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离线仿真项目
IT企业管理基本概念
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File的构造方法
procast
代码混淆
通信原理
数据驱动
链接
分类
2024/4/11 14:46:15
butterfly蝴蝶分类
一、分类原因
由于植物分类所使用的数据集存在一定问题，修改起来比较麻烦，本次采用kaggle的ButterflyMothsImageClassification数据集，对100这种蝴蝶进行分类。
二、100中蝴蝶类别
‘ADONIS’,‘AFRICAN GIANT SWALLOWTAIL’,‘AMERICAN S…
基于人工水母优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于人工水母优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于人工水母优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.人工水母优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 人工水母算法应用 4.测试结果…
YOLOv8教程系列：四、使用yolov8仓库训练自己的图像分类数据集（含推理预测）
YOLOv8教程系列：四、使用yolov8仓库训练自己的图像分类数据集（含推理预测）
0.引言
Yolov8是最新一代的You Only Look Once目标检测模型,它由Ultralytics研究团队在2022年开发。相比于之前的Yolo版本,Yolov8在速度和精度上都有很大的提升。 …
构建信用评分预测分类模型
构建信用评分预测分类模型 将使用信用评分数据构建模型并回答问题。
信用评分预测任务
问题
信用评分预测任务是一个二元分类问题，主要是预测用户是否会在 90 天内偿还信用借款。
数据集结构示例如下： FeatureVariable TypeValue TypeDescriptionageInput Featureinteger…
RevCol实战：使用RevCol实现图像分类任务（一）
文章目录 摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集 摘要
可逆柱状结构（RevCol）是一种网络结构，它受到GLOM（Global Columnar Memory）的启发。RevCol由N个子网络（或称为…
ultralytics yolo图像分类训练案例；pytorch自有数据集图像分类案例
1、ultralytics yolo图像分类训练案例 优点：使用方便，训练过程评估指标可以方便查看 缺点：自带模型少，可选择自定义小 参考：https://docs.ultralytics.com/tasks/classify/#val https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131412851
1）数据集格式 https://…
Softmax Classifier 多分类问题
文章目录8、Softmax Classifier 多分类问题8.1 Revision8.2 Softmax8.2.1 Design8.2.2 Softmax Layer8.2.3 NLLLoss vs CrossEntropyLoss8.2.4 Mini-Batch8.3 MNIST dataset8.3.1 Import Package8.3.2 Prepare Dataset8.3.3 Design Model8.3.4 Construct Loss and Optimizer8.3…
365天深度学习打卡第N1周：Pytorch文本分类入门
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制 一、背景介绍
本节是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中，我们将使用AG News数据集进行文本分类。 AG Ne…
决策树和 K 近邻分类
决策树和 K 近邻分类 决策树和 K 近邻分类 决策树和 K 近邻分类介绍知识点机器学习介绍示例决策树如何构建决策树熵玩具示例决策树构建算法分类问题中其他的分割质量标准示例树的关键参数scikit-learn 的 DecisionTreeClassifier 类回归问题中的决策树最近邻方法最近邻方法的实…
C#，数值计算——分类与推理，基座向量机（SVM，Support Vector Machines）的计算方法与源程序
把 Support Vector Machines 翻译成 支持向量机 是书呆子翻译。基座向量机 不好吗。 1 文本格式
using System;
namespace Legalsoft.Truffer { /// <summary> /// Support Vector Machines /// </summary> public class Svm { priv…
基于浣熊算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于浣熊算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于浣熊算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于浣熊优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
YOLOv5 分类模型 预处理 OpenCV实现
YOLOv5 分类模型 预处理 OpenCV实现
flyfish
YOLOv5 分类模型 预处理 PIL 实现 YOLOv5 分类模型 OpenCV和PIL两者实现预处理的差异
YOLOv5 分类模型 数据集加载 1 样本处理 YOLOv5 分类模型 数据集加载 2 切片处理 YOLOv5 分类模型 数据集加载 3 自定义类别
YOLOv5 分类模型…
机器学习12：分类 Classification
分类（Classification）是一个有监督的学习过程，目标数据集（示例集）中具有的类别是已知的，分类过程需要做的就是把每一条记录归到对应的类别下。由于必须事先知道各个类别的信息，并且所有待分类的…
Pytorch 情感分类进阶
1. 背景说明 在Pytorch 实现情感分类版本基础上进行优化实现，使用到文本文件reviews.txt和标签文件labels.txt两个数据文件。
1.1 数据集预览
1. reviews.txt
此文件是一个包含25001条句子的长文本。 print(len(text))
# 33678267 个字符
2. labels.txt 3.
多标签分类论文笔记 | ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head
个人论文精读笔记，主要是翻译心得，欢迎旁观，如果有兴趣可以在评论区留言，我们一起探讨。 Paper: https://arxiv.org/pdf/2111.12933.pdf Code: https://github.com/Alibaba-MIIL/ML_Decoder 文章目录 0. 摘要1. 介绍2. 方法2.1 Ba…
python Flask框架，调用MobileNetV2图像分类模型，实现前端上传图像分类
python Flask框架，调用MobileNetV2图像分类模型，实现前端上传图像分类
今天博主介绍一个图像分类的小项目 基于flask 和mobileNetV2模型的前端图像分类项目
环境配置如下：
python版本3.7.6 安装库的版本如下： tensorflow 2.11.…
基于人工大猩猩部队算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于人工大猩猩部队算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于人工大猩猩部队算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于人工大猩猩部队优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要&a…
基于人工蜂鸟算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于人工蜂鸟算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于人工蜂鸟算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于人工蜂鸟优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
别再吐槽大学教材了，来看看这些网友强推的数学神作！
前言 关于大学数学教材的吐槽似乎从来没停止过。有人慨叹：数学教材晦涩难懂。错！难懂，起码还可以读懂。数学教材你根本读不懂；也有人说：数学教材简直就是天书。 数学教材有好有坏，这话不假，但更…
基于金豺优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于金豺优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于金豺优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.金豺优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 金豺算法应用 4.测试结果：5.M…
KNN实现鸢尾花分类
文章目录 前言一、安装sklearn二、常规训练三、网格搜素训练N折交叉验证 前言
如下提供了两种训练方式：
常规训练 的话需要 自己去试那个K的值，一般试个 3、5、7、9 就行网格搜索训练 可以让 机器自己去试这个K的值，训练结束后使用最好的模…
基于食肉植物算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于食肉植物算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于食肉植物算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于食肉植物优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
【教学】python基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别+pyqt界面含代码
效果演示图如下： 代码按照顺序运行即可 vgg训练模型的代码如下：
import torch
from PIL import Image
from torchvision import datasets, models, transforms,utils
import torch.nn as nn
import numpy as np
import random
import os
import torchvision
from tqdm impor…
基于协作搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于协作搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于协作搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于协作搜索优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于法医调查算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于法医调查算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于法医调查算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于法医调查优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于孔雀算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于孔雀算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于孔雀算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于孔雀优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
Mindspore实现手写数字识别
废话不多说，首先说一下我使用的环境：
python3.9
mindspore 2.1
使用jupyter notebook
Step1：导入相关依赖的包
import os
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import mindspore as ms
import mindspore.context a…
【Intel 黑客松大赛】基于YOLO的杂草-农作物检测分类系统
目录 一、赛题简介：计算机视觉挑战——检测并清除杂草二、基于YOLO的杂草-农作物检测分类2.1、YOLO简介2.2、基于YOLO的杂草-农作物检测分类解决方案 三、基于YOLO的杂草-农作物检测分类系统设计3.1、基于flask框架的demo应用程序后端3.2、基于Vue框架的demo应用程序…
人工智能5：构建基于iris 数据集的 SVM 分类模型，含有 iris.csv
内容:设计并实现一个简单的用于分类的SVI M，主要用于iris 分类。将iris数据集分为训综集和测试集，使用训练集训练得到SVM 分类模型，并使用模型预测测试集的类别归属。
实现思路及步骤如下。 (1)读取数据集，区分标签和数据。(2)标准化数据集。 (3)将数据集划分为训练集和测…
机器学习第8天：SVM分类
文章目录
机器学习专栏
介绍
特征缩放
示例代码
硬间隔与软间隔分类
主要代码
代码解释
非线性SVM分类
结语 机器学习专栏 机器学习_Nowl的博客-CSDN博客 介绍 作用：判别种类 原理：找出一个决策边界，判断数据所处区域来识别种类 简单…
【神经网络学习笔记】BP神经网络-语音特征信号分类
%% 清空环境变量
clc
clear%% 训练数据预测数据提取及归一化%下载四类语音信号
load data1 c1
load data2 c2
load data3 c3
load data4 c4%四个特征信号矩阵合成一个矩阵
data(1:500,:)c1(1:500,:);
data(501:1000,:)c2(1:500,:);
data(1001:1500,:)c3(1:500,:);
data(1501:20…
Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)
文章目录 1. 网络输出output：score2. Cross-Entropy Loss(多分类损失函数) 1. 网络输出output：score 2. Cross-Entropy Loss(多分类损失函数)
先用softmax function把score 变成 probabilities。再用交叉熵损失函数来进行Loss的计算
使用 BERT 进行文本分类 （02/3）
一、说明 在使用BERT（1）进行文本分类中，我向您展示了一个BERT如何标记文本的示例。在下面的文章中，让我们更深入地研究是否可以使用 BERT 来预测文本是使用 PyTorch 传达积极还是消极的情绪。首先，我们需要准备数据…
基于蜜獾优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于蜜獾优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于蜜獾优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.蜜獾优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 蜜獾算法应用 4.测试结果：5.M…
AI：60-基于深度学习的瓜果蔬菜分类识别
🚀 本文选自专栏：AI领域专栏 从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。 📌📌📌在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是…
基于乌燕鸥算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于乌燕鸥算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于乌燕鸥算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于乌燕鸥优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)
目录
前言
1 数据集制作与加载
1.1 导入数据
1.2 数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch
2 CNN-2D分类模型和训练、评估
2.1 定义CNN-2d分类模型
2.2 定义模型参数
2.3 模型结构
2.4 模型训练
2.5 模型评估
3 CNN-1D分类模型和训练、评…
