預習筆記 MED分類器 基於歐式距離的分類器,歐式距離 \(d(x1,x2)=(x2-x1)^{T}*(x2-x1)\) 判別方法: \((x-μ_{1})^{T}(x-μ_{1})<(x-μ_{2})^{T}(x-μ_{2})? C1類 : C2類\) 受特征的量綱、分布 ...
第 章 你的第一個分類器 在過去幾章,我們花費時間討論了圖像基礎 學習類型 甚至是構建圖像分類器時的四個步驟,但是到目前為止我們還沒有構建一個真正的自己的分類器。 我們先構建幾個輔助工具,以方便從磁盤上預處理和加載圖像。之后,我們討論k Nearest Neighbors KNN 分類器,你將首先使用機器學習來探索圖像分類器。事實上,這個算法非常簡單,它根本不做任何實際的 學習 但它仍然是一個重要 ...
2018-08-23 08:27 1 960 推薦指數:
預習筆記 MED分類器 基於歐式距離的分類器,歐式距離 \(d(x1,x2)=(x2-x1)^{T}*(x2-x1)\) 判別方法: \((x-μ_{1})^{T}(x-μ_{1})<(x-μ_{2})^{T}(x-μ_{2})? C1類 : C2類\) 受特征的量綱、分布 ...
第12章 訓練你的第一個CNN 既然熟悉了CNN基礎,我們將用python和keras實現我們的第一個CNN。我們通過快速的回顧當構建和訓練你的CNNs時應當注意的keras配置開始本章。之后將實現ShallowNet,它是一個僅有單個CONV層的非常淺的CNN。但是,不要被 ...
實驗名稱:貝葉斯分類器 一、實驗目的和要求 目的: 掌握利用貝葉斯公式進行設計分類器的方法。 要求: 分別做出協方差相同和不同兩種情況下的判別分類邊界。 二、實驗環境、內容和方法 環境:windows 7,matlab R2010a 內容:根據貝葉斯公式,給出在類 ...
目錄 核心思想 理論基礎 1. 自己動手算 2. 調用Sklearn庫 高斯朴素貝葉斯 多項式朴素貝葉斯 補碼朴素貝葉斯 伯 ...
一、分類算法中的學習概念 因為分類算法都是有監督學習,故分為以下2種學習。 1、 急切學習:在給定的訓練元組之后、接受到測試元組之前就構造好分類模型。 算法有:貝葉斯 ...
我花了將近一周的時間,才算搞懂了adaboost的原理。這根骨頭終究還是被我啃下來了。 Adaboost是boosting系的解決方案,類似的是bagging系,bagging系是另外一個話題,還沒有深入研究。Adaboost是boosting系非常流行的算法。但凡是介紹boosting的書籍 ...
貝葉斯分類器 Category: 機器學習聽課筆記 Last Edited: Oct 10, 2018 9:43 PM Tags: 聽課筆記,機器學習 注:本文非完全原創,很多公式和例子借鑒於各位前輩。 先導知識 貝葉斯決策論:貝葉斯決策論考慮如何基於已知的概率和誤判損失來選擇 ...
級聯分類器 cascade detector detector AdaBoost 讀"P. Viola, M. Jones. Rapid Object Detection using ...