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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(huì)一個(gè)分類函數(shù)或構(gòu)造出一個(gè)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(kù)中的數(shù)據(jù)紀(jì)錄映射到給定類別中的某一個(gè),從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。
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一段時(shí)間之后,出現(xiàn)了一個(gè)特殊的部分,它暴露了感興趣的區(qū)域 —— 一些假設(shè),圖像上可能有有趣的東西。但是這些感興趣區(qū)域還是太多,有數(shù)千個(gè)。最快的算法,F(xiàn)a...
其實(shí)從直觀角度來解釋,每棵決策樹都是一個(gè)分類器(假設(shè)現(xiàn)在針對(duì)的是分類問題),那么對(duì)于一個(gè)輸入樣本,N棵樹會(huì)有N個(gè)分類結(jié)果。而隨機(jī)森林集成了所有的分類投票...
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(cè)、眼睛檢測(cè)、貓臉檢測(cè)、行人檢測(cè)等,看XML...
機(jī)器學(xué)習(xí)多分類任務(wù)深度解析
一對(duì)其余其實(shí)更加好理解,每次將一個(gè)類別作為正類,其余類別作為負(fù)類。此時(shí)共有(N個(gè)分類器)。在測(cè)試的時(shí)候若僅有一個(gè)分類器預(yù)測(cè)為正類,則對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)記為最終...
2024-03-18 標(biāo)簽:分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 1872 0
深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用
R-CNN 算法在 2014 年提出,可以說是歷史性的算法,將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域,相較于之前的目標(biāo)檢測(cè)方法,提升多達(dá) 30% 以上
聲光效應(yīng)是指激光和聲波相互作用的效應(yīng)。當(dāng)激光穿過一個(gè)晶體時(shí),它會(huì)在晶體中產(chǎn)生聲波,這個(gè)聲波將導(dǎo)致晶體中的折射率發(fā)生變化。這種變化會(huì)使激光的傳播速度和光程...
分類器的任務(wù)是將圖像的矩形區(qū)域分類為對(duì)象或背景。分類器接受圖像區(qū)域作為輸入,并返回介于0和1之間的分?jǐn)?shù),以指示圖像區(qū)域包含對(duì)象的概率。如果確定圖像區(qū)域是...
語(yǔ)言模型性能評(píng)估必備下游數(shù)據(jù)集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數(shù)據(jù)集
零樣本學(xué)習(xí)是AI識(shí)別方法之一。簡(jiǎn)單來說就是識(shí)別從未見過的數(shù)據(jù)類別,即訓(xùn)練的分類器不僅僅能夠識(shí)別出訓(xùn)練集中已有的數(shù)據(jù)類別, 還可以對(duì)于來自未見過的類別的數(shù)...
2023-03-27 標(biāo)簽:分類器語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 1495 0
去噪擴(kuò)散概率模型(DDPM)在圖像生成、音頻合成、分子生成和似然估計(jì)領(lǐng)域都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了 SOTA 性能。同時(shí)無分類器(classifier-free)指導(dǎo)...
一種直接處理模擬ECG樣本的模擬信號(hào)處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
片上模擬-信息轉(zhuǎn)換器不是傳輸稀疏的ECG信號(hào)或提取的特征,而是通過一個(gè)附有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性存儲(chǔ)內(nèi)核來分析ECG信號(hào),并傳輸預(yù)測(cè)結(jié)果。
一種新穎的標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)去噪框架(LDF)
然后,查詢集利用原型生成相應(yīng)的查詢表示。最后,通過測(cè)量每個(gè)原型表示與相應(yīng)查詢表示之間的距離來進(jìn)行類別預(yù)測(cè)。
2022-11-01 標(biāo)簽:ACD分類器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 999 0
舉例說明: 如果K=3,綠色圓點(diǎn)的最近的3個(gè)鄰居是2個(gè)紅色小三角形和1個(gè)藍(lán)色小正方形,少數(shù)從屬于多數(shù),基于統(tǒng)計(jì)的方法,判定綠色的這個(gè)待分類點(diǎn)屬于紅色的三...
機(jī)器學(xué)習(xí)常用的5種采樣方法盤點(diǎn)
算法是數(shù)據(jù)科學(xué)的生命線。 抽樣是數(shù)據(jù)科學(xué)中的一個(gè)重要課題,但我們實(shí)際上并沒有討論得足夠多。 有時(shí),一個(gè)好的抽樣策略會(huì)大大推進(jìn)項(xiàng)目的進(jìn)展。錯(cuò)誤的抽樣策略可...
2023-10-19 標(biāo)簽:分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 904 0
OpenOOD v1.5:更全面、更精確的分布外檢測(cè)代碼庫(kù)及測(cè)試平臺(tái)
對(duì)于訓(xùn)練好的圖像分類器,能讓其可靠地在開放世界中工作的一個(gè)關(guān)鍵能力便是檢測(cè)未知的、分布外的(out-of-distribution, OOD)樣本。例如...
faster rcnn網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)詳解(四個(gè)切入點(diǎn))
提到RPN網(wǎng)絡(luò),就不能不說anchors。所謂anchors,實(shí)際上就是一組由rpn/generate_anchors.py生成的矩形。直接運(yùn)行作者de...
2023-08-07 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分類器 810 0
SLAM/SfM相似非回環(huán)場(chǎng)景應(yīng)該如何處理?
相似結(jié)構(gòu)一直是SLAM和SfM中很難處理卻又不得不處理的問題,如果機(jī)器人遇到了非常相似但實(shí)際不同的結(jié)構(gòu),很容易因?yàn)槠ヅ鋽?shù)量足夠多而引發(fā)假陽(yáng)性回環(huán)和重建失...
深度學(xué)習(xí)檢測(cè)小目標(biāo)常用方法
深度學(xué)習(xí)的效果在某種意義上是靠大量數(shù)據(jù)喂出來的,小目標(biāo)檢測(cè)的性能同樣也可以通過增加訓(xùn)練集中小目標(biāo)樣本的種類和數(shù)量來提升。
2024-03-18 標(biāo)簽:分辨率分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 748 0
本文還引入了多視角一致性優(yōu)化模塊,以提高學(xué)習(xí)到的射線-表面距離場(chǎng)在不同視角下的一致性。通過在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明,RayDF方法在三維形狀重建的準(zhǔn)確性...
2023-11-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 527 0
一套試題看看您對(duì)深度學(xué)習(xí)了解多少?
以下哪種圖表可以將模型預(yù)測(cè)的分類與實(shí)際類標(biāo)簽進(jìn)行比較?
2023-11-02 標(biāo)簽:分類器深度學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí) 223 0
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