴会和我一样,感觉
SVM
或跃在渊_NUE
·
2023-01-28 19:55
吴恩达机器学习:神经网络 |
多分类
问题
这周我们首先尝试使用逻辑回归来解决
多分类
问题(手写字符识别)。
拼搭小怪
·
2023-01-28 16:04
西瓜书学习笔记7-贝叶斯分类器
chapter7贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法,对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情形下,贝叶斯决策论考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记,以
多分类
为例解释原理
weixin_41872340
·
2023-01-28 15:00
西瓜书
机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器
一、算法简介1.1背景监督学习分为生成模型(generativemodel)与判别模型(discriminativemodel)判别模型:
SVM
,LR,KNN,NN,CRF等生成模型:贝叶斯方法(NaiveBayes
why do not
·
2023-01-28 15:59
机器学习
算法
概率论
机器学习
softmax 激活函数
目录softmax函数softmax激活函数softmax用于
多分类
过程中,它作用在输出层将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间,可以看成概率来理解,从而来进行
多分类
!
SYP_
·
2023-01-28 12:07
自然语言处理(NLP)
机器学习
深度学习
Softmax激活函数
在
多分类
问题中,我们通常回使用softmax函数作为网络输出层的激活函数,softmax函数可以对输出值进行归一化操作,把所有输出值都转化为概率,所有概率值加起来等于1,softmax的公式为简单的Softmax
qianchedu
·
2023-01-28 12:07
pytorch
pytorch
softmax/sigmoid tanh/ReLU/Leaky ReLU
sigma(x_i)={\frac{e^{xi}}{\sum_{j=1}^{j=n}e^{xj}}}σ(xi)=∑j=1j=nexjexi概率之和为1,元素之间相互关联抑制,取值被压缩到(0,1)可用于
多分类
问题
mrcoderrev
·
2023-01-28 12:07
毛卷卷的数据科学之路-支持向量机(代码篇)
目录1
SVM
2理论基础3算法演练3.1主要流程3.2算法详解第一步库函数的导入第二步构建数据集并进行模型训练第三步模型参数的查看第四步模型的预测第五步模型的可视化1
SVM
支持向量机(SupportVectorMachine
Persistent J
·
2023-01-28 10:07
机器学习
算法
支持向量机
数据分析
数据挖掘
机器学习实战(第六章-支持向量机-所有代码与详细注解-python3.7)
(我的代码都是可直接运行的,只要环境正确)1、
svm
01_SMO_base.py'''简化版的PlattSMO算法100个测试点,训练需要数秒数据可视化参考自:
我有明珠一颗
·
2023-01-28 10:33
机器学习
支持向量机
机器学习实战
python3.7
代码与注解
第六章
SVM
支持向量机的应用
支持向量机基于统计学习理论,强调结构风险最小化。其基本思想是:对于一个给定有限数量训练样本的学习任务,通过在原空间或经投影后的高维空间中构造最优分离超平面,将给定的两类训练样本分开,构造分离超平面的依据是两类样本对分离超平面的最小距离最大化。1.它的思想可用下图说明,图中描述的是两类样本线性可分的情形,图中“圆”和“星”分别代表两类样本。根据支持向量机原理,建立模型就是要找到最优分离超平面(最大间
chy3232
·
2023-01-28 10:02
学习
人工智能
支持向量机
机器学习
数据挖掘
数据挖掘-支持向量机(
SVM
)+代码实现
目录从例子出发算法原理超平面支持向量如何处理不清晰的边界非线性可分的情况常见的核函数算法的优点代码的实现总结从例子出发算法原理支持向量机(
SVM
)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,
Lingxw_w
·
2023-01-28 10:31
数据挖掘和数据分析
数据挖掘
人工智能
算法
在MNIST数据集上实现
SVM
、KNN、VGG、ResNet分类算法
目录引言一、数据集的准备二、算法设计
SVM
KNNVGGNetResNet三、实验与分析四、总结引言计算机视觉作为人工智能的一个重要分支,其显著的研究成果已逐渐应用于人们的实际生活中,如人脸识别、目标追踪等
WarriorQiu
·
2023-01-28 08:52
python
sklearn
pytorch
scikit-learn
计算机视觉
什么是好的模型结果?(监督学习模型的衡量)
(回归)二分类问题假设检验,p-valueconfusionmatrix混淆矩阵召回率,准确率F1-scoreROC&AUC3.
多分类
模型如何衡量模型结果?
esskeetit
·
2023-01-28 07:22
面对对象:创建对象
debug主函数也是个类在主函数所在的类还是要p
svm
再这里面编
独立Demo制作者
·
2023-01-28 06:59
20年数据开发大牛总结出的大数据挖掘:概念、模型、方法和算法
本书特点1.介绍支持向量机(
SVM
)和Kohonen映射2.讲解DBSCAN、BIRCH和分布式DBSCAN聚类算法3.介绍贝叶斯网络,讨论图形中的Betweeness
Python大数据工程师
·
2023-01-28 05:17
综述
比如人脸检测常用的Harr特征;行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等;3.利用分类器进行识别,比如常用的
SVM
模型基于深度学习的目标检测1.基于区域提名的,如R-CNN、SPP-net、F
snowhou
·
2023-01-27 22:48
Task5
svm
学习内容
SVM
硬间隔原理
SVM
软间隔SMO求解
SVM
代码设计1、硬间隔本文是需要一定基础才可以看懂的,建议先看看参考博客,一些疑惑会在文中直接提出,大家有额外的疑惑可以直接评论,有问题请直接提出,相互交流
酱油啊_
·
2023-01-27 16:47
基于ml-knn的多标签分类
首先要区别
多分类
和多标签的区别。
多分类
问题:一个样本的类别是多个,比如判别一个未知水果,它可能是苹果,也可能是香蕉,也可能是西瓜。水果的种类的是多样的,但是一个样本只可能是其中一类。
一心一意弄算法
·
2023-01-27 15:01
Python 机器学习——回归(逻辑回归)
0 前言本次教程分为三部分逻辑回归在二分类问题的应用逻辑回归在大数据集
多分类
问题的应用练习题如想了解逻辑回归的相关理论知识,可以参考:LogisticRegression(逻辑回归)原理及公式推导1 考试成绩预测
LowoL
·
2023-01-27 14:04
医学图像语义分割
多分类
任务计算mIoU和dice的函数
多分类
分割网络输出为的结果为[channel,height,width],channel对应分类,每个channel的pixel的值为对应当前分类的置信度。
Alex-Leung
·
2023-01-27 13:33
Python
深度学习
神经网络
深度学习
python
语义分割
上一页
51
52
53
54
55
56
57
58
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他