Multiclass and multioutput algorithms https://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html# sklearn 支持如下典型类型学习 multiclass -- 多类别 mulitlabel -- 多标签 ...
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2021-01-04 10:50:54
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摘要： 验证码作为一种互联网安全手段， 被广泛应用于互联网各类验证界面中。由于传统的图像识 别算法对于验证码的识别准确率及速度很大程度上都依赖于算法的设计及鲁棒性上，实际应用起来效果不是很好。在本次项目中，使用 Tensorflow 框架将卷积神经网络应用于验证码的特征提取及识别上，利用 Pytho ...
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2020-07-18 16:00:24
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论文标题：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译：用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者：Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqi ...
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2020-07-07 13:03:51
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基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y， 有监督的学习算法，解决的是分类问题，客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题 简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类 ...
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2020-05-14 19:50:34
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什么是高斯混合模型 高斯混合模型（GMM）认为，一个数据分布可以有几个高斯分布组合而成。 参考博客：| "知乎" | 高斯混合模型聚类 对于一个多类别数据集合，所有类别各自的数据分布的组合就是整体数据分布。这非常符合高斯混合模型理论。我们可以用一个生活化一点的例子来说明高斯混合模型聚类。假设有一堆颜 ...
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2020-02-28 23:04:31
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一、KNN KNN是一种分类算法，它不具有显式的学习过程。对应的输入是特征空间的点，输出为实例的类别，可以是多类别。 1.算法思路 如果一个样本在特征空间中的k个最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也划分为这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据 ...
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2020-02-27 12:54:24
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1、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是使用概率论来分类的算法。其中朴素：各特征条件独立；贝叶斯：根据贝叶斯定理。 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征B，样本属于类别A的概率是： 2、算法特点 优点: 在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点: 对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据 ...
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2019-05-05 12:02:31
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一.学习的类型 1.根据输出空间：分类（二分类，多类别分类），回归，结构化 二分类：解决是非问题 多类别分类：邮递区号的辨识，邮件分类，图像辨识 回归：预测股票走势，预测天气 结构化：自然语言辨识 2.根据标签：监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习 非监督学习：聚类、密度分析、离群点检测（目标 ...
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2019-04-19 17:44:51
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BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果。在处理文本分类问题时，即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型，也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中（如text-CNN等）。总之现在只要你的计算资源能满足，一般问题都可以用BER ...
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2019-01-31 18:19:05
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scikit-learn 现在最新稳定版本为0.20.0 提供了以下几个数据集 其中数据路径都在sklearn包下的datasets/data目录下 下面我分别介绍每个数据集 iris iris是个多类别数据集，每个类别下有50个样本，特征4维，且都是实数类型, 适用于分类模型 boston 预测b ...
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2018-11-08 23:21:21
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