首先明确一点，gbdt 无论用于分类还是回归一直都是使用的CART 回归树。不会因为我们所选择的任务是分类任务就选用分类树，这里面的核心是因为gbdt 每轮的训练是在上一轮的训练的残差基础之上进行训练的。这里的残差就是当前模型的负梯度值 。这个要求每轮迭代的时候，弱分类器的输出的结果相减是有意义的。 ...
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2019-04-06 17:04:06
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KNN（K-Nearest Neighbor algorithm, K最近邻方法）是一种统计分类器，属于惰性学习。 基本思想：输入没有标签即未经分类的新数据，首先提取新数据的特征并与测试集中的每一个数据特征进行比较；然后从样本中提取k个最邻近（最相似）数据特征的分类标签，统计这k个最邻近数据中出现次 ...
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2019-04-02 21:13:33
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一、【概述】 1、含义： 支持向量机（support vector machine，SVM）是一种二类分类器，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，通过引入核函数，也可以作为非线性分类器来解决非线性数据集的分类问题。 2、求解： 支持向量机的学习策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸 ...
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2019-03-30 17:20:50
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对抗攻击概念： 通过对输入添加微小的扰动使得分类器分类错误，一般对用于深度学习的网络的攻击算法最为常见，应用场景包括目前大热的CV和NLP方向，例如，通过对图片添加精心准备的扰动噪声使得分类器分错，或者通过对一个句子中的某些词进行同义词替换使得情感分类错误。 对抗攻击分类： 关于攻击的分类有很多种， ...
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2019-03-28 13:38:09
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一句话介绍 随机森林是一种集成算法（Ensemble Learning），它属于Bagging类型，通过组合多个弱分类器，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和泛化性能。其可以取得不错成绩，主要归功于“随机”和“森林”，一个使它具有抗过拟合能力，一个使它更加精准。 Baggi ...
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2019-03-20 20:40:56
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discriminator或者叫做分类器 Vehicle类 package io.github.coinsjack.pojo;import java.util.Date;public class Vehicle { protected Integer id; protected String vin ...
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2019-03-17 14:07:41
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集成模型 集成分类模型是综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 综合考量的方式大体分为两种： 1.利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终的分类决策。（随机森林分类器） 2.按照一定次序搭建多个分类模型。这些模型之间彼此存在依赖关系。一般而 ...
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2019-03-17 00:54:09
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1.AlexNet是2012年最早的第一代神经网络，整个神经网络的构架是8层的网络结构。网络刚开始使用11*11获得较大的感受野，随后使用5*5和3*3做特征的提取，最后使用3个全连接层做得分值得运算，使用的是softmax分类器 2. VGG-net，网络的特点是全部使用3*3的卷积，通常有两个版 ...
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2019-03-12 10:43:14
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前言 上一篇 "博文" 与大家分享了简单的图片人脸识别技术，其实在实际应用中，很多是通过视频流的方式进行识别，比如人脸识别通道门禁考勤系统、人脸动态跟踪识别系统等等。 案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，通过读取一段视频来识别其中的人脸。 代码实现： 动图有点花， ...
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2019-03-05 19:59:58
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前言 随着科技的发展，人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用，手机支付、银行身份验证、手机人脸解锁等等。 识别 废话少说，这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器，利用训练好的 haar 特征的 xml 文件，在图片上检测出人脸的坐标，利用这个坐标，我们可以将人脸区域剪切保存 ...
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2019-03-02 16:02:33
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