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分类器
线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像
分类器
,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
科学的N次方
·
2024-03-18 07:13
人工智能
线性代数
cnn
人工智能
论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻
分类器
的方法就能实现非常优异的小样本分类效果
深视
·
2024-02-24 10:28
论文阅读笔记
#
小样本学习
深度学习
小样本学习
SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻
分类器
结合起来,以进行图像识别。
头柱碳只狼
·
2024-02-24 10:28
小样本学习
【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能?
3种数据类型评价
分类器
:真实的分类值;预测的分类值;预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。
生物信息与育种
·
2024-02-20 23:04
[OPENCV]009.目标检测
1.级联
分类器
在这里,我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中,我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。
酷咪哥
·
2024-02-20 11:31
OPENCV
目标检测
计算机视觉
opencv
Video Feature extracting
然而一张图相对整个视频是很小的一部分,特别当这帧图没有那么的具有区分度,或是一些和视频主题无关的图像,则会让
分类器
摸不着头脑。因此,学
水溺三千
·
2024-02-20 08:00
质量评价
计算机视觉
深度学习
cnn
OpenCV 识别人脸数量
importcv2img=cv2.imread("22.png")#读取人脸图像#加载识别人脸的级联
分类器
faceCascade=cv2.CascadeClassifier("Lib\\site-packages
QQ546475772
·
2024-02-20 02:11
opencv
计算机视觉
人工智能
【机器学习笔记】11 支持向量机
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性
分类器
(generalizedlinearclassifier
RIKI_1
·
2024-02-19 19:38
机器学习
机器学习
笔记
支持向量机
销售话术对成单有啥影响
实际上就是去训练一个
分类器
来判断:坐席
wxl781227
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2024-02-19 19:31
深度学习
算法
人工智能
机器学习
如何使用 Opencv 实现人脸检测和人脸识别?
1.人脸检测CascadeClassifier加载Opencv自带的人脸检测haarcascade_frontalface_alt.xml
分类器
。
学习不断
·
2024-02-19 18:25
支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现
01核技巧关于支持向量机,我们有这样的共识:支持向量机是一种
分类器
,之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果,是一种决策机;支持向量机的泛化误差较低,即,有良好的学习能力,且学到的模型具有很好的推广性
Sudden
·
2024-02-19 18:44
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现
R-CNN:传统的目标检测算法:使用穷举法(不同大小比例的滑窗)进行区域选择,时间复杂度高对提取的区域进行特征提取(HOG或者SIFT),对光照、背景等鲁棒性差使用
分类器
对提取的特征进行分类(SVM或Adaboost
今 晚 打 老 虎
·
2024-02-19 18:49
面试之CV基础知识
深度学习
点滴
面试:正确率能很好的评估分类算法吗
正确率(accuracy)正确率是我们最常见的评价指标,accuracy=(TP+TN)/(P+N),正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比,通常来说,正确率越高,
分类器
越好。
华农DrLai
·
2024-02-19 15:08
分类
数据挖掘
人工智能
机器学习
深度学习
大数据
算法
OpenCV识别人脸案例实战
该函数由
分类器
对象调用,其语法格式为:objects=cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale(image[,scaleFactor[,minNeighbors[,flags
superdont
·
2024-02-19 11:37
计算机视觉
opencv
python
人工智能
计算机视觉
矩阵
【百面机器学习笔记】模型评估
Accuracy=n(correct)/n(total)当负样本占99%时,
分类器
把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。
葡萄肉多
·
2024-02-15 08:06
FEELnc: LncRNA注释工具
LncRNA的工具,FEELnc:atoolforlongnon-codingRNAannotationanditsapplicationtothedogtranscriptome,该软件基于随机森林二
分类器
来对
小潤澤
·
2024-02-14 16:48
机器学习:多项式模型朴素贝叶斯
分类器
(原理+python实现)
简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理,其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致,唯一的区别在于单词的计数方式,由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知,在文本处理的环节中,我们将单词是否出现在词组作为特征,但在多项式朴素贝叶斯中,我们将单词在词组中出现的次数作为特征,因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可,变成如下方式:defbagOfWords2VecMN(vocabList,in
DocPark
·
2024-02-14 13:03
机器学习
python
阿里文档类图像的智能识别,文档分类自定义
分类器
而自定义
分类器
