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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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深度學習真正可以實現(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。...
構(gòu)建中文網(wǎng)頁分類器對網(wǎng)頁進行文本分類
特征提取就是提取出最能代表某篇文章或某類的特征項，以達到降維的效果從而減少文本分類的計算量。典型特征提取方法：信息增益（Information Gain...
我有一種能顯著改善這種情況的方法：不讓背景類別學習特征，只讓它學習一種可訓練變量，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...
MVTec MERLIC & HALCON – Mvtec公司宣布了一個基于Halcon庫的新的視覺產(chǎn)品-MERLIC，Merlic增加了極其簡...
而a是關于誤差的表達式，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，當下一次分類器再次分錯了這些點之后，會提高整體的錯誤...
本章討論的最后一個集成方法叫做 Stacking（stacked generalization 的縮寫）。這個算法基于一個簡單的想法：不使用瑣碎的函數(shù)（...
一種機器學習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?！坝捎诟兄楦性谌粘Ｉ钪械闹匾?，自...
基于弱監(jiān)督學習創(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）模型來標注出不包含與名人無關的人的內(nèi)容來實現(xiàn)這一任務。這就巧妙地將...
2019-03-19 標簽：分類器機器學習數(shù)據(jù)集 3718 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...
視覺定位應用主要是找到物體的位置，那么怎么找？在這里一個重要的步驟就是標定，標定是把相機的像素坐標系轉(zhuǎn)換為機械上的物理坐標系，使得圖像中的識別的像素值轉(zhuǎn)...
SAN基于卷積自動編碼器進行受限優(yōu)化：最大化某一分類器表現(xiàn)的同時最小化另一分類器表現(xiàn)
正如我們的BTAS 2018論文提到的，我們最近致力于通過增強數(shù)據(jù)集等措施改善原SAN模型的概括性表現(xiàn)。例如，為了避免Buolamwini等在Gende...
2018-08-11 標簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡分類器 3592 0
斯坦福CSS 229系統(tǒng)的整理，學習ML的“掌上備忘錄
損失函數(shù)—一個損失函數(shù)可表示為L:(z,y)∈R×Y?L(z,y)∈R，它將與實際數(shù)據(jù)值y對應的預測值z作為輸入，并輸出它們之間的差異。常見的損失函數(shù)歸納如下
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練過程的一些選項作進一步解釋
任何訓練在開始之前，需要一組圖像來向網(wǎng)絡傳授您想要識別的新類別。本文后半部分會介紹該如何準備自己的圖像，但為了方便起見，我們創(chuàng)建了一個關于經(jīng)許可的花卉照...
作為第一個例子，讓我們看一下可以用來訓練圖像分類器的技術，僅從少量訓練數(shù)據(jù)開始?，F(xiàn)代圖像識別模型具有數(shù)百萬個參數(shù)，當然，從頭開始訓練需要大量標記數(shù)據(jù)和計...
2018-07-31 標簽：分類器機器學習TensorFlow 3189 0
澄清說明：分類器與學習器的含義是什么？假設你有訓練數(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。學習器是從輸入數(shù)據(jù)構(gòu)建決策樹模型的...
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 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡分類器深度學習 2940 0
最后，如果你觀察一個單一決策樹，重要的特征會出現(xiàn)在更靠近根部的位置，而不重要的特征會經(jīng)常出現(xiàn)在靠近葉子的位置。因此我們可以通過計算一個特征在森林的全部樹...
2018-07-20 標簽：分類器數(shù)據(jù)集決策樹 2707 0
似乎我們陷入了困境。幸運的是，我們想要在現(xiàn)實世界中學習的特性并不是從所有數(shù)學上可能的函數(shù)集中統(tǒng)一繪制的!實際上，非常一般的假設——就像具有相似類的類似示...
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）。在測試的時候若僅有一個分類器預測為正類，則對應的類別標記為最終...
一段時間之后，出現(xiàn)了一個特殊的部分，它暴露了感興趣的區(qū)域 —— 一些假設，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。最快的算法，F(xiàn)a...
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