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分類器

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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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分類器技術(shù)

怎樣優(yōu)化CatBoost參數(shù)

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...

2018-04-11 標簽：參數(shù)分類器 2.5萬 0

機器學(xué)習(xí)實用指南——準確率與召回率

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2018-06-19 標簽：閾值分類器機器學(xué)習(xí) 2.1萬 0

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假設(shè)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(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.7萬 0

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2018-09-11 標簽：函數(shù)分類器數(shù)據(jù)集 1.4萬 0

幾個常用算法的適應(yīng)場景及其優(yōu)缺點！

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 標簽：算法分類器機器學(xué)習(xí) 1.2萬 0

利用LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將車輛過去的位置包含到預(yù)測算法中

基于機器學(xué)習(xí)的算法為這個問題創(chuàng)建了一個數(shù)學(xué)模型：給定與車輛相關(guān)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(yù)測結(jié)果。該模...

2018-08-01 標簽：分類器機器學(xué)習(xí)自動駕駛 1.2萬 0

解決二分類問題的算法——AdaBoost算法

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 標簽：算法集成學(xué)習(xí)分類器 1.1萬 0

如何利用二分類學(xué)習(xí)器來解決多分類問題

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 標簽：分類器機器學(xué)習(xí) 8017 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹和應(yīng)用用歐姆蛋來詳細介紹

關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從交通燈識別到更實際的應(yīng)用，我經(jīng)常聽到這樣一個問題：“會否出現(xiàn)一種深度學(xué)習(xí)“魔法”，它僅用圖像作為單一輸入就能判斷出食物質(zhì)量的好壞？”簡...

2018-07-01 標簽：分類器 CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7809 0

一些解決文本分類問題的機器學(xué)習(xí)最佳實踐

文本分類是一種應(yīng)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。

2018-07-31 標簽：文本分類分類器機器學(xué)習(xí) 7316 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

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一種全新的基于旋轉(zhuǎn)的框架，能對自然場景中任意方向的文字進行檢測辨認

最近一些研究提出了針對隨機方向文本的檢測方法，總的來說，這些方法大致包括兩個步驟：分割網(wǎng)絡(luò)（全卷積網(wǎng)絡(luò)）以及用于傾斜候選框的幾何方法。然而，對圖像進行分...

2018-07-08 標簽：圖像分類器數(shù)據(jù)集 5557 0

機器學(xué)習(xí)問題和知識點

上式中，分子部分表示真實值與預(yù)測值的平方差之和，類似于均方差 MSE；分母部分表示真實值與均值的平方差之和，類似于方差 Var。根據(jù) R-Squared...

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基于鏡像構(gòu)建關(guān)于θ的函數(shù),過擬合和L2正則化

在線性分類問題中，我們一般認為對抗性擾動就是高維空間中的點積。對此，一種非常普遍的說法是：我們可以在高維問題中對輸入進行大量無限小的改變，從而使輸出發(fā)生...

2018-07-09 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類器 5193 0

集成學(xué)習(xí)和隨機森林，提供代碼實現(xiàn)

令人驚奇的是這種投票分類器得出的結(jié)果經(jīng)常會比集成中最好的一個分類器結(jié)果更好。事實上，即使每一個分類器都是一個弱學(xué)習(xí)器（意味著它們也就比瞎猜好點），集成后...

2018-07-17 標簽：分類器機器學(xué)習(xí)決策樹 4995 0

圖像分類中的一個常見問題

解決實際應(yīng)用中此類問題的主要思想就是限制模型的使用場景，這樣對目標物體的預(yù)測假設(shè)就會匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)。一種直接的方法是進行產(chǎn)品設(shè)計，你可以在用戶界面設(shè)計一個...

2018-07-11 標簽：分類器圖像分類機器學(xué)習(xí) 4902 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...

2019-04-08 標簽：智能手機 AI 分類器 4860 0

一文搞懂深度學(xué)習(xí)的精密率和召回率

這里，我們將討論兩個重要的度量指標，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來評估決策樹模型。

2020-07-06 標簽：分類器性能指標深度學(xué)習(xí) 4655 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 標簽：分類器數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 4449 0

線性SVM分類器通過簡單地計算決策函數(shù)

虛線表示的是那些決策函數(shù)等于 1 或 -1 的點：它們平行，且到?jīng)Q策邊界的距離相等，形成一個間隔。訓(xùn)練線性 SVM 分類器意味著找到w值和b值使得這一個...

2018-07-12 標簽：分類器機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4234 0

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個系統(tǒng)隨時監(jiān)控發(fā)動機的運行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標的情況，會馬上發(fā)出警示。
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盡管最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特征。“任意”的函數(shù)通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數(shù)的線性組合的形式，而正弦函數(shù)在物理上是被充分研究而相對簡單的函數(shù)類，這一想法跟化學(xué)上的原子論想法何其相似！
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ov7620是一款CMOS攝像頭器件，是彩色CMOS型圖像采集集成芯片，提供高性能的單一小體積封裝，該器件分辨率可以達到640X480，傳輸速率可以達到30幀。
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