Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较 ...

一、通俗的解释： 问题提出：还是以iris的数据为例，有A、B、C三种花，每一类的特征都用4维特征向量表示。现在已知一个特征向量，要求对应的类别，而我们人可以直接通过眼睛看而作出分类的是在一维二维三维空间，而不适应这样的四维数据。 启示：假设有这样的一个方向向量，其与特征向量进行内积运算 ...

Fisher准则函数 Fisher准则的基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。 假设有两类样本，分别为$X_1$和$X_2$ 则各类在d维特征空间里的样本均值为： $$M_i ...

作者|Soner Yıldırım 编译|VK 来源|Towards Datas Science 支持向量机（SVM）是一种应用广泛的有监督机器学习算法。它主要用于分类任务，但也适用于回归任务。 在这篇文章中，我们将深入探讨支持向量机的两个重要超参数C和gamma，并通过可视化解释 ...

本文首发于：行者AI 在整篇文章论述开始之前，我们先做一些概念性的讲解铺垫。卷积神经网络的各层卷积单元在模型网络中实际上有充当了目标检测器的作用，尽管没有提供对目标位置的监督。虽然其拥有在卷积层中定位对象的非凡能力，但当使用全连接层进行分类时，这种能力就会丧失。基于此，提出了CAM（类 ...

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一、实验目的和要求 目的： 了解线性分类器，对分类器的参数做一定的了解，理解参数设置对算法的影响。 要求： 1. 产生两类样本 2. 采用线性分类器生成出两类样本的分类面 3. 对比线性分类器的性能，对比参数设置的结果 二、实验环境、内容和方法 环境 ...

在模式识别的分类算法中，大概可以分为两类，一种是基于贝叶斯理论的分类器，该类型分类器也称为参数判别方法，根据 ...