【基于LSTM的股票数据预测与分类】
基于LSTM的股票数据预测与分类 引言数据集与爬取数据处理与可视化股票预测与分类Flask页面搭建股票推荐功能创新点结论 引言
股票市场波动剧烈，对于投资者而言，精准的数据预测和分类是制定明智决策的基础。本文将介绍一种基于长短时记忆网络（…
胶囊网络实现手写数字分类
文章目录 前言一、完整代码二、修改成自己的数据集总结 前言
胶囊网络的概念可以先行搜索。 一、完整代码
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
from torchvision import transforms, datasets
from torch.optim import Adam
from torch.util…
AI：89-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类
🚀 本文选自专栏：人工智能领域200例教程专栏 从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。 ✨✨✨ 每一个案例都附带有在本地跑过的核心代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新…
新闻文本分类任务：使用Transformer实现
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博…
ML@二分类中的评价指标@ROC@F-Score@调和均值
文章目录ROC曲线例混淆矩阵误差矩阵混淆表🎈Youdens J statisticF-scoreF1F_1F1FβF_βFβ score🎈调和平均数直观解释和例子ROC曲线
Receiver operating characteristic - Wikipedia 在信号检测理论中，接收者操作特征曲线，或…
[二分类模板]python对若干数据集重复10次实验取平均结果
这里以xgboost为例
from time import time
import xgboost as xgb
import utils
def main():t time()projects [xxx1, xxx2, xxx3, xxx4,xxx5, xxx6, xxx7, xxx8, xxx9, xxx10]AA, PP, RR, FF 0, 0, 0, 0res {}repeat_times 10for project in projects:train_y, train_x,…
【图像分类】基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别（ResNet网络，附代码和数据集）
写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。
本篇博文，我们将使用PyTorch深度学习框架搭建ResNet实现钢轨缺陷识别，附完整的项目代码和数据集，可以说是全网…
基于Python的面向对象分类实例Ⅱ
接上一部分继续介绍~ 一、地类矢量转栅格 这一步是为了能让地类值和影像的对象落在同一区域，从而将影像中的分割对象同化为实际地物类别。 train_fn r".\train_data1.shp"
train_ds ogr.Open(train_fn)
lyr train_ds.GetLayer()
driver gdal.GetDrive…
李航——《统计学习方法》（二）
第2章 感知机 感知机是二类分类的线性分类模型，属于判别模型。 输入：实例的特征向量 输出：实例的类别 取1、-1两个值，常表示为{-1，1} 感知机学习的目标在于求出将训练数据进行线性划分（将…
【论文阅读笔记】COFFEE: A Contrastive Oracle-Free Framework for Event Extraction
论文题目：COFFEE: A Contrastive Oracle-Free Framework for Event Extraction
论文来源：
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2303.14452.pdf
代码链接：
0 摘要
事件抽取是一项复杂的信息抽取任务，它涉及到从非结构…
基于孔雀优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于孔雀优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于孔雀优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.孔雀优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 孔雀算法应用 4.测试结果：5.M…
红酒分类案例中使用分箱处理
红酒分类案例中使用分箱处理
描述
在建立分类模型时，通常需要对连续特征进行离散化(Discretization)处理 ，特征离散化后，模型更加稳定，降低了过拟合风险。离散化也叫分箱(binning)，是指把连续的特征值划分为离散的特…
深度学习之基于ResNet18的神经网络水果分类系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介二、功能三、神经网络水果分类系统四. 总结 一项目简介 基于ResNet18神经网络的水果分类系统是一个利用深度学习技术进行水果图像分类的系统。下面是该系统…
分类算法性能度量指标
1.简介 为了了解模型的泛化能力，我们需要用某个指标来衡量，这就是性能度量的意义。常用的评估指标有：混淆矩阵(Confuse Matrix)、准确率(Accuracy)、精准率(Precision)和召回率(Recall)、F1-Score、ROC曲线(Receiver Operating Characteristi…
SG-Former实战：使用SG-Former实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上…
t-SNE进行分类可视化
0、引入
我们在论文中通常可以看到下图这样的可视化效果，这就是使用t-SNE降维方法进行的可视化，当然除了t-SNE还有其他的比如PCA等降维等方法，关于这些算法的原理有很多文章可以借阅，这里不展开阐释，重点讲讲如何进行…
Tenserflow 情感分类
1. 背景说明 在Pytorch 实现情感分类版本基础上进行tensorflow实现。
2. 加载数据
2.1 加载停用词
import nltk
from nltk.corpus import stopwordsnltk.download(stopwords) # 下载停用词
stop_words = stopwords.words(english)
print(stop_words)2.2 文本预处理 1. 词干…
一个基于Bert的情感分类
1. 问题描述 题目来自于DataFountain上的“疫情期间网民情绪识别”的挑战赛，最终AUC达到了0.734，取得Top5%的成绩。主要内容是分析疫情期间的用户微博极性（分为消极：-1、中性：0、积极：1三种）。本文主要是对数据进行一定分析并做一个以该数据为基础的bert实战记录。
2. …
一篇文章带你认识芯片分类及代表企业
芯片的分类方式可以有很多种，如果我们随机采访10位业内大佬，也许会得到10种不同的答案。 举个例子，按照处理信号方式可分为模拟芯片和数字芯片。 按照设计理念可分为可分为通用芯片和专用芯片。 按照应用领域可分为航天级芯片，汽车…
TinyML ESP32-CAM：使用Edge Impulse进行边缘图像分类
本教程介绍如何将 TinyML 与 ESP32-CAM 结合使用。它描述了如何使用深度学习的 ESP32-CAM 对图像进行分类。该机器学习模型直接在设备上运行。为此，需要使用 Tensorflow lite 创建机器学习模型并缩小模型。有多种方法可以做到这一点，本教程使用 Edge Impulse 来简化所有步骤。…
芒果叶病害数据集（用于图像分类，每类500张照片）
1.数据集介绍
数据类型：240x320 像素的芒果叶图像。数据格式：JPG。图像数量：共有4000张图像。其中约有1800张是不同的叶子图像，其余的是通过缩放和旋转进行制备的。考虑的病害：包括七种病害，分别是炭疽病、…
全国大学生数据统计与分析竞赛2021年【本科组】-B题：战胜市场: 应用基于熵权平衡的 CatBoost 二分类模型和改进 RFM 用户价值模型
目录
摘要
1 引言
1.1 问题描述
1.2 我们的思考
1.3 本文主要工作与创新点
2 模型假设
knn算法实现鸢尾花分类
KNN (K-Nearest Neighbors) 是一种监督学习算法，常用于分类和回归任务。下面是一个用Python和Scikit-learn库实现的鸢尾花分类的KNN算法示例：
from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preproce…
管理类联考——数学——真题篇——按知识分类——数据
文章目录 排列组合2023真题（2023-05）-数据分析-排列组合-组合-C运算-至少-需反面思考真题（2023-08）-数据分析-排列组合-相邻不相邻-捆绑法插空法-插空法注意空位比座位多1个，是用A；捆绑法内部排序用A&#…
Python轴承故障诊断 (五)基于EMD-LSTM的故障分类
目录
前言
1 经验模态分解EMD的Python示例
2 轴承故障数据的预处理
2.1 导入数据
2.2 制作数据集和对应标签
2.3 故障数据的EMD分解可视化
2.4 故障数据的EMD分解预处理
3 基于EMD-LSTM的轴承故障诊断分类
3.1 训练数据、测试数据分组，数据分batch
3.2 定…
pytorch搭建AlexNet网络实现花分类
pytorch搭建AlexNet网络实现花分类 一、AlexNet网络概述分析 二、数据集准备下载划分训练集和测试集 三、代码model.pytrain.pypredict.py 一、AlexNet网络
概述 使用Dropout的方式在网络正向传播过程中随机失活一部分神经元，以减少过拟合
分析
对其中的卷积层、…
Pytorch之EfficientNetV2图像分类
文章目录 前言一、EfficientNet V21. 网络简介2. EfficientNetV1弊端🥇训练图像的尺寸很大时，训练速度非常慢🥈在网络浅层中使用Depthwise convolutions速度会很慢🥉同等的放大每个stage是次优的 3.NAS Search4. Progressive Lear…
第2篇 机器学习基础 —（2）分类和回归
前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习中的分类和回归都是监督学习的问题。分类问题的目标是将输入数据分为不同的类别，而回归问题的目标是预测一个连续的数值。分类问题输出的是物体所属的类别，而回归问题输出的是数值。本节课就…
GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）
作者：CSDN @ _养乐多_
本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行梯度提升树（Gradient Boosting Tree）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征…
数据驱动的皮肤病变分类深度监测
文章目录 Data-Driven Deep Supervision for Skin Lesion Classification摘要本文方法Layer-Wise Effective Receptive Field (LERF)Object Size Approximation Using Activation MappingDeep Supervision Employment 实验结果 Data-Driven Deep Supervision for Skin Lesion C…
【限时免费】20天拿下华为OD笔试之【前缀和】2023B-寻找连续区间【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
文章目录 题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明 示例二输入输出 解题思路代码PythonJavaC时空复杂度 华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练 题目描述与示例
题目描述
给定一个含有N个正整数的数组，求出有多少个连续区间（包…
基于晶体结构算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于晶体结构算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于晶体结构算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于晶体结构优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于卷尾猴算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于卷尾猴算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于卷尾猴算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于卷尾猴优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
离散分类和非离散分类问题中的模型评价
离散分类问题中的模型评价
假设分类目标只有两类：正样本（positive）和负样本（negative）。 分类器的分类结果会出现以下四种情况：
TP: 若一个实例为正，且被预测为正，即为“真正类”(…
Pytorch代码入门学习之分类任务（三）：定义损失函数与优化器
一、定义损失函数
1.1 代码
criterion nn.CrossEntropyLoss()
1.2 损失函数简介 神经网络的学习通过某个指标表示目前的状态，然后以这个指标为基准，寻找最优的权重参数。神经网络以某个指标为线索寻找最优权重参数，该指标称为损失函数&am…
人工智能学习笔记 感知器算法的设计实现 感知器准则实现多类分类
学习来源
感知器算法的设计实现 python_监心司的博客-CSDN博客
实验原理 实验内容 1. 数据生成及规范化处理 利用高斯模型，生成 N 类（N＞5）数据（2D or 3D），并对生成样本进行规范化处理 2&#…
图像分类系列(二) VGGNet学习详细记录
经典神经网络论文超详细解读（二）——VGGNet学习笔记（翻译＋精读）
前言
上一篇我们介绍了经典神经网络的开山力作——AlexNet：经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记&a…
简单介绍二分类问题评价指标
正确率(Accuracy) Accuracy (TP TN)/(TP TN FP FN)精准率(Precision) 记忆：在识别出某标签中正确的比例； 比如识别为某标签的一共有105个，其中有95个是识别对的，那Precision就是95/105； TP/(TPFP)召回率(Recall…
Contest1786 - 2019年第二阶段我要变强个人训练赛第十场 A: Kenken Race（思维）
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题目描述
There are N squares arranged in a row, numbered 1,2,...,N from left to right. You are given a string S of length N consisting of . and #. If the i-th character of…
基于天牛须优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于天牛须优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于天牛须优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.天牛须优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 天牛须算法应用 4.测试结果&#x…
【医疗人工智能】通过强化学习和分类的自适应对齐进行有效的症状查询和诊断
Article
文献题目：Efficient Symptom Inquiring and Diagnosis via Adaptive Alignment of Reinforcement Learning and Classification
摘要
医疗自动诊断系统旨在模拟人类医生在真实的诊断过程中。该任务被表述为具有症状查询和疾病诊断的顺序决策问题。近年来…
利用微调的deberta-v3-large来预测情感分类
前言：
昨天我们讲述了怎么利用emotion数据集进行deberta-v3-large大模型的微调，那今天我们就来输入一些数据来测试一下，看看模型的准确率，为了方便起见，我直接用测试集的前十条数据
代码：
from transfor…
MobileNetV2详解与多动物分类实战
一.MobileNet详解
MobileNetV1
传统的CNN内存需求大，运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。通过研究发现，卷积层和全连接层是最费时的两个阶段，batch_size越大耗时越大，因此需要对他进行轻量化。 在Mob…
