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標簽 > 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)的基礎上學會一個分類函數(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)紀錄映射到給定類別中的某一個，從而可以應用于數(shù)據(jù)預測。
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貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率，即該對象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。在具...
樸素貝葉斯方法是在貝葉斯算法的基礎上進行了相應的簡化，即假定給定目標值時屬性之間相互條件獨立。也就是說沒有哪個屬性變量對于決策結(jié)果來說占有著較大的比重，...
2021-10-02 標簽：數(shù)據(jù)分類器樸素貝葉斯 9791 0
目前谷歌和加州大學伯克利分校的研究已經(jīng)發(fā)表在學術(shù)網(wǎng)站arXiv上，論文標題為《用白盒、黑盒攻擊繞過Deepfake圖像鑒別工具（Evading Deep...
2020-05-11 標簽：AI數(shù)據(jù)庫分類器 8486 0
我們之所以使用卷積后的特征，是因為圖像具有“靜態(tài)型”的屬性，也就意味著在一個圖像區(qū)域的特征極有可能在另一個區(qū)域同樣適用。
院士鄔賀銓：深度神經(jīng)網(wǎng)絡實際上是個分類器
在語音識別方面，人工智能已經(jīng)超過了人，一般人類語音識別的錯誤率是5.1%，現(xiàn)在百度對漢語的語音識別，微軟對應于的語音識別已經(jīng)比這個水平要高了。當然，在嘈...
這篇 GAN 論文來自 NVIDIA Research，提出以一種漸進增大（progressive growing）的方式訓練 GAN，通過使用逐漸增大...
深度推薦系統(tǒng)與CTR預估2019年值得精讀的論文
FaceBook推薦最新論文，通過建模與系統(tǒng)協(xié)同設計提出一種butterfly-shuffle的機制來提升模型并行化，離線訓練上在沒有任何超參調(diào)優(yōu)下收斂...
遠程監(jiān)督學習很早之前就被提出來了，但是應用在關系抽取任務上面應該是2009年的一篇論文，作為遠程監(jiān)督學習在關系抽取的開山之作，下面會介紹這個工作。簡單來...
2021-04-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡分類器機器學習 5610 0
在模式識別方法中，輸入數(shù)據(jù)的受監(jiān)督分類使用受監(jiān)督學習算法，它是基于不同對象類的培訓數(shù)據(jù)來創(chuàng)建分類器。然后分類器接受輸入數(shù)據(jù)并分配相應的對象或類標簽。
2019-09-17 標簽：數(shù)據(jù)分類器計算機視覺 5125 0
最終，來自武漢大學計算機學院軟件工程實驗室的Alassea lome團隊，將預測誤差降低至7%，獲得上市公司營業(yè)收入預測賽題第一名，而一人團隊GOGOG...
2018-09-07 標簽：數(shù)據(jù)人工智能分類器 4540 0
使用deepstream-test的范例代碼修改車牌識別與遮蓋
前一篇文章提到使用deepstream-test的范例代碼，修改成“車牌識別”與“遮蓋（redaction）”的應用，本文就直接帶著大家實現(xiàn)這兩個范例的...
Facebook創(chuàng)建了一個語料庫，通過將用戶分成兩組來訓練SybilEdge：那些更有可能接受來自真實帳戶的朋友請求的人和那些可能接受虛假帳戶請求的人。...
在實際的應用程序中，從整體上幫助解決該問題的主要策略是：將模型的適用范圍限制在「應用程序?qū)⒚鎸Φ奈矬w與模型的訓練數(shù)據(jù)匹配」的情況。要做到這一點，一個簡單...
一項關于可解釋人工智能規(guī)劃（XAIP）的工作調(diào)查
可解釋AI（X AI）近年來一直是一個積極的研究課題，受到DARPA2016年倡議的推動。 計算機視覺和自然語言處理等“感知”問題的機器學習的廣泛采用，...
迅速了解目標檢測的基本方法并嘗試理解每個模型的技術(shù)細節(jié)
本文將討論目標檢測的基本方法（窮盡搜索、R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN），并嘗試理解每個模型的技術(shù)細節(jié)。為了讓經(jīng)驗水平各不相...
2021-08-26 標簽：嵌入式系統(tǒng)分類器cnn 3357 0
我們在生活中做出的許多決定都是基于其他人的意見，而通常情況下由一群人做出的決策比由該群體中的任何一個成員做出的決策會產(chǎn)生更好的結(jié)果，這被稱為群體的智慧。...
2021-08-14 標簽：集成學習分類器數(shù)據(jù)采樣 3321 0
前 言 目標跟蹤是計算機視覺領域的一個重要問題，目前廣泛應用在體育賽事轉(zhuǎn)播、安防監(jiān)控和無人機、無人車、機器人等領域。簡單來說，目標跟蹤就是在連續(xù)的視頻序...
貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率，即該對象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。貝葉...
最近，物體識別已經(jīng)成為計算機視覺和 AI 最令人激動的領域之一。即時地識別出場景中所有的物體的能力似乎已經(jīng)不再是秘密。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)的發(fā)展，以及大...
傳統(tǒng)檢測、深度神經(jīng)網(wǎng)絡框架、檢測技術(shù)的物體檢測算法全概述
物體檢測一向是比較熱門的研究方向，它經(jīng)歷了傳統(tǒng)的人工設計特征+淺層分類器的框架，到基于大數(shù)據(jù)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的End-To-End的物體檢測框架的發(fā)展，然...
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