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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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CatBoost是由Yandex發(fā)布的梯度提升庫。在Yandex提供的基準測試中，CatBoost的表現(xiàn)超過了XGBoost和LightGBM。許多Ka...
受試者工作特征（ROC）曲線是另一個二分類器常用的工具。它非常類似與準確率/召回率曲線，但不是畫出準確率對召回率的曲線，ROC 曲線是真正例率（true...
假設已經(jīng)得出一系列樣本被劃分為正類的概率，然后按照大小排序，下圖是一個示例，圖中共有20個測試樣本，“Class”一欄表示每個測試樣本真正的標簽（p表示...
2018-08-22 標簽：分類器機器學習數(shù)據(jù)集 1.7萬 0
AUC是否可以直接用作損失函數(shù)去優(yōu)化呢？
TP（true positive）：表示樣本的真實類別為正，最后預測得到的結果也為正；FP（false positive）：表示樣本的真實類別為負，最后...
2018-09-11 標簽：函數(shù)分類器數(shù)據(jù)集 1.4萬 0
通常情況下，如果是小訓練集，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...
利用LSTM網(wǎng)絡結構將車輛過去的位置包含到預測算法中
基于機器學習的算法為這個問題創(chuàng)建了一個數(shù)學模型：給定與車輛相關的特征作為輸入，車輛的變道意圖作為輸出，這些方法試圖推斷映射函數(shù)，以獲得最佳預測結果。該模...
從上述問題的角度出發(fā)，集成學習分為兩類流派：Bagging與Boosting。Bagging（Bootstrap Aggregating）對訓練數(shù)據(jù)擦用...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的介紹和應用用歐姆蛋來詳細介紹
關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡從交通燈識別到更實際的應用，我經(jīng)常聽到這樣一個問題：“會否出現(xiàn)一種深度學習“魔法”，它僅用圖像作為單一輸入就能判斷出食物質量的好壞？”簡...
2018-07-01 標簽：分類器CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 7869 0
文本分類是一種應用廣泛的算法，它是各種用于大規(guī)模處理文本數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)的核心，常被用于幫助電子郵箱過濾垃圾郵件，幫助論壇機器人標記不當評論。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的LDoS攻擊分類器立即下載
類別：網(wǎng)絡協(xié)議論文 2018-01-21 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡分類器 1126 0
類別：數(shù)值算法/人工智能 2018-01-22 標簽：分類器分類算法 1061 0
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的手寫體數(shù)字識別分類器設計立即下載
類別：模擬數(shù)字論文 2017-10-31 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡分類器 1037 0
類別：模擬數(shù)字論文 2018-12-14 標簽：算法分類器標簽 1007 0
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 9473 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 8260 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 5364 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 4970 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 4431 0
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