![[Python从零到壹] 六十六.图像识别及经典案例篇之基于机器学习的图像分类](https://img-blog.csdnimg.cn/139d1b6497224e069e1449a76536d36b.png#pic_center)
[Python从零到壹] 六十六.图像识别及经典案例篇之基于机器学习的图像分类
五月太忙，还是写一篇吧！ 欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把…
CloFormer实战：使用CloFormer实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整算法设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试热力图可视化展示…
支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具
文章目录 前言1. SVM的基本原理1.1 核心思想1.2 支持向量1.3 最大化建模1.4 松弛变量1.5 核函数 2. SVM与逻辑回归的区别和联系2.1 区别2.2 联系 3. SVM的应用领域3.1 图像分类3.2 文本分类3.3 生物信息学3.4 金融领域3.5 医学诊断 4. SVM的优势与挑战4.1 优势4.1.1 非线性分类…
Kmeans算法实现目标客户聚类分析
文章目录 一、Kmeans简介二、数据集描述三、实现方法一、Kmeans简介
Kmeans是聚类算法中较为简单的一种，简单但实用，有如下优势和缺点： 优势 算法简单，便于使用（算法仅需要考虑一个分类数量K即可） 适合常规数据集（最好是线性可分的数据集） 适合 不适合 缺点 K值难以确…
机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow 阅读笔记 之 第三章：分类
《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》
这是一本非常好的机器学习和深度学习入门书，既有基本理论讲解，也有实战代码示例。
我将认真阅读此书，并为每一章内容做一个知识笔记。
我会摘录一些原书中的关键语句和代码，若有…
LeetCode精选100题（4）——颜色分类
目录前言题目解题方法拓展前言 LeetCode精选100题系列第四题。
题目
颜色分类 给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。 此题中&am…
基于适应度相关优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于适应度相关优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于适应度相关优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.适应度相关优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 适应度相关算法应用 4…
使用时间潜在瓶颈网络进行图像分类
介绍
简单的循环神经网络（RNN）对学习 时间压缩表示表现出强烈的归纳偏差。方程 1显示了递推公式，其中h_t是整个输入序列 的压缩表示（单个向量）x。 方程 1：递推方程。（来源：Aritra 和 Suvaditya）另一方面，Transformers（Vaswani 等人）对于学习时间压缩表示几乎没有归…
基于风驱动优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于风驱动优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于风驱动优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.风驱动优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 风驱动算法应用 4.测试结果&#x…
【Sklearn】基于多层感知器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于多层感知器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理
多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）是一种前馈神经网络，用于解决分类和回归问题。它包含输入层、若干个隐…
【python】K近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）解决分类问题
常用分类算法介绍 分类算法是一类机器学习算法，用于将不同的数据实例分到预定义的类别或标签中。以下是一些常见的分类算法： 逻辑回归（Logistic Regression）：通过对线性函数应用sigmoid函数，将数据映射到一…
八百字讲清楚——BCEWithLogitsLoss二分类损失函数
BCEWithLogitsLoss是一种用于二分类问题的损失函数，它将Sigmoid函数和二元交叉熵损失结合在一起。
假设我们有一个大小为NNN的二分类问题，其中每个样本xix_ixi有一个二元标签yi∈0,1y_i\in {0,1}yi∈0,1，并且我们希望预测每个样本的概率…
基于人工蜂鸟优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于人工蜂鸟优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于人工蜂鸟优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.人工蜂鸟优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 人工蜂鸟算法应用 4.测试结果…
KNN算法实现knn完成iris数据集分类
最近邻规则分类KNN
例子 欧氏距离 K值选取 算法缺点 算法实现
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import operator# 已知分类的数据
x1 np.array([3,2,1])
y1 np.array([104,100,81])
#上面是爱情片的坐标，下面是动作片的坐标
x2 np.a…
Leetcode-D48-数组-75. 颜色分类77. 组合
一、复习
74、搜索二维矩阵
连成一维矩阵再做处理。 没啥问题
class Solution:def searchMatrix(self, matrix: List[List[int]], target: int) -> bool:m len(matrix)n len(matrix[0])l0rm*n-1while l<r:mid (lr)>>1x mid//ny mid%nif matrix[x][y]<ta…
基于跳蛛算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于跳蛛算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于跳蛛算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于跳蛛优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
pytorch文本分类（三）模型框架（DNNtextCNN）
pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）
原任务链接 目录 pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）1. 背景知识深度学习 2. DNN2.1 从感知器到神经网络2.2 DNN的基本…
k-means+canopy+vgg16模型图像分类工具
流程
取vgg16模型fc2层向量保存到image.db文件中使用canopy欧氏距离粗略估计k值使用k-means算法分类
获取图片向量(代码摘自 《自制AI图像搜索引擎》) private INDArray getImgFeature(File imgFile) throws IOException {NativeImageLoader loader new NativeImageLoader(2…
pointnet和pointnet++点云分割和分类
目录
1. pointnet
1.1 点云数据的特点
1.2 模型功能
1.3 网络结构
1.3.1 分类网络
1.3.2 分割网络
2. pointnet
2.1 模型
2.2 sampling layer组件
2.3 grouping layer
2.4 pointnet 1. pointnet 1.1 点云数据的特点 （1）无序性：…
搭建全连接网络进行分类（糖尿病为例）
拿来练手，大神请绕道。 1.网上的代码大多都写在一个函数里，但是其实很多好论文都是把网络，数据训练等分开写的。
2.分开写就是有一个需要注意的事情，就是要import 要用到的文件中的模型或者变量等。
3.全连接的回归也写了&#…
YOLOv5 分类模型 预处理
YOLOv5 分类模型 预处理 flyfish
主要是 替换 classify_transforms 分类模型的 4块预处理
PyTorch实现
def classify_transforms(size224):# Transforms to apply if albumentations not installedreturn T.Compose([T.ToTensor(), T.Resize(size), T.CenterCrop(size), T.N…
2023.05.14-微调ResNet参加kaggle上猫狗大战比赛打到99%的分类准确率_convert
文章目录 1. 前言2. 下载数据集3. 比赛成绩排名 4. baseline 5. 尝试5.1. 数据归一化（98.994%）5.2. 使用AdamW优化器（98.63%）5.3. 使用AdamW优化器SegNet模块（95.05%） 6. 结语7. 感慨 8. 代码8.1. ResNetNo…
python用YOLOv8对图片进行分类
用yolov8的模型进行分类 先上效果图 图片资源 模型下载地址 https://github.com/ultralytics/ultralytics 代码
import matplotlib.pyplot as plt
from ultralytics import YOLO
from PIL import Image
import cv2model YOLO(../ultralytics/yolov8n.pt)# print(model…
Hbuilderx APP真机运行 vivo iqoo neo5 开启adb调试
使用UNIAPP开发APP，连接安卓手机vivo iqoo neo5,已开启USB调试模式 运行到手机模拟器仍提示 未检测到手机或者模拟器，请重试 解决办法 1.进入hbuilderx安装目录下plugins\launcher\tools\adbs 目录
2.输入命令 .\adb devices3.没有显示检测到设备
4.…
图像分类/识别 AlexNet
Lenet，1998年 Alexnet，2012年 改进模型 ZFNet GoogleNet，2014年 VGG，2014年 ResNet，2015年 Deep Residual Learning，2015年 从下往上看： LeNet 7层：卷积、池化、卷积、池化、卷积…
图像分类/识别 GoogleNet
googlenet，14年比赛冠军的model，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构。
GoogLeNet提出了Inception新模块，以增加网络的宽度
Inception结构： 一般来说，提升网…
图像分类/识别 ResNet
ResNet残差网络,最早的 ResNet 是由 MSRA团队提出的一个 152 层的网络，在2015年的 ILSVRC2015 取得了冠军,比14年的 VGG 和 GoogLeNet 好了不少
随着网络越来越深，大家发现，仅仅靠 BN、ReLU、DropOut 等 Trick无法解决收敛问题，相…
92基于matlab的引力搜索算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型
基于matlab的引力搜索算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型，以分类精度为优化目标优化SVM算法的参数c和g，输出分类可视化结果及适应度变化曲线。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。 92 引力搜索算法…
AI：95-基于卷积神经网络的艺术品风格分类
🚀 本文选自专栏：人工智能领域200例教程专栏 从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。 ✨✨✨ 每一个案例都附带有在本地跑过的核心代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。欢迎订阅支持，正在不断更新…
「ResNet-18」70 个犬种的图片分类
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心&…
程序切片(定义+用途)
程序切片(定义用途)
介绍 让我们假设我们测试了一个程序 p 并失败了（错误的 输出）。然后我们想找出导致失败（故障）的原因。 现在假设我们要更改程序的一部分。我们可能会问：程序的哪些其他部分受到影响 我们想找到导致…
基于卷积神经网络的狗猫数据集分类实验
目录 一、环境配置1、anaconda安装2、配置TensorFlow、Keras 二、数据集分类1、分类源码2、训练流程 三、模型调整1、图像增强2、网络模型添加dropout层 四、使用VGG19优化提高猫狗图像分类五、总结六、参考资料 一、环境配置
1、anaconda安装
下载链接：anaconda …
sklearn的knn模型学习
参考： Scikit Learn - KNN Learning 1.6最近邻算法 https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html 机器学习中的几种常用距离度量方法
k-NN 最近邻算法
特点
非参数化：没有数据分布的假设，模型架构由数据集决定 惰性/基于实例机制&…
pandas由入门到精通-数据清洗-分类数据
pandas-02-数据清洗&预处理 E. 分类数据1. 适用情况2. Categorical 扩展数据类型2.1 通过astype将一个Series转化为Categorical类2.2 通过pd.Categorical 生成Categorical类2.3 通过pd.Categorical.from_codes 将标签列表和整数列表转化为Categorical类2.4 Categorical类的…
基于闪电连接过程优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于闪电连接过程优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于闪电连接过程优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.闪电连接过程优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 闪电连接过程算…
蚂蚁分类信息系统Nginx伪静态规则支持二级域名设置方法
蚂蚁分类信息系统Nginx伪静态规则支持二级域名设置方法
nginx环境中蚂蚁分类信息系统支持二级域名访问实现方法 1.后台生成所有城市目录 2.nginx伪静态增加配置
if ( $host ~* (\b(?!www|!m\b)\w)\.\w\.\w ) { set $domain $1; rewrite ^(.*)/(.*).php(.*)$ /city/$domain/…
泛化误差上界（二分类）
对于二分类问题，当假设空间是有限个函数的集合 F { f 1 , f 2 , . . . , f d } F\{f_1,f_2,...,f_d\} F{f1,f2,...,fd}时，对 ∀ f ∈ F \forall f \in F ∀f∈F，至少以概率 1 − δ , 0 < δ < 1 1-\delta,0<\delta<1 1−…
深度学习中的迁移学习：使用预训练模型进行图像分类
在本篇文章中，我们将探讨迁移学习在深度学习领域的应用，并详细介绍如何使用 Python 和 Keras 利用预训练模型进行图像分类。迁移学习是一种高效的训练方法，通过使用在大型数据集上预训练的模型，可以在新任务上快速获得较好的性能。…
06- 信用卡反欺诈 (机器学习集成算法) (项目六)
本项目为 kaggle 项目
项目难点在于: 盗刷的比例占总数据量的比例较低, 直接预测为非盗刷也有 99.8% 的准确率.data.info() # 查看所有信息msno.matrix(data) # 查看缺失值axis1 时 # 删除列显示颜色种类
from matplotlib import colors
plt.colormaps() # mag…
QGIS文章五——对遥感影像进行土地类型分类—监督分类（dzetsaka : classification tool）...
