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標(biāo)簽 > 分類器
分類是數(shù)據(jù)挖掘的一種非常重要的方法。分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會一個分類函數(shù)或構(gòu)造出一個分類模型（即我們通常所說的分類器（Classifier））。該函數(shù)或模型能夠把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)紀(jì)錄映射到給定類別中的某一個，從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測。
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去噪擴散概率模型（DDPM）在圖像生成、音頻合成、分子生成和似然估計領(lǐng)域都已經(jīng)實現(xiàn)了 SOTA 性能。同時無分類器（classifier-free）指導(dǎo)...
OpenCV編程：OpenCV3.X訓(xùn)練自己的分類器
OpenCV的官方已經(jīng)提供了很多訓(xùn)練好的分類器文件，在OpenCV的安裝目錄下有，文件中提供了常見的 人臉檢測、眼睛檢測、貓臉檢測、行人檢測等，看XML...
這里，我們將討論兩個重要的度量指標(biāo)，即精度和召回率，它們被用于度量分類模型（即分類器）的性能。特別地，我們將討論如何用這兩個指標(biāo)來評估決策樹模型。
2020-07-06 標(biāo)簽：分類器性能指標(biāo)深度學(xué)習(xí) 4957 0
一對其余其實更加好理解，每次將一個類別作為正類，其余類別作為負類。此時共有（N個分類器）。
2019-12-03 標(biāo)簽：分類器機器學(xué)習(xí) 8374 0
而a是關(guān)于誤差的表達式，到這里就可以得到比較清晰的答案了，所有的一切都指向了誤差。提高錯誤點的權(quán)值，當(dāng)下一次分類器再次分錯了這些點之后，會提高整體的錯誤...
2019-08-09 標(biāo)簽：分類器學(xué)習(xí)算法檢測方法 3820 0
一種機器學(xué)習(xí)方法可以從一個人的步態(tài)中識別人的感知情緒
“情感在我們的生活中扮演著重要的角色，定義著我們的經(jīng)歷，塑造著我們看待世界和與他人互動的方式，”作者在論文中寫道。“由于感知情感在日常生活中的重要性，自...
2019-07-07 標(biāo)簽：分類器機器學(xué)習(xí) 3708 0
開發(fā)成功的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序需要一定的“偏方”
澄清說明：分類器與學(xué)習(xí)器的含義是什么？假設(shè)你有訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并使用你構(gòu)建另一個程序（模型）的程序處理這些數(shù)據(jù)，例如決策樹。學(xué)習(xí)器是從輸入數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹模型的...
2019-05-16 標(biāo)簽：函數(shù)分類器機器學(xué)習(xí) 3060 0
是時候搭建屬于自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了！
對于圖像分類問題，Dense層可能是不夠的。但我們也可以另辟蹊徑！有完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可供下載。我們可以切掉它們的最后一層softmax分類，并用下載的...
2019-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器深度學(xué)習(xí) 2917 0
開發(fā)成功的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序需要一定的“民間技巧”
似乎我們陷入了困境。幸運的是，我們想要在現(xiàn)實世界中學(xué)習(xí)的特性并不是從所有數(shù)學(xué)上可能的函數(shù)集中統(tǒng)一繪制的!實際上，非常一般的假設(shè)——就像具有相似類的類似示...
2019-05-16 標(biāo)簽：函數(shù)分類器機器學(xué)習(xí) 2617 0
用于語音情緒識別的基于對抗學(xué)習(xí)的說話人無關(guān)的表示
作者基于本模型和兩種訓(xùn)練技巧分別在IEMOCAP數(shù)據(jù)集和SpeechOcean中文大數(shù)據(jù)集上做了測試，所用的具體模型結(jié)構(gòu)如下所示，實驗結(jié)果表明，在IEM...
2019-05-07 標(biāo)簽：分類器數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 4723 0
通常情況下，如果是小訓(xùn)練集，高偏差/低方差的分類器（例如，樸素貝葉斯NB）要比低偏差/高方差大分類的優(yōu)勢大（例如，KNN），因為后者會發(fā)生過擬合（ove...
2019-04-24 標(biāo)簽：算法分類器機器學(xué)習(xí) 1.3萬 0
深度學(xué)習(xí)真正可以實現(xiàn)什么，與經(jīng)典計算機視覺的區(qū)別是什么？
看起來他正在用一些隨機看的過濾器對每個圖像進行卷積，然后使用一些非常奇怪的邏輯，許多“if then else”語句具有大量搞不懂的參數(shù)來獲得最終答案。...
2019-04-19 標(biāo)簽：分類器計算機視覺深度學(xué)習(xí) 4407 0
劍橋大學(xué)的研究人員設(shè)計了一個AI“偷聽”算法
實驗使用的設(shè)備Nexus 5和Nexus 9，尺寸分別為137.84mm×69.17mm×8.59mm和228.2mm×153.7mm×8mm。兩款設(shè)備...
基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)創(chuàng)建大規(guī)模數(shù)據(jù)集
舉個例子，如果我們想識別出與名人相關(guān)的內(nèi)容，一方面可以使用現(xiàn)有的命名實體識別（NER）模型來標(biāo)注出不包含與名人無關(guān)的人的內(nèi)容來實現(xiàn)這一任務(wù)。這就巧妙地將...
2019-03-19 標(biāo)簽：分類器機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3695 0
和之前文章中的兩個物種（貓和狗）的分類略有不同，這次使用的數(shù)據(jù)集全部是狗，需要把這些狗分到不同的類別中。也就是說，圖片之間特征的區(qū)別的差異要比之前貓和狗...
Alex 選擇通過構(gòu)建實用項目來學(xué)習(xí)。他決定建立一個分類器，以檢測戰(zhàn)斗機飛行員是否在飛機上失去意識。Alex 希望通過觀察飛行員的視頻來發(fā)現(xiàn)這一點。他知...
2018-12-31 標(biāo)簽：分類器機器學(xué)習(xí) 2286 0
如何在您自己的圖像上運行示例腳本，并對您有助于控制訓(xùn)練過程的一些選項作進一步解釋
任何訓(xùn)練在開始之前，需要一組圖像來向網(wǎng)絡(luò)傳授您想要識別的新類別。本文后半部分會介紹該如何準(zhǔn)備自己的圖像，但為了方便起見，我們創(chuàng)建了一個關(guān)于經(jīng)許可的花卉照...
2018-11-22 標(biāo)簽：圖像分類器遷移學(xué)習(xí) 3279 0
如何讓分類器預(yù)測目標(biāo)是否為“背景”的概率
我有一種能顯著改善這種情況的方法：不讓背景類別學(xué)習(xí)特征，只讓它學(xué)習(xí)一種可訓(xùn)練變量，即它的logit。這樣一來，背景類別不會被嵌入到某個具體的區(qū)域中，給那...
2018-10-24 標(biāo)簽：分類器機器學(xué)習(xí) 4034 0
如何利用兩種機器學(xué)習(xí)的方法——邏輯回歸和樸素貝葉斯分類器
特征工程是不一個簡單的技能，它更像是復(fù)雜的藝術(shù)形式。 它包含了考慮數(shù)據(jù)集和域的過程，選擇對于模型最有用的特征，以及測試特征以優(yōu)化選擇。 Scikit-l...
2018-10-04 標(biāo)簽：分類器機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6368 0
從上述問題的角度出發(fā)，集成學(xué)習(xí)分為兩類流派：Bagging與Boosting。Bagging（Bootstrap Aggregating）對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擦用...
2018-09-23 標(biāo)簽：算法集成學(xué)習(xí)分類器 1.2萬 0
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