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 ...

一、通俗的解釋： 問題提出：還是以iris的數據為例，有A、B、C三種花，每一類的特征都用4維特征向量表示。現在已知一個特征向量，要求對應的類別，而我們人可以直接通過眼睛看而作出分類的是在一維二維三維空間，而不適應這樣的四維數據。 啟示：假設有這樣的一個方向向量，其與特征向量進行內積運算 ...

Fisher准則函數 Fisher准則的基本原理：找到一個最合適的投影軸，使兩類樣本在該軸上投影之間的距離盡可能遠，而每一類樣本的投影盡可能緊湊，從而使分類效果為最佳。 假設有兩類樣本，分別為$X_1$和$X_2$ 則各類在d維特征空間里的樣本均值為： $$M_i ...

作者|Soner Yıldırım 編譯|VK 來源|Towards Datas Science 支持向量機（SVM）是一種應用廣泛的有監督機器學習算法。它主要用於分類任務，但也適用於回歸任務。 在這篇文章中，我們將深入探討支持向量機的兩個重要超參數C和gamma，並通過可視化解釋 ...

本文首發於：行者AI 在整篇文章論述開始之前，我們先做一些概念性的講解鋪墊。卷積神經網絡的各層卷積單元在模型網絡中實際上有充當了目標檢測器的作用，盡管沒有提供對目標位置的監督。雖然其擁有在卷積層中定位對象的非凡能力，但當使用全連接層進行分類時，這種能力就會喪失。基於此，提出了CAM（類 ...

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一、實驗目的和要求 目的： 了解線性分類器，對分類器的參數做一定的了解，理解參數設置對算法的影響。 要求： 1. 產生兩類樣本 2. 采用線性分類器生成出兩類樣本的分類面 3. 對比線性分類器的性能，對比參數設置的結果 二、實驗環境、內容和方法 環境 ...

在模式識別的分類算法中，大概可以分為兩類，一種是基於貝葉斯理論的分類器，該類型分類器也稱為參數判別方法，根據 ...