dzetsaka classification tool是QGIS的强大分类插件，目前主要提供了高斯混合模型分类器、Random Forest、KNN和SVM四种分类器模型，相比于SCP(Semi-Automatic Classification)，他的一个特点就是功能专一，操作简单。 从十一月开始一…
PAT甲级备考手册（附常见题型分类 C++实现）
常用函数
isPrime()
#include <cmath>
bool isPrime(int n){//用pow(n, 0.5)会超时，sqrt效率大增for (int i2; i<sqrt(n); i){if (n%i0){return false;}}return true;
}isNumber()
#include<sstream>
bool isNumber(string s){istringstream sin(…
【深度学习 | 数据可视化】 视觉展示分类边界: Perceptron模型可视化iris数据集的决策边界
🤵♂️ 个人主页: AI_magician 📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！&…
AI：106-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类
🚀点击这里跳转到本专栏，可查阅专栏顶置最新的指南宝典~
🎉🎊🎉 你的技术旅程将在这里启航！ 从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。 ✨✨✨ 每一个案例都附带有在本地跑过的关键代码，详细讲解供…
怎么设置增加ttkefu的客户分类
我们在进行客户记录的时候会发现有的客户不符合之前的的分类，需要添加新的客户分类，ttkefu可以自己添加客户分类吗？这个当然是可以的。下面小编就来给您介绍一下如何增加客户分类。 首先需要您登录ttkefu电脑版，点击【小记】-【配…
Pandas实战100例 | 案例 31: 转换为分类数据
案例 31: 转换为分类数据
知识点讲解
在处理包含文本数据的 DataFrame 时，将文本列转换为分类数据类型通常是一个好主意。这可以提高性能并节省内存。Pandas 允许将列转换为 category 类型。
分类数据类型: category 类型适用于那些只包含有限数量不同值的列&…
【机器学习】五、贝叶斯分类
我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。
条件概率是朴…
第63步 深度学习图像识别：多分类建模误判病例分析（Tensorflow）
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
上两期我们基于TensorFlow和Pytorch环境做了图像识别的多分类任务建模。这一期我们做误判病例分析，分两节介绍，分别基于TensorFlow和Pytorch环境的建模和分析。
本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性&am…
机器学习实战：Python基于PCA主成分分析进行降维分类（七）
文章目录 1 前言1.1 主成分分析的介绍1.2 主成分分析的应用[](https://chat.openai.com/ "openai") 2 Mushroom分类数据演示2.1 导入函数2.2 导入数据2.3 PCA可视化2.4 PCA散点图2.5 PCA散点图 3 讨论 1 前言
1.1 主成分分析的介绍
主成分分析（Principa…
【计算机视觉 | 图像分类】arxiv 计算机视觉关于图像分类的学术速递（6月 29 日论文合集）
文章目录 一、分类|识别相关(12篇)1.1 Pseudo-Bag Mixup Augmentation for Multiple Instance Learning Based Whole Slide Image Classification1.2 Improving Primate Sounds Classification using Binary Presorting for Deep Learning1.3 Challenges of Zero-Shot Recognit…
基于bp神经网络变压器的故障分类
目录
摘要 BP神经网络参数设置及各种函数选择 参数设置 训练函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 前向网络创建函数 BP神经网络训练窗口详解 训练窗口例样 训练窗口四部详解 基于bp神经网络变压器气体函数的故障分类 基于bp神经网络变压器气体函数的故障分类代码资源-CS…
通信信道：无线信道中衰落的类型和分类
通信信道：无线信道中衰落的类型和分类
在进行通信系统仿真时，简单的情况下选择AWGN信道，但是AWGN信道和真是通信中的信道相差甚远，所以需要仿真各种其他类型的信道，为了更清楚理解仿真信道的特点，首先回顾…
图像分类/识别 VGG
VGG有很多个版本，也算是比较稳定和经典的model。它的特点也是连续conv多，计算量巨大（比前面几个都大很多）。（参数量：GoogleNet < AlexNet < VGG） http://www.sohu.com/a/134347664_642762…
基于Softmax回归的多分类任务
Logistic回归可以有效地解决二分类问题，但在分类任务中，还有一类多分类问题，即类别数C大于2 的分类问题。Softmax回归就是Logistic回归在多分类问题上的推广。 使用Softmax回归模型对一个简单的数据集进行多分类实验。 首先给大家看一下需要的…
深度学习（五）softmax 回归之：分类算法介绍，如何加载 Fashion-MINIST 数据集
Softmax 回归
基本原理
回归和分类，是两种深度学习常用方法。回归是对连续的预测（比如我预测根据过去开奖列表下次双色球号），分类是预测离散的类别（手写语音识别，图片识别）。 现在我们已经对回…
提升算法--Adaboost
一：提升算法
历史凯尔斯和瓦里安特首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念，指出在PAC学习框架下，一个概念如果存在一个多
项式的学习算法去学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念为强可学习的，反之…
【Sklearn】基于梯度提升树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于梯度提升树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理
梯度提升树（Gradient Boosting Trees）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它通过将多个弱学习器（通常…
【深度学习-图像识别】使用fastai对Caltech101数据集进行图像多分类（50行以内的代码就可达到很高准确率）
文章目录 前言fastai介绍数据集介绍 一、环境准备二、数据集处理1.数据目录结构2.导入依赖项2.读入数据3.模型构建3.1 寻找合适的学习率3.2 模型调优 4.模型保存与应用 总结人工智能-图像识别 系列文章目录 前言
fastai介绍
fastai 是一个深度学习库，它为从业人员…
基础课1——人工智能的分类和层次
1.人工智能的分类
人工智能（AI）的分类主要有以下几种：
弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能，例如战胜象棋世界冠军的人工智能阿…
深度学习目标检测分类学习率调整策略
初始的学习率为lr，可以在前面的0.8*num_epochs，学习率下降到 lr*0.1，然后在0.9*num_epochs下降到 lr*0.01；
也可以多次下降，0.4642，下降6次，0.4642**60.010005316163952237，0.4642*…
objective-c中的分类
概念
分类（Category）是OC中的特有语法，它是表示一个指向分类的结构体的指针。分类允许你将方法添加到现有的类中，甚至可以添加到你没有源代码的类中。分类是一项强大的功能，可让你扩展现有类的功能而无需子类化。使用…
回声状态网络Mnist分类
回声状态网络Mnist分类
下载地址 本文主要用ESN网络实现，MNIST手写数字体识别。
实验软件：Matlab2018a
第一部分 Mnist手写数字体的下载
第二部分 MATLAB主程序(main.m)
利用回声状态网络，实现对MNIST手写数字体的识别，采用o…
【Deep learning】——一文知torch分类任务的交叉熵Loss（多分类、多标签任务）
【Deep learning】——一文知torch分类任务的交叉熵Loss（多分类、多标签任务）多分类任务多标签任务之前对torch的分类Loss还有好些疑惑，这次一网打进不留漏洞。文章包含多分类任务loss和多标签任务loss【softmax/NLLloss/CrossEntropyLoss/si…
GCN图卷积神经网络 text_gcn 文本分类论文的源码，逐行注释版，光看代码注释就能学一篇论文。
《Graph Convolutional Networks for Text Classification》 这篇论文中的源码，我看过以后，为了以后还能看懂代码，就逐行写了注释，说是逐行也有点夸张了，就像变量赋值之类，创建对象这种属于pytho…
【回顾经典AI神作】理解和实现ResNet(最先进的图像分类)
以下三篇是介绍和改进残差网络的论文: 用于图像识别的深度残差学习（ 目录 ResNet成功了吗？ResNet解决了什么问题？如何解决？使用 Pytorch 实现参考ResNet成功了吗？
在ILSVRC 1分类竞赛中获得第一名，前2015名错误率为5.3%（集成模型） 在ILSVRC和COCO 1竞赛中荣获ImageNet…
【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征
SVM（核支持向量机）是一种监督学习模型，是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。
线模型在低维空间中可能非常受限，因为线和平面的灵活性有限，但是有一种方式可以让线性模型更加…
运放的分类、运放的参数
一、运放的分类
运放按功能分为通用运放与专用运放（高速运放、精密运放、低IB运放等）。
1.1通用运放
除廉价外，没有任何最优指标的运放。 例：uA741，LM324，TL06X，TL07X、TL08X等 国外知名运放…
【网络安全】-网络安全的分类详解
文章目录 介绍1. 网络层安全（Network Layer Security）理论实操使用VPN保护隐私 2. 应用层安全（Application Layer Security）理论实操使用密码管理器 3. 端点安全（Endpoint Security）理论实操定期更新防病毒…
【损失函数】Cross Entropy Loss 交叉熵损失
1、介绍 主页介绍的几种损失函数都是适用于回归问题损失函数，对于分类问题，最常用的损失函数是交叉熵损失函数 Cross Entropy Loss。它用于测量两个概率分布之间的差异，通常用于评估分类模型的性能。
2、公式
对于二分类问题，交…
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（一）——介绍
本节讲的是二分类结局变量的临床模型预测，与之前讲的Cox回归不同，https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/…
python机器学习基础教程02-鸢尾花分类
初识数据
from sklearn.datasets import load_irisif __name__ __main__:iris_dataset load_iris()print("数据集的键为:\n{}".format(iris_dataset.keys()))# DESCR 数据集的简要说明print(iris_dataset[DESCR][:193])# target_names 数组对应的是我们要预测的花…
使用循环神经网络RNN进行IMDB影评分类
简介 这是一个使用深度学习处理文本序列的示例。
我们已经尝试使用密集连接层处理过IMDB数据集，回顾请参考Imdb影评分类。
本文使用循环神经网络来处理文本序列。
文本处理 文本可以理解为单词序列或字符序列。
现在已经广泛使用的自然语言理解、文档分类、自动…
基于白鲸优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于白鲸优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于白鲸优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.白鲸优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 白鲸算法应用 4.测试结果：5.M…
【CNN】搭建AlexNet网络——并处理自定义的数据集（猫狗分类）
前言
2012年，AlexNet横空出世。它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征。它一举打破了计算机视觉研究的现状。 AlexNet使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年ImageNet图像识别挑战赛。
论文地址：http://papers.nips.c…
《基于深度迁移学习的可穿戴睡眠阶段分类》阅读笔记
一、摘要
佩戴可穿戴设备进行睡眠监测是一种无创、便捷的方法，可以提高睡眠障碍筛查和健康监测的效率。然而，由于缺乏大规模、标准化的PPG数据集，使用PPG进行睡眠阶段分类仍然具有挑战性。本文提出了一种基于深度迁移学习的方法来解决这个问…
分类算法（KNN算法）
KNN（k-Nearest Neighbors）算法是一种常见的分类和回归算法。它的核心思想是通过计算待分类对象和训练集中已分类对象之间的距离来确定待分类对象所属的类别。其中，k表示选取距离待分类对象最近的k个训练样本，将这些样本的类别作为…
点云数据分类及滤波方法
如何获取点云数据
传统的点云获取技术包括非接触式测量和接触式测量两种，它们的主要区别在于，在测量过程中测头是否与工件的表面相接触。
非接触式测量是利用光学原理的方法采集数据，例如结构光法、测距法以及干涉法等。该方法的优点在于测…
基于Bagging集成学习方法的情绪分类预测模型研究（文末送书）
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
软分割（抠图、二分类分割）
自然图像抠图/视频抠像技术梳理（image matting, video matting) 2013年及之前 https://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/41804805 https://www.twblogs.net/a/5b7acdb72b7177392c96d804/zh-cn
Semantic Soft Segmentation
matting算法的典型输入是trimap …
Matlab：BP神经网络算法，二叉决策树
1、BP神经网络算法
(1)步骤
1.准备训练数据和目标值
2.创建并配置BP神经网络模型
3.训练BP神经网络模型
4.用BP神经网络模型预测数据
例：某企业第一年度营业额为132468，第二年度为158948，第三年度为183737，预测第四年度的营…
C#，数值计算——分类与推理Svmlinkernel的计算方法与源程序
1 文本格式 using System;
namespace Legalsoft.Truffer { public class Svmlinkernel : Svmgenkernel { public int n { get; set; } public double[] mu { get; set; } public Svmlinkernel(double[,] ddata, double[] yy) : base(yy, ddata) …
联邦EMNIST数据集 (FEMNIST)
文章目录IntroductionNIST Special Database 19Modified NIST (MNIST)Extended MNIST (EMNIST)Federated Extended MNIST (FEMNIST)[^femnist]Introduction
众所周知，MNIST手写数字数据集是机器学习的"Hello world!"级别的数据集，入门必定少不…
深度学习之文本分类 ----FastText
❤️ 作者简介：大家好我是小鱼干儿♛是一个热爱编程、热爱算法的大三学生，蓝桥杯国赛二等奖获得者🐟 个人主页 ：https://blog.csdn.net/qq_52007481⭐ 个人社区：【小鱼干爱编程】🔥 算法专栏：算…
分类、回归算法简单介绍
分类
logistic 回归算法
用了一个Logistic Function将线性回归的连续值映射到了{0,1}空间，类似得到事件发生概率值，让自变量的分布和伯努利分布联系起来
logistic 回归算法使用的是特征的线性组合，最终得到的分隔超平面属于线性模型&…
文本分类流程及可能遇到的问题
文本分类整体流程及可能遇到的问题 文本分类是一个常见的任务，垃圾邮件分类、评论情感极性分析、舆情分析、新闻分类等等，在网上随便搜索都会出现满屏的解决方案和已有模型。在工作或学习中，接到一个分类任务，可能我们就直接套用已…
卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现
文章目录 前期工作1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境： 2. 导入数据3.归一化4.调整图片格式5. 可视化 二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估 前期工作
