特征提取和分類是典型計算機視覺系統的兩個關鍵階段。視覺系統的准確性、穩健性和效率很大程度上取決於圖像特征和分類器的質量。特征提取方法可以分為兩個不同的類別，即基於手工的方法和基於特征學習的方法。分類器可以分為兩組，即淺層模型和深層模型。 　　特征是任何獨特的方面或特性，用於解決與特定應用相關 ...

第七章 貝葉斯分類器 7.1 貝葉斯決策論 貝葉斯決策論就是在概率框架下實施決策的基本方法。類比於最小二乘法。對於分類任務，在所有相關概率已知的情況下，貝葉斯決策輪考慮如何基於概率和誤判損失來選擇最優的類別標記。 對於有N種可能的標記類別的預測，是將一個真實標記為cj的樣本誤分類為ci樣本 ...

首先說明啊：logistic分類器是以Bernoulli（伯努利） 分布為模型建模的，它可以用來分兩種類別；而softmax分類器以多項式分布（Multinomial Distribution）為模型建模的，它可以分多種互斥的類別。 補充： 什么是伯努利分布？伯努利分布[2] 是一種 ...

1 引入 上一篇介紹了圖像分類問題。圖像分類的任務，就是從已有的固定分類標簽集合中選擇一個並分配給一張圖像。我們還介紹了k-Nearest Neighbor （k-NN）分類器，該分類器的基本思想是通過將測試圖像與訓練集帶標簽的圖像進行比較，來給測試圖像打上分類標簽。k-Nearest ...

python數據分析個人學習讀書筆記-目錄索引 第3章　探索數據 本章會介紹一些技術，幫助你對一個銀行營銷電話的數據進行分類。你將學習以下主題：·測試並比較模型·朴素貝葉斯分類器·將邏輯回歸作為通用分類器使用·將支持向量機用作分類引擎·使用決策樹進行分類·使用隨機森林預測訂閱者·使用 ...

　 　　我主要用pytorch，但是導師和師兄都用TensorFlow，並且許多論文也是用TensorFlow來復現，出於交流和學習需要看了《TensorFlow實戰》的部分章節，以對TensorFlow有基礎的認識，記錄於此。 目錄： 　　1 TensorFlow基礎 ...

wiki百科：softmax函數的本質就是將一個K維的任意實數向量壓縮（映射）成另一個K維的實數向量，其中向量中的每個元素取值都介於（0，1）之間。 一、疑問 二、知識點 1. softmax函數公式的意義 ​ 在softmax函數，輸入向量z的值有正有負，正數表示對應的特征對分類 ...

softmax是logisitic regression在多酚類問題上的推廣，\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)為各個類的權重因子，\(b\)為各類的門檻值。不要想象成超平面，否則很難理解，如果理解成每個類的打分函數，則會直觀許多。預測時我們把樣本分配到得分最高的類 ...