则允许用户根据自己的需求,训练出更适合自己场景的文档分类模型。本文将详细介绍阿里云文档类图像智能识别服务以及如何使用自定义
分类器
进行文档分类。
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
·
2024-02-14 11:29
机器学习人工智能
分类
数据挖掘
人工智能
文档类图像的智能识别,文档分类自定义
分类器
在实际应用中,文档分类是文档类图像识别的一个重要环节,而自定义
分类器
则可以提高文档分类的准确性和适应性。本文将介绍文档分类自定义
分类器
的相关概念和方法。
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
·
2024-02-14 11:53
机器学习人工智能
人工智能
机器学习
深度学习
zero shot classification提取主题词
zeroshotclassification提出了一种使用预训练的NLI模型作为现成的零样本序列
分类器
的方法。该方法的工作原理是将要分类的序列设置为NLI前提,并从每个候选标签构建一个假设。
狗庄欺人太甚
·
2024-02-14 11:49
NLP
机器学习
python
算法
【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018
Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉
分类器
,并提供视觉数据。
一只瓜皮呀
·
2024-02-14 11:19
零样本学习
图神经网络
知识图谱
深度学习
机器学习
影像组学学习笔记(20)-通俗讲解集成学习ensemble learning
本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(20)主要介绍:集成学习的通俗讲解集成学习(ensemblelearning)将多个
分类器
结合在一起使用Bagging:同质学习器,彼此独立,投票
北欧森林
·
2024-02-13 22:39
13自然语言处理基础入门
最后将提取到的特征送进
分类器
进行训练。什么是自然语言处理NLP(NaturalLanguageProcessing,自然语言处理)当中所谓的「自然」是为了
Jachin111
·
2024-02-13 21:04
传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯
分类器
等
分类器
直接分割,有的使用
分类器
进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机
分类器
需要标签吗?
问题描述:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯
分类器
等
分类器
直接分割,有的使用
分类器
进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机
分类器
需要标签吗?
神笔馬良
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2024-02-13 21:03
图像处理
支持向量机
人工智能
机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践
具体来说,朴素贝叶斯
分类器
首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup
·
2024-02-13 13:07
机器学习入门
机器学习
概率论
人工智能
CSP-202006-1-线性
分类器
CSP-202006-1-线性
分类器
解题思路通过比较第一个训练数据点的类别和直线函数值的正负来确定标准类别和标准函数值的正负。
LOST P
·
2024-02-13 10:57
算法
c++
基于神经网络实现手写数字识别(matlab)
二、
分类器
原理阐述1、前向传播:输入样本从输入层传入,经隐层逐层处理后,传到输出层,计算实际输出和期望输出的误差。2、误差反向传播:
入门小新手
·
2024-02-13 10:22
神经网络
matlab
机器学习
Logistic回归
训练
分类器
时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法。
洛克黄瓜
·
2024-02-13 09:27
34从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 --方向梯度直方图
第三步是将这些特征输入
分类器
进行分类。方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients)以下简称HOG,就是一种人工设计的特征,用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的
Jachin111
·
2024-02-12 15:37
GEE——巴西年度土地覆盖下载和地图展示(Mapbiomas 集成包)内含使用教程和下载链接
巴西年度土地利用和土地覆盖制图项目是一项涉及生物群落、土地利用、遥感、GIS和计算机科学专家的协作网络的计划,这些专家依靠Google地球引擎平台及其云处理和自动
分类器
功能来生成巴西的年度土地利用和土地覆盖时间序列
此星光明
·
2024-02-12 15:41
Google
Earth
Engine
GEE教程训练
gee
巴西
土地分类
数据下载
土地覆盖
Spark MLlib
二、机器学习流水线(一)机器学习流水线概念(二)流水线工作过程(三)构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换(一)特征提取:TF-IDF(二)特征转换:标签和索引的转化四、分类与回归(一)逻辑斯蒂回归
分类器
Francek Chen
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2024-02-12 11:15
Spark编程基础
spark-ml
spark
mllib
机器学习
Python概率建模算法和图示
要点Python朴素贝叶斯
分类器
解释概率学习示例Python概率论,衡量一个或多个变量相互依赖性,从数据中学习概率模型参数,贝叶斯决策论,信息论,线性代数和优化Python线性判别分析分类模型,逻辑回归
亚图跨际
·
2024-02-12 09:26
数学
机器学习
Python
python
算法
概率建模
统计
Deep Learning for Anomaly Detection: A Review(翻译)
主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五.学习常态的特征表征(特征提取器即
分类器
appron
·
2024-02-11 14:50
入侵检测
异常检测
网络攻击检测
机器学习系列(8)——提升树与GBDT算法
0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本
分类器