1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以…
蚂蚁分类信息系统原生微信小程序百度小程序
蚂蚁分类信息系统原生微信小程序百度小程序,系统采用uniapp开发,小程序接口独立开发,兼容蚂蚁分类信息系统数据库。支持微信支付，百度支付
Pytorch 实现情感分类
1. 背景说明 本实验使用Twitter上发布的数据集Sentiment140，包含160W条记录，三个分类，其中{0: 负面；2: 中性；4: 正面}，但真实数据集中并未发现“中性”数据，即正负样本各80W。
1.1 数据集预览
1. 数据信息预览
print(dataset.info()) 2. 显示前5条数据： 3. 数据分布…
【Transformer论文】CMKD：用于音频分类的基于 CNN/Transformer 的跨模型知识蒸馏
文献题目：CMKD: CNN/Transformer-Based Cross-Model Knowledge Distillation for Audio Classification文献时间：2022
摘要
音频分类是一个活跃的研究领域，具有广泛的应用。 在过去十年中，卷积神经网络 (CNN) 已成为端到端音频分…
基于梯度算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于梯度算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于梯度算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于梯度优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
用PyTorch轻松实现二分类：逻辑回归入门
💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢…
（Matalb时序预测）GA-BP遗传算法优化BP神经网络的多维时序回归预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、部分代码
四、本文代码数据说明手册分享： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matalb平台编译&am…
基于战争策略算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于战争策略算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于战争策略算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于战争策略优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
深度学习在机器视觉领域的应用：分类、目标检测与语义分割
随着深度学习技术的不断进步，机器视觉领域已经发生了革命性的变化。深度学习的算法在图像和视频的理解上展现出了前所未有的效果，尤其在图像分类、目标检测和语义分割这三个核心任务上取得了显著的成就。本文将从深度学习算法工程师的角度，探…
[多标签分类]MultiLabelBinarizer: 从one-hot 到multi-hot
]MultiLabelBinarizer: 从one-hot 到multi-hot 背景知识One hot encoderLabelEncoderMultiLabelBinarizer总结 背景知识
多类别分类: label space至少有3个label, 且默认每个sample有一个label, 与之相对应的是二元分类Binary classification,
多标签分类: 每个sample有1至多…
手推记录-logistic regression （逻辑斯蒂回归）
先看线性回归hθ(x)θ0x0θ1x1⋯θnxnθTxhθ(x)θ0x0θ1x1⋯θnxnθTx这里的n表示该样本有n维特征。 目标函数 J(θ)12∑i1m(hθ(x(i))−y(i))2J(θ)12∑i1m(hθ(x(i))−y(i))2这里的i表示第i个样本。 为了求目标函数最小，采用梯度下降迭代,为了方便，…
【朴素贝叶斯学习笔记】
目录算法描述知识储备举个栗子实现代码算法分析资料引用算法描述
1.朴素贝叶斯思想是使用条件概率公式计算类别概率并进行分类。 注：朴素贝叶斯在[2]有较为完善的叙述，本篇笔者贡献仅为要点的整理与举例推理部分。十分建议大家读原文。 2.问题假设&…
Keras训练一个基本体系化的分类模型流程案例
Keras训练一个基本体系化的分类模型流程案例 import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils # 导入keras提供的numpy工具包
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers impo…
数据安全-数据分类分级方案设计
前面针对数据分类分级做了较为系统性的调研分析报告，具体内容可点击，不再做赘述： 数据安全-数据分类分级调研分析报告 目录 前言总体架构思想核心流程细节流程模块数据源管理模块任务管理管理分类分级模版模块内置分类分级模版内置分级规则用户自定义分类分级模版用户自定义…
基于混沌博弈优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于混沌博弈优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于混沌博弈优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.混沌博弈优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 混沌博弈算法应用 4.测试结果…
数据挖掘（5）分类数据挖掘：基于距离的分类方法
一、分类挖掘的基本流程
最常用的就是客户评估
1.1分类器概念 1.2分类方法 基于距离的分类方法决策树分类方法贝叶斯分类方法 1.3分类的基本流程 步骤 建立分类模型 通过分类算法对训练集训练，得到有指导的学习、有监督的学习预定义的类：类标号属性确定…
两种特征提取方法与深度学习方法对比的小型金属物体分类分析研究
本文讨论了用于对包括螺丝、螺母、钥匙和硬币在内的小型金属物体进行分类的两种特征提取方法的效率：定向梯度直方图 (HOG) 和局部二进制模式 (LBP)。首先提取标记图像的所需特征并以特征矩阵的形式保存。使用三种不同的分类方法（非参数 K 最近邻算法、支…
现代卷积神经网络(GoogleNet)，并使用GoogleNet进行实战CIFAR10分类
专栏：神经网络复现目录 本章介绍的是现代神经网络的结构和复现，包括深度卷积神经网络（AlexNet），VGG，NiN，GoogleNet，残差网络（ResNet），稠密连接网络…
高光谱分类论文解读分享之基于多模态融合Transformer的遥感图像分类方法
IEEE TGRS 2023：基于多模态融合Transformer的遥感图像分类方法
题目
Multimodal Fusion Transformer for Remote Sensing Image Classification
作者
Swalpa Kumar Roy , Student Member, IEEE, Ankur Deria , Danfeng Hong , Senior Member, IEEE, Behnood Ras…
【回顾经典AI神作】理解和实现ResNeXt(比ResNet最先进的图像分类模型)
与 ResNet 相比好在哪里？
相同的参数个数，结果更好：一个 101 层的 ResNeXt 网络，和 200 层的 ResNet 准确度差不多，但是计算量只有后者的一半
论文参考：https://arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf
以下三篇是介绍和改进残差网络的论文: 用于图像识别的深度残差学习（链接…
【MATLAB第77期】基于MATLAB代理模型算法的降维/特征排序/数据处理回归/分类问题MATLAB代码实现【更新中】
【MATLAB第77期】基于MATLAB代理模型算法的降维/特征排序/数据处理回归/分类问题MATLAB代码实现
本文介绍基于libsvm代理模型算法的特征排序方法合集，包括： 1.sing 2.adaboost 3.corr 4.svmrfe_ker 5.svmrfe_ori
1.sing 十折交叉取平均错误率值 累计贡…
Pytorch-Transformer轴承故障一维信号分类(三)
目录
前言
1 数据集制作与加载
1.1 导入数据
第一步，导入十分类数据
第二步，读取MAT文件驱动端数据
第三步，制作数据集
第四步，制作训练集和标签
1.2 数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch…
机器学习第9天：决策树分类
文章目录
机器学习专栏
介绍
基本思想
使用代码
深度探索
优点
估计概率
训练算法
CART成本函数
实例数与不纯度
正则化
在鸢尾花数据集上训练决策树 机器学习专栏 机器学习_Nowl的博客-CSDN博客 介绍 作用：分类 原理：构建一个二叉树&#…
D1-AcWing-785-788复习789-790
已经忘了几天没刷了，所以从重新开始吧！这几天论文写的，日子过得，浑浑噩噩，要加油啊！！
一、785快排复习
几天不看，完全忘了。
def quick_sort(q,l,r):if l>r:returni l-1j r1…
【python实现】#搭建一个可以运行在不同优化器模式下的 3 层神经网络模型（网络层节点 数 目分别为：5,2,1），对“月亮”数据集进行分类。
一、题目
搭建一个可以运行在不同优化器模式下的 3 层神经网络模型（网络层节点 数 目分别为：5,2,1），对“月亮”数据集进行分类。 在不使用优化器的情况下对数据集分类，并可视化表示。将优化器设置为具有动量的梯度下降算法，可视化表示分类结果。将优化器设置为 Adam 算法…
基于头脑风暴算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于头脑风暴算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于头脑风暴算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于头脑风暴优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于静电放电优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于静电放电优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于静电放电优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.静电放电优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 静电放电算法应用 4.测试结果…
基于交叉验证和网格优化的SVM分类算法，SVM的详细原理，SVM工具箱使用说明
目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接：基于交叉验证和网格优化的SVM分类算法，混淆矩阵图（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88725374…
基于水基湍流优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于水基湍流优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于水基湍流优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.水基湍流优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 水基湍流算法应用 4.测试结果…
Pytorch之ConvNeXt图像分类
文章目录 前言一、ConvNeXt设计决策1.设计方案2.Training Techniques3.Macro Design🥇Changing stage compute ratio🥈Change stem to "Patchify" 4.ResNeXt-ify5. Inverted Bottleneck6.Large Kernel Size7.Micro Design✨Replacing ReLU wit…
图像分类(五) 全面解读复现ResNet
解读
Abstract—摘要
翻译
更深的神经网络往往更难以训练，我们在此提出一个残差学习的框架，以减轻网络的训练负担，这是个比以往的网络要深的多的网络。我们明确地将层作为输入学习残差函数，而不是学习未知的函数。我们提供了非…
【分类技巧】Fixing the train-test resolution discrepancy
【GiantPandaCV导语】调研分类方法的时候师姐推荐的一篇paper，其核心是训练的时候使用小分辨率，测试的时候使用大分辨率（训练分辨率的1.15倍），能够有效提升验证精度。
Motivation
ImageNet数据集分类模型通常采用的数…
SHAP（五）：使用 XGBoost 进行人口普查收入分类
SHAP（五）：使用 XGBoost 进行人口普查收入分类
本笔记本演示了如何使用 XGBoost 预测个人年收入超过 5 万美元的概率。 它使用标准 UCI 成人收入数据集。 要下载此笔记本的副本，请访问 github。
XGBoost 等梯度增强机方法对于具有…
NLP 项目：维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
自然语言处理是机器学习和人工智能的一个迷人领域。这篇博客文章启动了一个具体的 NLP 项目，涉及使用维基百科文章进行聚类、分类和知识提取。灵感和一般方法源自《Applied Text Analysis with Python》一书。 一、说明 该文是系列文章，揭示如何对爬取文…
Data Mining_聚类分析分类器关联规则回归分析 (Python)
Data mining
一种从大量数据中提取知识的过程，它涉及到统计学、机器学习和人工智能等多个领域。 它通常使用计算机程序来分析数据，发现潜在的关系或规则，并产生有用的信息。
常见技术
包括：
聚类分析、分类器、关联规则挖掘回…
基于和声优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于和声优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于和声优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.和声优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 和声算法应用 4.测试结果：5.M…
基于蝴蝶优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于蝴蝶优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于蝴蝶优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.蝴蝶优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 蝴蝶算法应用 4.测试结果：5.M…
基于社会群体优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于社会群体优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于社会群体优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.社会群体优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 社会群体算法应用 4.测试结果…
【HuggingFace文档学习】Bert的token分类与句分类
BERT特性：
BERT的嵌入是位置绝对（position absolute）的。BERT擅长于预测掩码token和NLU，但是不擅长下一文本生成。
1.BertForTokenClassification
一个用于token级分类的模型，可用于命名实体识别(NER)、部分语音标记…
「解析」YOLOv5 classify分类模板
学习深度学习有些时间了，相信很多小伙伴都已经接触 图像分类、目标检测甚至图像分割(语义分割)等算法了，相信大部分小伙伴都是从分类入门，接触各式各样的 Backbone算法开启自己的炼丹之路。
但是炼丹并非全是 Backbone，更多的是各…
1.机器学习-机器学习算法分类概述
机器学习-机器学习算法分类概述 个人简介机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习一监督学习1. 监督学习分类任务举例：1.1 特征1.2 标签 二无监督学习1.关键特点2.应用示例3.常见的无监督学习算法 三强化学习1.定义2.示例场景 四机器学习开发流…
基于热交换优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于热交换优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于热交换优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.热交换优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 热交换算法应用 4.测试结果&#x…
