train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(tr...
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2014-11-13 20:41:50
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大多数分类器都是01分类器,如logistic regression。当我们要将数据分为多类的时候,可以用一种叫one-vs-all的方法将01分类器用于多类分类(mult-class classification)原理很简单,训练与类数(k)相同个数的分类器,每个分类器只判断每个item是否属于某...
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2014-11-13 10:47:29
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在机器学习领域,集成学习由于可以提高学习系统的泛化能力,因此被广泛关注使用。对于集成学习可以分为两个阶段: 1)对训练数据集构造出多个基分类器。 这些基分类器的构造通常采用数据子集或者特征子集的方法进行构造,加上随机子集的方法,保证构造出的多个基分类器相互之间具有差异性 ...
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2014-11-10 21:35:02
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八、核(kernel)
如果样本点为线性不可分,那么,需要将数据映射到高维空间,使在原始空间内其线性可分变为线性可分。如下图所示:
上文提到,分类器可以写成:
}+b" alt="">
那么,如果使用一种映射的方法,将低维数据映射到高维(),使得线性不可分变为线性可分。称为特征映射函数,这样,分类器就变为:
}+b" alt="">
(1)实例
低维映射到高维能否...
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2014-11-10 13:55:52
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1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检測中...
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2014-11-10 13:38:56
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首先先认识下什么是co-training: 在计算机视觉中,我们都知道训练一个分类器的时候,我们需要两类样本,分别是正样本和负样本。监督训练又可以成为off-line training,就是提前准备好已经标注过样本,然后对分类器进行训练,最后将训练好的分类器对需要进行分类的东西进行分类。而另一...
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2014-11-08 15:01:47
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1.概念和机制 朴素贝叶斯分类法假定类条件独立。当假定成立时,与其他所有分类器相比,朴素贝叶斯分类器是最准确的。然而,在实践中,变量之间可能存在依赖关系。贝叶斯信念网络说明联合条件概率分布。它允许在变量的子集间定义类条件独立性。它提供一种因果关系的图形模型,可以在其上进行学习。训练后的贝叶斯信念网....
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2014-11-07 18:36:30
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AdaBoost算法(AdaptiveBoost)的核心思想是:如果一个弱分类器的分类效果不好,那么就构建多个弱分类器,综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一(另一个是支持向量机SVM)。AdaBoost的训练过程如下:为每个..
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2014-11-06 15:09:33
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