的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。
陌简宁
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2024-02-11 14:40
机器学习
集成学习——梯度提升树(GBDT)
即通过多轮迭代,每轮迭代生成一个弱
分类器
,并在上一轮
分类器
残差的基础上进行训练,但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型,且迭代思路与Adaboost(利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新训练集的权重
wxw_csdn
·
2024-02-11 14:10
机器学习
集成学习
GBDT
梯度提升树
sklearn
学习笔记 ——GBDT(梯度提升决策树)
一.前言GBDT(GradientBoostingDecisionTree)梯度提升决策树,通过多轮迭代生成若干个弱
分类器
,每个
分类器
的生成是基于上一轮分类结果来进行训练的。
dastu
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2024-02-11 14:40
数据挖掘
机器学习
数据挖掘
TCGA+biomarker——C-index
ROC曲线,展示特异性和敏感性,ROC曲线下的面积被称为AUC,它介于0.5和1之间,作为数值可以直观的评价
分类器
的好坏,值越大越好。2
Clariom
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2024-02-10 20:14
单细胞分析之细胞注释工具Garnett
Garnett使用弹性网回归模型的机器学习算法训练出一个基于回归的
分类器
。随后训练好的
分类器
就可以用于更多数据集的细胞类型定义。官网:https://cole-trapn
11的雾
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2024-02-10 19:00
机器学习9-随机森林
每个决策树都是一种
分类器
,通过对输入数据进行一系列的决策来进行分类。2.随机抽样:在构建每个决策树时,随机森林从原始数据
dracularking
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2024-02-10 10:12
机器学习
python
机器学习
随机森林
Task10-向前分布算法和梯度提升决策树
(1)Adaboost的加法模型:在Adaboost的基础上,将多个基
分类器
合并为一个复杂
分类器
,是通过计算每个基
分类器
的加权和。
沫2021
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2024-02-10 09:42
机器学习(8)
本章节是对我学习完机器学习(周志华)第八章所做出来的总结第八章集成学习8.1个体与集成集成学习:通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多
分类器
系统、基于委员会的学习等。
LY豪
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2024-02-10 03:24
AdaBoost 算法
AdaBoost算法是一种经典的集成学习算法,它将多个弱
分类器
集成起来,以达到较高的分类准确率,广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面,AdaBoost是非常经典、成功的一个算法。
Rnan-prince
·
2024-02-08 08:03
机器学习
算法
Adaboost
机器学习
AdaBoost算法
Boosting方法的核心思想在于将多个弱
分类器
组合成一个强
分类器
。这些弱
分类器
通常是简单的模型,比如决策树,它们在训练过程中的错误会被后续的弱
分类器
所修正。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
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2024-02-08 08:29
机器学习算法
算法
机器学习
人工智能
1、卷积
分类器
简介卷积
分类器
训练
分类器
示例-训练一个卷积
分类器
步骤1-加载数据步骤2-定义预训练基步骤3-附加头步骤4-训练结论欢迎来到计算机视觉!你是否曾经想过教一台计算机去看?在这门课程中,这正是你将要做的!
AI算法蒋同学
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2024-02-08 06:53
计算机视觉
人工智能
计算机视觉
随机森林
分类器
原理简述
什么是随机森林
分类器
?
散修然
·
2024-02-07 20:30
机器学习算法原理
随机森林
人工智能
大数据
机器学习(machine learning)大合集
1、线性
分类器
怎么理解呢?我们可以把此
分类器
理解为线性空间的划分,最简单的,在二维空间上,通过直线的划分。第二个理解可以理解为模板匹配,W的每一行可以看做是其中一个类别的模板。
AI信仰者
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2024-02-07 17:54
Scikit-learn-04.决策树算法
决策树是
分类器
中的一种,属于有监督学习方法。简单来说,
分类器
就是根据样本的特征或属性,划分到已有的类别中。也就是说,这些类别是已知的
sun zi chao
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2024-02-07 09:02
scikit-learn
决策树
scikit-learn
python
解释性AI(XAI)技术和方法
局部解释工具的使用:LIME的应用:对于复杂的机器学习
分类器
预
李建军
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2024-02-07 09:00
软件使用
人工智能
Sklearn库知识学习-学习笔记
机器学习"课程内容导学1.1机器学习的目标1.2机器学习分类监督学习监督学习是指:利用一组已知类别的样本调整
分类器
的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。
努力奋斗的durian
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2024-02-07 08:22
神经网络的参数设计
论文将卷积网络分为
分类器
和特征提
菜鸟瞎编
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2024-02-06 23:48
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