基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真
目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
4.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述
4.2、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统主要原理
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
matlab20…
PyTorch实战-实现神经网络图像分类基础Tensor最全操作详解(一)
目录
前言
一、PyTorch数据结构-Tensor
1.什么是Tensor
2.数据Tensor使用场景
3.张量形态
标量（0D 张量） 向量（1D 张量）
矩阵(2D张量)
3D 张量与高维张量
二、Tensor的创建
1. 从列表或NumPy数组创建 2. 使用特定的初始…
UNIapp 开发H5踩坑记录
设置页面全屏背景图 因为在VUE我们没有body这个标签（层级）。但是提供了page这个在外层的vdom。所以我们直接在page中定义背景的CSS
page{background: url(assets/images/index-bg.png) no-repeat center center;background-size: 100% 100%;width: 100%…
细粒度视觉分类的注意内核编码网络
Attentional Kernel Encoding Networks for Fine-Grained Visual Categorization 1、介绍2、方法2.1 卷积模块2.2 级联注意力模块2.3 内核编码模块2.4 整体 3、结论 在本文中，我们提出了一种用于细粒度视觉分类的注意核编码网络(AKEN)。具体来说，AKEN聚合…
基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别
update：把程序源码和数据集也附上http://download.csdn.net/detail/zjccoder/8832699
2015.6.24
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【TRT】使用TensorRT进行分类模型推理
1. pytorch 模型导出为onnx模型
1.1 pytorch 模型代码
import torch
import torchvision
import cv2
import numpy as npclass Classifier(torch.nn.Module):def __init__(self):super().__init__()#使用torchvision自带的与训练模型, 更多模型请参考:https://tensorvision.r…
【GNN2】PyG完成图分类任务，新手入门，保姆级教程
上次讲了如何给节点分类，这次我们来看如何用GNN完成图分类任务，也就是Graph-level的任务。
【GNN 1】PyG实现图神经网络，完成节点分类任务，人话、保姆级教程-CSDN博客 图分类就是以图为单位的分类，举个例子࿱…
基于前馈神经网络完成鸢尾花分类
目录
1 小批量梯度下降法 1.0 展开聊一聊~ 1.1 数据分组 1.2 用DataLoader进行封装 1.3 模型构建 1.4 完善Runner类 1.5 模型训练 1.6 模型评价 1.7 模型预测
思考
总结
参考文献 首先基础知识铺垫~
继续使用第三章中的鸢尾花分类任务，将Softm…
使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型
💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢…
高光谱分类论文解读分享之Grid Network: 基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类
IEEE GRSL 2023：Grid Network: 基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类
题目
Grid Network: Feature Extraction in Anisotropic Perspective for Hyperspectral Image Classification
作者
Zhonghao Chen , Student Member, IEEE, Danfeng Hong , Senior …
Davit 学习笔记（附代码）
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.03645.pdf
代码地址：https://github.com/dingmyu/davit
1.是什么？
Dual Attention Vision Transformers（DaViT）是一种新的Vision Transformer模型，它在全局建模方面…
【深度学习每日小知识】Classification 分类
分类是机器学习中的一项基本任务，涉及根据给定输入数据点的特征为其分配类别或标签。换句话说，分类是一种监督学习方法，它允许机器学习如何根据数据中存在的特征将新实例分类为一组预定义的类别。 显示目标分类的图像 Importance of Classifi…
STM32F103基于I2C协议的AHT20温湿度传感器的数据采集，并通过串口输出
目录酱一、I2C协议简介二、采集温湿度数据三、总结参考链接一、I2C协议简介
IIC（Inter-Integrated Circuit）其实是IICBus简称，所以中文应该叫集成电路总线，它是一种串行通信总线，使用多主从架构，由飞利浦公…
数据挖掘(4.1)--分类和预测
目录
前言
一、分类和预测
分类
预测
二、关于分类和预测的问题
准备分类和预测的数据
评价分类和预测方法
混淆矩阵
评估准确率
参考资料 前言 分类：离散型、分类新数据 预测：连续型、预测未知值 描述属性：连续、离散 类别属性&am…
蚂蚁分类信息系统伪静态多城市版nginx规则自适应URL
蚂蚁分类信息系统伪静态多城市版nginx规则自适应URL
蚂蚁分类信息系统伪静态多城市版nginx规则自适应URL,支持二级域名,包含信息、文章、商家、店铺、商城
if ( $http_user_agent ~ "(MIDP)|(WAP)|(UP.Browser)|(Smartphone)|(Obigo)|(Mobile)|(AU.Browser)|(wxd.Mms)|(…
蚂蚁分类信息系统PC手机网址自适应,网页自适应移动端及根据访问设备自动识别展示手机站或PC站
蚂蚁分类信息系统PC手机网址自适应,网页自适应移动端及根据访问设备自动识别展示手机站或PC站
本实现方法仅适用于nginx环境，主要是使用 Nginx 内置 $http_user_agent 变量来区分(电脑 pc、手机 mobile)端的访问，根据不同端的访问通过伪静态设置对应的访…
基于TF-IDF算法个人文件管理系统——机器学习+人工智能+神经网络（附Python工程全部源码）
目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境模块实现1. 数据预处理2. 词频计算与数据处理3. 数据计算与对比验证 系统测试工程源代码下载其它资料下载 前言
本项目旨在通过应用TF-IDF算法，将新下载的课件进行自动分类整理。我们的方法是通过比较新文件中的…
在分类任务中准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，如何在python中使用呢？
在机器学习和数据科学中，准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和 F1 分数是常用的性能指标，用于评估分类模型的性能。
1. 准确率（Accuracy）…
交叉熵Loss多分类问题实战（手写数字）
1、import所需要的torch库和包 2、加载mnist手写数字数据集，划分训练集和测试集，转化数据格式，batch_size设置为200 3、定义三层线性网络参数w，b，设置求导信息 4、初始化参数，这一步比较关键，…
关于图像分类任务中划分数据集，并且生成分类类别的josn字典文件
1. 前言
在做图像分类任务的时候，数据格式是文件夹格式，相同文件夹下存放同一类型的类别
不少网上的数据，没有划分数据集，虽然代码简单，每次重新编写还是颇为麻烦，这里记录一下
如下，有的数据…
作为分类算法，逻辑回归是如何和回归扯上关系的
今天就逻辑回归和回归问题之间的关系做个梳理，下次再遇到谁扯逻辑回归如何如何做回归，我直接丢。。。
仅个人拙见。 文章目录1 何为回归？何为分类？2 回归问题在拟合什么？分类问题又在拟合什么？2.1 回归的拟…
基于教与学优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于教与学优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于教与学优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.教与学优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 教与学算法应用 4.测试结果&#x…
【白话机器学习的数学】读书笔记(3)学习分类(感知机、逻辑回归)
三、学习分类
1.分类的目的 找到一条线把白点和黑点分开。这条直线是使权重向量成为法线向量的直线。(解释见下图)
直线的表达式为： ω ⋅ x ∑ i 1 n ω i ⋅ x i 0 \omegax \sum_{i1}^n\omega_i x_i 0 ω⋅xi1∑nωi⋅xi0 ω \omega ω是权重向量权…
钢铁异常分类 few-shot 问题 小陈读paper 钢铁2
很清爽的 abstract
给出链接 前面的背景意义 其实 是通用的
这里替大家 整理一吓吓
1 缺陷分类在钢铁表面缺陷检测中 有 意义。
2 大多数缺陷分类模型都是基于完全监督的学习，
这需要大量带有图像标签的训练数据。
在工业场景中收集有缺陷的图像是非常困难…
![[oneAPI] 使用Bert进行中文文本分类](https://img-blog.csdnimg.cn/954489c13cf6423da5b0f326093cff84.png)
[oneAPI] 使用Bert进行中文文本分类
[oneAPI] 使用Bert进行中文文本分类 基于BERT的文本分类模型数据预处理数据集定义tokenize建立词表转换为Token序列padding处理与mask 模型 结果OneAPI参考资料 比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517 Intel DevCloud for oneAPI&…
【sklearn练习】模型评估
一、交叉验证 cross_val_score 的使用
1、不用交叉验证的情况：
from __future__ import print_function
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifieriris…
基于鹈鹕优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于鹈鹕优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于鹈鹕优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.鹈鹕优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 鹈鹕算法应用 4.测试结果：5.M…
【MATLAB第49期】基于MATLAB的深度学习ResNet-18网络不平衡图像数据分类识别模型
【MATLAB第49期】基于MATLAB的深度学习ResNet-18网络不平衡图像数据分类识别模型
一、基本介绍
这篇文章展示了如何使用不平衡训练数据集对图像进行分类，其中每个类的图像数量在类之间不同。两种最流行的解决方案是down-sampling降采样和over-sampling过采样。
在…
基于指数分布优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于指数分布优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于指数分布优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.指数分布优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 指数分布算法应用 4.测试结果…
《机器学习》客户流失判断-python实现
客户流失判断 题目赛题描述数据说明赛题来源-DataCastle 问题描述解题思路Python实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析 可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析 数据预处理类…
sklearn包中对于分类问题，如何计算accuracy和roc_auc_score？
1. 基础条件
import numpy as np
from sklearn import metricsy_true np.array([1, 7, 4, 6, 3])
y_prediction np.array([3, 7, 4, 6, 3])2. accuracy_score计算
acc metrics.accuracy_score(y_true, y_prediction)这个没问题
3. roc_auc_score计算
The binary and mul…
零基础入门Pytorch框架(一)--实现文本分类
1. 基于pytorch实现快速搭建神经网络
首先使用pytorch框架实现全连接层网络，一般搭建神经网络的步骤如下：
数据集获取处理定义神经网络定义损失函数和优化器训练模型预测模型
1.1 数据集获取处理
一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽…
数据挖掘-关于分类问题样本不均衡的讨论
之前在看一些竞赛案例的时候遇到了样本不均衡的情况，尝试了不同的采样方式，效果也不是很好，所以在这篇文章讨论一下。
1、样本不均衡是不是必须要进行上采样/下采样
1.1 数据准备 这里生成一个包含 2个特征 的 2分类 数据集，同时…
第五章.最邻近规则分类（KNN）
第五章.最邻近规则分类（KNN） 5.1 最邻近规则分类（KNN） 1.KNN的计算方式
1).为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照选择参数K。
2).计算未知实例与所有已知实例的距离 (利用欧氏距离公式) 其他距离衡量…
FastText：高效的文本分类工具
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博…
线性判别准则与线性分类编程实践
目录一、线性判别准则（LDA）1.LDA的思想2. 瑞利商（Rayleigh quotient）与广义瑞利商（genralized Rayleigh quotient）3. 二类LDA原理4. 多类LDA原理5. LDA算法流程6.优缺点二、线性分类算法（支持向…
朴素贝叶斯分类器 2022-1-10
人工智能基础总目录 贝叶斯分类原理一、引入案例二、实现原理三、模型优缺点优点： 1 容易实现， 计算快， 可计算大数据量。缺点： 特征全部进行统计无选择， 忽略特征之间的相关性。一、引入案例 计算法庭的误判概率&…
pod分类，网络模型，kubectl命令
pod的分类
pod分为两种类型：一种为自主式pod，一种为控制器管理的pod
自我管理的pod 创建以后仍然需要提交给apiserver，由apiserver接收以后借助于调度器将其调度至指定的node节点，由node启动此pod，如果此pod出现故障…
中文MNIST数据集的图像分类（准确度99.93%）
数据集
链接：
Chinese MNIST | KaggleChinese numbers handwritten characters imageshttps://www.kaggle.com/gpreda/chinese-mnist
简介：
中国版的 MNIST 数据集是在纽卡斯尔大学的一个项目框架中收集的数据。一百名中国公民参与了数据收集工作。 …
机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测
机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测 作者：AOAIYI 作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：AOAIYI首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞…
[iOS类别的使用]---导航栏leftBarButtonItem图标修改
类别(Category) 修改特定的ViewController的导航栏Item图标
在项目中,遇到这样一个问题: 一个新增的VIewController1 想要push到原有的别的VIewController2中时 原有的VIewController2的导航栏左侧leftBarButtonItem图标,变成了系统自带的样式, 而且,由于项目混合使用了代码和…
YOLOv5的参数IOU与PR曲线,F1 score
YOLOv5的参数IOU与PR曲线,F1 score
conf_thres
Confidence Threshold，置信度阈值。
