k-近邻算法（KNN） 将一个32x32的二进制图像矩阵转化为1x1024的向量。 函数img2vector，将图像转化为向量，该函数创建1x1024的数组，然后打开给定的文件，循环读出文件的前32行，并将每行的头32个字值存储在NumPy数组种，最后返回数组。 将这些数据输入到分类器，检测分类器的 ...
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2019-09-28 00:34:29
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决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种。（在西瓜书中有详细介绍） $scikit learn$提供的$DecisionTreeClassifier$类可以做多分类任务。 和其他分类器一样，$DecisionTreeClassifier$需要两个数组作为输入： X: 训练数据 ...
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2019-09-27 22:43:33
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先验概率：基于已有知识对司机事件进行概率预估，但不考虑任何相关因素。 后验概率：基于已有知识对随机事件进行概率预估，并考虑相关因素P(c|X)。 7.1 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 在样本x上的“条件风险 ...
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2019-09-25 12:40:23
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输入命令：kNN.datingClassTest() ...
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2019-09-24 17:49:10
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支持向量机分为：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机 线性可分支持向量机：训练数据线性可分，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器； 线性支持向量机：训练数据近似线性可分，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器 非线性支持向量机：训练数据线性不可分，通过使用核技巧以及软间隔最大化，学习 ...
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2019-09-20 17:00:41
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Adaboost是boost提升算法中的一种，Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程，主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。一般来说，找到弱学习算法要相对容易一些，然后通过反复学习得到一系列弱分类器，组合这些弱分类器得到一个强分类器。Boosting算法要涉及到两个部分，加法 ...
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2019-09-15 01:13:00
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import cv2 filepath = "xxxx" img = cv2.imread(filepath) # 读取图片 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 转换灰色 # OpenCV人脸识别分类器 classifier = cv2.Ca... ...
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2019-09-12 09:41:47
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Adaboost分类器 2019-08-31 非集成的机器学习算法就像古代皇帝一样，一个人说了算；集成学习算法类似于现在的国会，需要听取在会所有人的意见。 Adaboost是一个集成学习算法，下面将会对算法进行拆解，以使我们明白Adaboost的内部原理。 Adboost算法核心内容可以划分为两个问 ...
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2019-09-11 13:40:27
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集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统。如下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来，个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据中产生，例如C4.5决策树算法，BP神经网络等。个体学习器可以是相同的类型的学习器也可以是不同类 ...
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2019-09-06 00:54:26
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小目标难检测原因 主要原因 （1）小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resnet系列）都有几次下采样处理，导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小，导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差。 （2）小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模 ...
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2019-09-01 18:42:35
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