分類器

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分類是數(shù)據(jù)挖掘的一種非常重要的方法。分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會一個分類函數(shù)或構(gòu)造出一個分類模型（即我們通常所說的分類器（Classifier））。該函數(shù)或模型能夠把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)紀(jì)錄映射到給定類別中的某一個，從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測。

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分類器技術(shù)

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特征提取就是提取出最能代表某篇文章或某類的特征項(xiàng)，以達(dá)到降維的效果從而減少文本分類的計(jì)算量。典型特征提取方法：信息增益（Information Gain...

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2018-08-22 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.7萬 0

SAN基于卷積自動編碼器進(jìn)行受限優(yōu)化：最大化某一分類器表現(xiàn)的同時最小化另一分類器表現(xiàn)

正如我們的BTAS 2018論文提到的，我們最近致力于通過增強(qiáng)數(shù)據(jù)集等措施改善原SAN模型的概括性表現(xiàn)。例如，為了避免Buolamwini等在Gende...

2018-08-11 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器 3577 0

利用LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)將車輛過去的位置包含到預(yù)測算法中

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法為這個問題創(chuàng)建了一個數(shù)學(xué)模型：給定與車輛相關(guān)的特征作為輸入，車輛的變道意圖作為輸出，這些方法試圖推斷映射函數(shù)，以獲得最佳預(yù)測結(jié)果。該模...

2018-08-01 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)自動駕駛 1.2萬 0

機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者如何尋找滿足自己需求的第三方庫？

作為第一個例子，讓我們看一下可以用來訓(xùn)練圖像分類器的技術(shù)，僅從少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)開始?，F(xiàn)代圖像識別模型具有數(shù)百萬個參數(shù)，當(dāng)然，從頭開始訓(xùn)練需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)和計(jì)...

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一些解決文本分類問題的機(jī)器學(xué)習(xí)最佳實(shí)踐

文本分類是一種應(yīng)用廣泛的算法，它是各種用于大規(guī)模處理文本數(shù)據(jù)的軟件系統(tǒng)的核心，常被用于幫助電子郵箱過濾垃圾郵件，幫助論壇機(jī)器人標(biāo)記不當(dāng)評論。

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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南——集成學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林

本章討論的最后一個集成方法叫做 Stacking（stacked generalization 的縮寫）。這個算法基于一個簡單的想法：不使用瑣碎的函數(shù)（...

2018-07-27 標(biāo)簽：分類器隨機(jī)森林 3753 0

由一只小貓帶咱們走進(jìn)深度學(xué)習(xí)的世界吧！

訓(xùn)練一個分類器：這步可以說是很核心的一步，分類器的效果好壞決定了我們最終應(yīng)用的效果，深度學(xué)習(xí)之所以效果要超過傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在部分領(lǐng)域上比如計(jì)算機(jī)視覺，...

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機(jī)器學(xué)習(xí)問題和知識點(diǎn)

上式中，分子部分表示真實(shí)值與預(yù)測值的平方差之和，類似于均方差 MSE；分母部分表示真實(shí)值與均值的平方差之和，類似于方差 Var。根據(jù) R-Squared...

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隨機(jī)貼片與隨機(jī)子空間

最后，如果你觀察一個單一決策樹，重要的特征會出現(xiàn)在更靠近根部的位置，而不重要的特征會經(jīng)常出現(xiàn)在靠近葉子的位置。因此我們可以通過計(jì)算一個特征在森林的全部樹...

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集成學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林，提供代碼實(shí)現(xiàn)

令人驚奇的是這種投票分類器得出的結(jié)果經(jīng)常會比集成中最好的一個分類器結(jié)果更好。事實(shí)上，即使每一個分類器都是一個弱學(xué)習(xí)器（意味著它們也就比瞎猜好點(diǎn)），集成后...

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線性SVM分類器通過簡單地計(jì)算決策函數(shù)

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2018-07-12 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4614 0

圖像分類中的一個常見問題

解決實(shí)際應(yīng)用中此類問題的主要思想就是限制模型的使用場景，這樣對目標(biāo)物體的預(yù)測假設(shè)就會匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)。一種直接的方法是進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)，你可以在用戶界面設(shè)計(jì)一個...

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基于鏡像構(gòu)建關(guān)于θ的函數(shù),過擬合和L2正則化

在線性分類問題中，我們一般認(rèn)為對抗性擾動就是高維空間中的點(diǎn)積。對此，一種非常普遍的說法是：我們可以在高維問題中對輸入進(jìn)行大量無限小的改變，從而使輸出發(fā)生...

2018-07-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類器 5350 0

一種全新的基于旋轉(zhuǎn)的框架，能對自然場景中任意方向的文字進(jìn)行檢測辨認(rèn)

最近一些研究提出了針對隨機(jī)方向文本的檢測方法，總的來說，這些方法大致包括兩個步驟：分割網(wǎng)絡(luò)（全卷積網(wǎng)絡(luò)）以及用于傾斜候選框的幾何方法。然而，對圖像進(jìn)行分...

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹和應(yīng)用用歐姆蛋來詳細(xì)介紹

關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從交通燈識別到更實(shí)際的應(yīng)用，我經(jīng)常聽到這樣一個問題：“會否出現(xiàn)一種深度學(xué)習(xí)“魔法”，它僅用圖像作為單一輸入就能判斷出食物質(zhì)量的好壞？”簡...

2018-07-01 標(biāo)簽：分類器 CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8079 0

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)用指南——準(zhǔn)確率與召回率

受試者工作特征（ROC）曲線是另一個二分類器常用的工具。它非常類似與準(zhǔn)確率/召回率曲線，但不是畫出準(zhǔn)確率對召回率的曲線，ROC 曲線是真正例率（true...

2018-06-19 標(biāo)簽：閾值分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 2.1萬 0

怎樣優(yōu)化CatBoost參數(shù)

CatBoost是由Yandex發(fā)布的梯度提升庫。在Yandex提供的基準(zhǔn)測試中，CatBoost的表現(xiàn)超過了XGBoost和LightGBM。許多Ka...

2018-04-11 標(biāo)簽：參數(shù)分類器 2.5萬 0

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加速度傳感器是一種能夠測量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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