只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。想让YOLO只标记可能性高的地方，就把这个参数提高。iou_thres
Intersect over Union Threshold，交并比阈值。
I…
《晶体管元器件》的特性分析
一、二极管(Diode)特性分析：二极管具备单向导电性，只允许电流由单一方向流过。晶体二极管内部由一个PN结组成，其普遍的制造材料主要采用硅或锗。一般硅二极管的正向导通压降为0.7V，锗二极管的正向导通压降为0.2V。
(1)、二极管分…
二分类逻辑斯蒂回归Pyhthon实现
题目 吴恩达机器学习-逻辑斯蒂回归 使用Logistic回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是大学某个院系的管理员，你想通过申请人在两门考试中的表现来决定每个人的录取率，你有来自以前申请人的历史数据，你可以用这些数据作为训练集建立…
知识图谱实战应用28-基于py2neo的ICD-11疾病分类的知识图谱的查询与问答实战应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下知识图谱实战应用28-基于py2neo的ICD-11疾病分类的知识图谱的查询与问答实战应用。使用基于py2neo的ICD-11疾病分类知识图谱，我们能够像探索一座生物医学宇宙般，穿梭在各种疾病之间。这个神奇的图谱可以帮助我们揭示各种疾病之间复杂而…
清风数学建模学习笔记-二分类与多分类-逻辑回归
内容：逻辑回归
一.二分类之使用SPSS进行分析
1.使用SPSS进行变量虚拟化：
转化-创建虚变量
线性概率模型LPM： 连接函数（激活函数）的取法： 盲选Sigmoid
1.分析-回归-二元回归 在此基础上可以在分类中进行…
MapReduce实现KNN算法分类推测鸢尾花种类
文章目录 代码地址一、KNN算法简介二、KNN算法示例：推测鸢尾花种类三、MapReduceHadoop实现KNN鸢尾花分类：1. 实现环境2.pom.xml 3.设计思路及代码1. KNN_Driver类2. MyData类3. KNN_Mapper类 4. KNN_Reducer类 代码地址
https://gitcode.net/m0_567453…
【机器学习300问】16、逻辑回归模型实现分类的原理？
在上一篇文章中，我初步介绍了什么是逻辑回归模型，从它能解决什么问题开始介绍，并讲到了它长什么样子的。如果有需要的小伙伴可以回顾一下，链接我放在下面啦： 【机器学习300问】15、什么是…
AI：62-基于深度学习的人体CT影像肺癌的识别与分类
🚀 本文选自专栏：AI领域专栏 从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。 📌📌📌在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是…
基于决策融合的极限学习机分类预测，基于融合ELM的分类预测，基于融合极限学习机的电子鼻采集数据分类
目录
背影 极限学习机 基于决策融合的极限学习机分类预测，基于融合ELM的分类预测，基于融合极限学习机的电子鼻采集数据分类 主要参数 MATLAB代码 效果图 结果分析 展望 完整代码下载链接：基于决策融合的极限学习机分类预测，基于融合ELM的分类预测，基于融合极限学习机的电…
leetcode分类刷题：二叉树（二、简单重复逻辑的递归）
1、二叉树问题的递归解法最难的地方在于递归三要素中的提取重复的逻辑，缩小问题规模，即递归函数内部的操作，深度优先遍历的前、中、后序遍历是二叉树最基本的题目，其对应的重复逻辑也是最简单的 2、这种重复逻辑的归纳主要得益于二…
【Matlab路面分类】灰度共生矩阵图形纹理检测+SVM路面状况分类【含源码 1519期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab路面分类】灰度共生矩阵图形纹理检测SVM路面状况分类【含源码 1519期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社&#…
利用（Transfer Learning）迁移学习在IMDB数据上训练一个文本分类模型
1. 背景
有些场景下，开始的时候数据量很小，如果我们用一个几千条数据训练一个全新的深度机器学习的文本分类模型，效果不会很好。这个时候你有两种选择，1.用传统的机器学习训练，2.利用迁移学习在一个预训练的模型上训练…
基于数据挖掘机器学习的心脏病患者分类建模与分析
首先，读取数据集，该数据集是UCI上的心脏病患者数据集，其中包含了 303 条患者信息，每一名患者有 13 个字段记录其基本信息（年龄、性别等）和身体健康信息（心率、血糖等），此…
文本分类中的词袋vs图vs序列
文本分类中的词袋vs图vs序列：质疑Text-graph的必要性和wide MLP的优势
摘要
图神经网络驱动了基于图的文本分类方法，成为了SOTA(state of the art)。本文展示了使用词袋(BoW)的宽多层感知器(MLP)在文本分类中优于基于图的模型TextGCN和HeteGCN…
Tensorflow2基础代码实战系列之CNN文本分类实战
深度学习框架Tensorflow2系列
注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark …
C#，数值计算——积分方程与逆理论Quad_matrix的计算方法与源程序
1 文本格式
using System;
namespace Legalsoft.Truffer { public class Quad_matrix : UniVarRealMultiValueFun { private int n { get; set; } private double x { get; set; } public Quad_matrix(double[,] a) { this.n a…
基于深度信念网络的DBN+SVM分类预测 ，DBN多分类模型代码，改进的DBN
目录
背影 DBN神经网络的原理 DBN神经网络的定义 受限玻尔兹曼机（RBM） 支持向量机SVM的原理 DBNSVM的分类预测 基本结构 主要参数 MATALB代码 结果图 展望
背影
DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学习的能力&…
tensorflow深度神经网络实现鸢尾花分类
tensorflow深度神经网络实现鸢尾花分类 本文目录tensorflow深度神经网络实现鸢尾花分类获取数据集相关库的导入数据展示和划分对标签值进行热编码模型搭建使用Sequential模型搭建模型模型训练对训练好的模型进行评估使用model模型搭建模型对训练好的模型进行评估损失函数优化方…
机器学习与深度学习——通过knn算法分类鸢尾花数据集iris求出错误率并进行可视化
什么是knn算法？
KNN算法是一种基于实例的机器学习算法，其全称为K-最近邻算法（K-Nearest Neighbors Algorithm）。它是一种简单但非常有效的分类和回归算法。 该算法的基本思想是：对于一个新的输入样本，通过…
python内置库之os、sys、math、datetime、json、re
一 os 模块
# 导入os模块
import os# 查看os模块说明文档
help(os)
# 查看os模块的属性和方法
print(dir(os))
1.1 os常用方法
# 获取系统名称，nt代表windows,posix代表linux
print(os.name) # nt
# 获取系统环境变量信息
print(os.environ)
# 获取指定名称的环…
GEE：使用 ROC 曲线和 AUC 评估分类算法性能
作者：CSDN @ _养乐多_
在机器学习和遥感数据分析领域，评估分类算法的性能是关键任务之一。Google Earth Engine（GEE）平台提供了丰富的遥感数据和分析工具，结合 ROC（接收者操作特征）曲线和 AUC（曲线下面积）分析，可以有效评估分类算法的准确性和可靠性。
本文将介绍如…
基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法 -附代码
基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法 文章目录 基于哈里斯鹰算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于哈里斯鹰算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab代码 摘要：本文利用哈里斯鹰算法对核极限学习机(KELM)进行优化，…
基于 resnet 对 CIFAR-10 图片进行分类和网络微调
本文基于李沐老师的 实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10) 文章目录 数据格式数据加载标签转化划分数据集查看数据搭建网络主训练函数网络训练 数据格式
CIFAR-10 下载地址：https://www.kaggle.com/competitions/cifar-10/data 下拉到最下面有一个 Do…
基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时…
使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行分类预测
使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行分类预测 1、导入库2、自定义函数3、定义主函数main()4、执行5、完整代码部分 这段代码实现了一个神经网络模型在数据集上的训练和测试。具体流程如下： 1、导入库
引入必要的库，包括PyTorch、Pandas等。…
数据挖掘--贝叶斯分类详解
贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而对数据进行分类。具体来说，对于一个待分类的数据样本，贝叶斯分类器会计算该样本属于每个类别的概率，并将其归为概率最大的那个…
基于减法平均优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于减法平均优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于减法平均优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.减法平均优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 减法平均算法应用 4.测试结果…
第二章--第三篇---文本分类
一、引言
文本分类是一种基于自然语言处理技术，对给定的文本进行分类的方法。具体而言，文本分类将一篇文本分配到一个或多个预定义的类别中，这些类别通常是事先定义好的，例如新闻、评论、垃圾邮件、商品分类等。 文本分类在实际应用中有着广泛的应用，例如在舆情监控、垃圾…
分类算法初探—决策树
引言 最近在学习机器学习的一些经典算法，在学习到分类算法时想着写一些博客备忘。于是就有了这篇博文。 分类与聚类 在讲具体的分类算法之前，讲一下什么是分类，什么是聚类。 分类通俗的意思就是将某个样本归属到哪一类别下。聚类的意思就…
从零构建神经网络-不使用框架（纯纯手撕）
一、从零构建神经网络-不使用框架（纯手撕）
神经网络从0开始
动手从零开始实现一个神经网络，不使用框架，一步一步推理应该可以加深一下对神经网络的理解。
网络结构为三层全连接网络，节点个数依次为784、250、10。对…
深度学习技巧应用18-OFD格式文件与人工智能结合的技巧应用，实现OFD转文本、OFD自动分类与内容提取
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用18-OFD格式文件与人工智能结合的技巧应用，实现OFD转文本、OFD自动分类与内容提取。OFD格式文件被称为“中国版PDF”。它与PDF格式类似，是一种可读、可打印、可编辑、可存档的电子文档格式，但OFD格式相对于PDF格式更加…
机器学习:什么是分类/回归/聚类/降维/决策
目录
学习模式分为三大类：监督，无监督，强化学习
监督学习基本问题
分类问题
回归问题
无监督学习基本问题
聚类问题
降维问题
强化学习基本问题
决策问题
如何选择合适的算法 我们将涵盖目前「五大」最常见机器学习任务：…
MXNet-图像分类（symbol版本）【附源码】
文章目录前言图像的发展史及意义一、图像分类模型构建0.MLP的实现（1986-1989年）1.LeNet的实现（1994年）2.AlexNet的实现（2012年）3.VGG的实现（2014年）4.GoogleNet的实现（20…
图的分类--图论笔记
图的分类 – 潘登同学的图论笔记 文章目录图的分类 -- 潘登同学的图论笔记无向图(我们着重讨论简单图)图的数学语言简单图:不存在自环和重边的无向图在简单图范畴下的其他有特点的图二部图(很经典)有向图图的同构与子图构造子图的几种方法道路、回路与连通性欧拉图(算法)构造欧…
python分类预测模型总结
常见的模型评价和在Python中的实现模型模型特点所属库逻辑回归线性分类模型sklearn.linear_modelSVM用来回归、预测、分类等。模型可以是线性的/非线性的sklearn.svm决策树基于“分类讨论、逐步细化”思想的分类模型，直观易解释sklearn.tree随机森林思想跟决策树类似…
sklearn.metrics.roc_auc_score(二分类/多分类/多标签)
数据格式 y_true： (n_samples,) or (n_samples, n_classes) y_score： (n_samples,) or (n_samples, n_classes)
样例
二分类
>>> from sklearn.datasets import load_breast_cancer
>>> from sklearn.linear_model import Logist…
文本分类从入门到精通，代码整理。
Sklearn-metric评估
sklearn.metrics.make_scorer
从性能指标或损失函数中创建一个记分标准。 这个函数封装了用于GridSearchCV和cross_val_score的评分函数，它接受一个评分函数，如accuracy_score、mean_squared_error、adjusted_rand_index或average_…
Boosting三巨头：XGBoost、LightGBM和CatBoost（发展、原理、区别和联系，附代码和案例）
❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注😊😊😊，后续会继续输入更多优质内容❤️👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博…
基于TensorFlow和Keras的狗猫数据集的分类实验
文章目录 前言一、环境配置1、anaconda安装2、修改jupyter notebook工作目录3、配置TensorFlow、Keras 二、数据集分类1、分类源码2、训练流程 三、模型调整1.图像增强2、网络模型添加dropout层 四、使用VGG19优化提高猫狗图像分类1、构建网络模型2、初始化一个VGG19网络实例3、…
TensorFlow之文本分类算法-5
1 前言
2 收集数据
3 探索数据
4 选择模型
5 准备数据
6 模型-构建训练评估
构建输出层
构建n-gram模型
根据前面章节的描述，n-gram模型是独立地处理分词，与原文中的单词顺序不相关。简单的多层神经感知（逻辑回归）、梯度推…
18- TensorFlow实现CIFAR10分类 (tensorflow系列) (项目十八)
项目要点
导入cifar图片集: (train_image, train_label), (test_image, test_label) cifar.load_data() # cifar keras.datasets.cifar10图片归一化处理: train_image train_image / 255定义模型: model keras.Sequential() 输入层: model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3…
基于支持向量机SVM的分类预测，基于SVM的雷击故障识别
目录
支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 SVM应用实例，基于SVM的雷击故障分类预测
支持向量机SVM的详细原理
SVM的定义
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空…
【图像分类】卷积神经网络之VGG网络模型结构详解
写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。
1. 前言
VGG全称是Visual Geometry Group，因为是由Oxford的Visual Geometry Group提出的。
VGG网络是卷积神经…
【病灶分类】粒子群算法优化SVM病灶分类【含源码 1520期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【病灶分类】粒子群算法优化SVM病灶分类【含源码 1520期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020. [2]杨丹,…
Yolov5 (v6.2) 使用自己的数据训练分类模型 基于ONNX TensorRT转换
前言
之前文章已经讲过yolov5模型的训练，这一篇将说一下分类模型训练流程。 https://blog.csdn.net/qq_45066628/article/details/129470290
新版本简介
YOLOv5官方发布了v6.2版本，v6.2版本支持分类模型训练、验证、预测和导出；v6.2版本的…
PyTorch入门（六）使用Transformer模型进行中文文本分类
