学习线性分类器 学习内容提要： 第二讲：图像分类 1. 数据驱动方法 1.1. 收集大量的图像数据及标签 1.2. 使用机器学习算法训练一个分类器 1.3. 使用新图像衡量训练的分类器 2. 近邻算法 2.1. 算法描述： 训练数据集合为 T={（x1,y1）,（x2,y2）,...,（xn，yn） ...
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2019-12-05 19:01:07
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上一节中，我们采用了一个自定义的网络结构，从头开始训练猫狗大战分类器，最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率。但是，想要将深度学习应用于小型图像数据集，通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练（training from scratch），因为训练代价高，且很难避免过拟合问题。相对的，通 ...
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2019-12-04 01:23:32
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提升方法与前向分步算法 提升方法 从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器，然后组合这些弱学习器，提升为强学习器 两个问题： 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布 如何将弱学习器组合成一个强学习器 前向分步算法 AdaBoost另一种解释： 加法模型 损失函数为指数函数 学习算法为前向分步 ...
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2019-11-24 17:26:48
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/* * A JavaScript implementation of the RSA Data Security, Inc. MD5 Message * Digest Algorithm, as defined in RFC 1321. * Version 2.1 Copyright (C) Pa ...
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2019-11-16 19:22:38
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我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。 1、感知机模型 感知机模型是一种二分类的线性分类器，只能处理线性可分的问题，感知机的模型就是尝试找到一个超平面将数据集分开，在二维空间这个超平面就是一条直线，在三维空间就是一个平面。 2. ...
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2019-11-16 14:39:15
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8.1、集成学习 集成学习（ensemble learning）通过结合不同的学习算法来解决实际任务，有时也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委员会的学习（committee-based learning）。 如下图8.1所示，个体学习器通常由一个现有的学习算 ...
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2019-11-11 23:07:23
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在现实收集的样本中，正负类别不均衡是现实数据中很常见的问题。一个分类器往往 Accuracy 将近90%，但是对少数样本的判别的 Recall 却只有10%左右。这对于我们正确找出少数类样本非常不利。 举例来说：在一波新手推荐的活动中，预测用户是否会注册的背景下，不注册的用户往往是居多的，这个正负比 ...
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2019-11-07 19:34:33
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朴素贝叶斯分类器 (naive bayes classifier, NBC) 是一种常见且简单有效的贝叶斯分类算法。对已知类别，朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设特征之间条件独立。这样的假设，可以使得在有限的训练样本下，原本难以计算的联合概率 $P(X_1, X_2, \cdots, X_n | ...
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2019-11-07 19:14:57
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半监督支持向量机（S3VMs） 今天我们主要介绍SVM分类器以及它的半监督形式S3VM，到这里我们关于半监督学习基础算法的介绍暂时告一段落了。之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法。让我们开始今天的学习吧~ 引入 支持向量机（SVM）相信大家并不陌生吧？但是如果数据集中有大量无标 ...
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2019-11-01 09:19:31
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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测的特征描述子。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，尤其在行人检测中获得了 ...
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2019-10-28 00:40:43
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