在文章PyTorch入门（五）使用CNN模型进行中文文本分类中，笔者介绍了如何在PyTorch中使用CNN模型进行中文文本分类。本文将会使用Transformer模型实现中文文本分类。 本文将会使用相同的数据集。文本预处理已经在文章PyTorch入门（…
机器学习：基于KNN对葡萄酒质量进行分类
机器学习：基于KNN对葡萄酒质量进行分类 作者：i阿极 作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏…
基于集成深度学习的有源干扰智能分类
源自：系统工程与电子技术
作者：吕勤哲 全英汇 沙明辉 董淑仙 邢孟道
摘 要
针对现有基于机器学习的雷达有源干扰分类大多需要构建人工特征集且小样本情况下分类精度低的问题, 提出一种基于多通道特征融合的集成卷积神经网络(convolutional neural net…
Wallpaper：基于Typecho的壁纸头像站主题
简介：
该主题是本人的一个头像壁纸站点的主题，这个站最初是女朋友要让和她用情侣头像和壁纸，跑到网上转了一圈都没找到一个专门的情侣头像壁纸站，只在知乎某个答案下找到一些情侣头像，而情侣壁纸就更难找了࿰…
机器学习算法系列（三）
机器学习算法之–对数几率回归（逻辑斯蒂回归）算法 上个算法（算法系列二）介绍了如何使用线性模型进行回归学习，但若要做的是分类任务，则需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值…
机器学习实战：Python基于K近邻KNN进行分类预测（四）
文章目录1 前言1.1 K近邻的介绍1.2 K近邻的应用2 二维数据集演示2.1 导入函数2.2 导入数据2.3 训练模型及可视化3 莺尾花数据集全数据演示3.1 导入函数3.2 导入数据3.3 训练模型及预测4 模拟数据集演示4.1 导入函数4.2 模拟数据集4.3 建模比较5 马绞痛数据pipeline演示5.1 下载…
图像分类算法：ResNet论文解读
图像分类算法：ResNet论文解读 前言 其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚…
基于tensorflow的鸢尾花Iris分类实战
导包
import os
import six.moves.urllib.request as request
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt# Check that we have correct TensorFlow version installed
tf_version tf.__version__
print("TensorFlow version: {}".format(tf_v…
【ENVI】监督分类
好久没用ENVI了，用起来有点生疏，这里记录一下操作流程。。。
基础数据：从91卫图下载相应地区影像数据。
下载影像推荐：地理空间数据云、91卫图、水经注等。
1、加载tif数据 2、样本选择
（1）在图层管理器…
【深度学习】计算分类模型的分类指标，计算accuracy_top-1、accuracy_top-5、precision、recall和f1_score
计算accuracy_top-1、accuracy_top-5、precision、recall和f1_score：
（1）accuracy_top-1 np.sum(np.argmax(preds, axis1) np.argmax(actual, axis1)) / actual.shape[0] accuracy_top-1指标是假设预测数据中，最大值的index就是…
Python人工智能—分类
人工分类
特征1特征2输出3102511816405203514714-10………681510
案例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
x np.array([[3, 1],[2, 5],[1, 8],[6, 4],[5, 2],[3, 5],[4, 7],[4, -1]])
y np.array([0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0])
l, r x[:, 0].m…
分类 - 鸢尾花（iris）数据集介绍（ 鸢【音：yuān】）
鸢尾花（iris）数据集介绍（ 鸢【音：yuān】）
flyfish
这份数据集年代久远，R.A Fisher在1936年发表的文章中被使用 iris [aɪrɪs] 鸢尾花（iris）数据集，它共有4个属性列和…
天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析
天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析 文章目录 天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析0. 写在前面1. 分类分析1.1 决策树预测1.2 随机森林1.3 朴素贝叶斯算法0. 写在前面 Windows：Windows10Python：Python3.9本次案例项目主要是采用Pandas和Numpy对天猫订单数据集进行处理、…
基于Bert+对抗训练的文本分类实现
由于Bert的强大，它文本分类取得了非常好的效果，而通过对抗训练提升模型的鲁棒性是一个非常有研究意义的方向，下面将通过代码实战与大家一起探讨交流对抗训练在Bert文本分类领域的应用。
目录
一、Bert文本分类在input_ids添加扰动
二、Ber…
第33步 机器学习分类实战：误判病例分析
填最后一个坑，如何寻找误判的病例。
之前我们在介绍AUC的时候，提到了两个函数：predict和predict_proba，复习一下：
auc_test roc_auc_score(y_test, y_testprba)
roc_auc_score的参数呢，包括两个&#…
Stacking Learning在分类问题中的使用
建议先阅读以下文章回归问题构建stacking模型分类问题构建stacking模型codePay AttentionFurther致谢 建议先阅读以下文章
知乎(必读)：Kaggle机器学习之模型融合（stacking）心得Blog：Stacking Models for Improved PredictionsB…
机器视觉初步11：目标分类
文章目录 1. 基于机器学习的目标分类方法2. 基于深度学习的目标分类方法3. 基于聚类的目标分类方法 目标分类是计算机视觉中一个常见的任务，旨在将图像中的目标物体分类到预定义的类别中。目标分类的常用方法有很多，下面简单介绍其中的几种： …
【人工智能】— 线性分类器、感知机、损失函数的选取、最小二乘法分类、模型复杂性和过度拟合、规范化
【人工智能】— 感知机、线性分类器、感知机、感知机、最小二乘法分类、模型复杂性和过度拟合、规范化 Linear predictions 线性预测分类线性分类器感知机感知机学习策略损失函数的选取距离的计算 最小二乘法分类求解最小二乘分类矩阵解法一般线性分类模型复杂性和过度拟合训练…
清华青年AI自强作业hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类
清华青年AI自强作业hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类 实现过程具体思路多分类网络模型训练结果分析 相关链接 一起学AI系列博客：目录索引 hw3_3：用NN网络拟合MNIST手写数字分类 体会神经网络设计和TF框架编程 对比hw3_1两者的模型、效果…
26.利用概率神经网络分类 预测基于PNN的变压器故障诊断（附matlab程序）
1.简述 学习目标： 概率神经网络分类预测 基于PNN的变压器故障诊断 概率神经网络是由Specht博士在1989年首先提出， 是一种与统计信号处理的许多概念有着紧密联系的并行算法。它实质上是一个分类器，根据概率密度函数的无参估计进行贝叶斯决策…
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测—— 模型评价（二）
本节讲的是二分类结局变量的临床模型预测，与之前讲的Cox回归不同，https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/1240…
训练用于序列分类任务的 RoBERTa 模型的适配器
介绍
NLP当前的趋势包括下载和微调具有数百万甚至数十亿参数的预训练模型。然而，存储和共享如此大的训练模型非常耗时、缓慢且昂贵。这些限制阻碍了 RoBERTa 模型开发更多用途和适应性更强的 NLP 技术，该模型可以从多个任务中学习并针对多个任务进行学习；在本文中，我们将重…
【事故致因】HFACS模型各层级中因素的具体含义及内容归纳
HFACS模型各层级中因素的具体含义及内容归纳 1 HFACS(2000版本)中英文结构图2 定义3 结构组成4 各层级因素及内容4.1 不安全行为4.2 不安全行为的前提条件4.3 不安全监督4.4 组织影响 5 HFACS框架的使用 1 HFACS(2000版本)中英文结构图
英文版本（论文首次提出原图&…
【机器学习教程】二、逻辑回归：从概率到分类的利器
引言
在机器学习领域中，逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的分类算法，被广泛应用于各种实际问题中。尽管名字中带有"回归"一词，但逻辑回归实际上是一种分类模型，它通过将输入数据映射到一个概率范围内来进行二分类或多分类任务。逻辑回归具有许多优点，…
基于非局部图注意力网络的鲁棒三维形状分类
文章目录 Robust 3D Shape Classification via Non-local Graph Attention Network摘要本文方法Global Structure Network (GSN)Global Relationship Network (GRN)Local Feature Learning based on MLP-STNetwork Channel Fusion ModuleGlobal descriptor 实验结果 Robust 3D …
基于jupyter的多分类问题练习
文章目录 练习3：多分类问题介绍1 多分类1.1 数据集1.2 数据可视化1.3 逻辑回归的向量化1.3.1 代价函数的向量化1.3.2 梯度的向量化1.3.3 正则化逻辑回归的向量化 1.4 多分类-分类器 1.5 使用分类器进行预测 总结 练习3：多分类问题 介绍
在本练习中&…
音乐流派分类：探索利用Matlab，Django，JavaScript和Python实现85%准确率的机器学习方法
第一部分：引言与背景
音乐，这种涵盖了历史，文化，艺术和心理学的丰富多彩的媒体形式，一直以来都是人类社会生活的重要组成部分。通过时间的推移，音乐的风格和形式不断演变，形成了我们今天所熟知…
（实践）决策树——线性二分类+非线性二分类
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn import tree# 载入数据
data np.genfromtxt("LR-testSet.csv", delimiter",")
x_data data[:,:-1]
y_data data[:,-1]plt.scatte…
CV——dy83 接昨天的论文中DAM模块：压缩-激励的宽残差网络在图像分类中的应用
压缩-激励的宽残差网络在图像分类中的应用（ICIP 2019）1. INTRODUCTION2. PROPOSED METHODS2.1 总体框架2.2 通道的重要性3. EXPERIMENTS3.1 Datasets3.2 训练和测试的设置3.3 分类结果及分析4. CONCLUSIONSQUEEZE-AND-EXCITATION WIDE RESIDUAL NETWORKS…
【Datawhale】AI夏令营第三期——基于论文摘要的文本分类笔记(下)
笔记上部分请看【Datawhale】AI夏令营第三期——基于论文摘要的文本分类笔记(上) 文章目录 一、深度学习Topline1.1 数据预处理1.2 模型训练1.3 评估模型1.4 测试集推理1.5 后续改进 二、大模型Topline2.1 大模型介绍2.2 大模型是什么？2.3 大模型的原理2.4 大模型可…
车载芯片分类、用途、供应商
2021年车载芯片供应持续紧缺，本文梳理车载芯片相关基本知识。
车载芯片分类及用途列表
序号芯片类别用途1SoC系统级芯片，用于智能运算。即将能够完成某项功能的一整个系统集成在一块芯片上。SoC常由CPUGPUDSPNPU各种外设接口、存储类型等电子元件组成。…
打通应用“壁垒”，数据分类分级结果与安全策略自动匹配
《网络安全法》、《数据安全法》等法律法规，以及各行业各领域与数据安全相关的标准规范，几乎都涉及对数据进行分类分级保护的要求。数据安全始于分类分级，已成为毫无疑问的行业共识。
但现实中不少用户却止步在分类分级工作，“如…
HarmonyOS应用开发—资源分类与访问
应用开发过程中，经常需要用到颜色、字体、间距、图片等资源，在不同的设备或配置中，这些资源的值可能不同。 应用资源：借助资源文件能力，开发者在应用中自定义资源，自行管理这些资源在不同的设备或配置中的表…
【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理
逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，尽管名字中含有“回归”，但实际上是一种分类算法。它的基本原理是通…
78基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵，程序有详细注释，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。
基于matlab的BiLSTM分类算法，输出迭代曲线，测试集和训练集分类结果和混淆矩阵，程序有详细注释，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。 78 matlabBiLSTM模式识别混淆矩阵 (xiaohongshu.com)https://www.…
机器学习:线性回归/感知机/Logistic回归
文章目录0 前言1 线性回归模型1.1 数据集的形式化描述1.2 模型的形式化描述1.3 模型的评价策略1.3.1 经验风险函数1.3.2 结构风险函数1.3.2.1 岭回归1.3.2.2 Lasso回归1.3.2.3 弹性网回归1.4 多项式回归模型2 线性分类模型2.1 感知机2.1.1 问题的形式化描述2.1.2 模型的形式化描…
NLP学习笔记（三）
一：分类方法
（一）逻辑回归
最简单的方法就是将分类问题视为回归问题，采用逻辑回归计算分类的边界。
（二）softmax回归
softmax的前向传播过程可以分为以下三步： h W T x y ^ s o f t m a …
手写神经网络实现mnist分类
手写神经网络，实现mnist数据集分类。本过程使用numpy实现，没有使用机器学习和深度学习框架。
1. 数据读取及处理
import numpy as np
import struct
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from PIL import Image
from sklearn.utils import gen_batches
from sklearn…
graph在细粒度分类中的应用
目录基于Graph-Propagation的相关性学习AAAI2020基于graph的高阶关系发现CVPR2021基于Graph-Propagation的相关性学习AAAI2020
来源：Graph-Propagation Based Correlation Learning for Weakly Supervised Fine-Grained Image Classification（这或许是第…
【Matlab疾病分类】LBP果实病害检测分类【含源码 1714期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab疾病分类】LBP果实病害检测分类【含源码 1714期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020. [2]杨丹,…
学术速运|利用机器学习进行有机反应机理分类
题目：Organic reaction mechanism classification using machine learning
文献来源: Nature | Vol 613 | 26 January 2023 | 691
代码：https://doi.org/10.48420/16965271
简介：对催化有机反应的机理的理解,有助于设计新的催化剂、反应…
【Matlab优化分类】粒子群算法优化支持向量机分类（多输入多分类）【含源码 1559期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab优化分类】粒子群算法优化支持向量机分类（多输入多分类）【含源码 1559期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]王建国,陈锴,张文兴,秦波.改进粒子群算法优化支持…
【Matlab优化分类】灰狼算法优化最小二乘支持向量机分类（多输入多分类）【含源码 1558期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab优化分类】灰狼算法优化最小二乘支持向量机分类（多输入多分类）【含源码 1558期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]李鹏飞,王青青,毋建宏,樊怡彤.基于灰狼优化…
经典卷积模型回顾14—vgg16实现图像分类（tensorflow）
VGG16是由牛津大学计算机视觉小组（Visual Geometry Group）开发的深度卷积神经网络模型。其结构由16层组成，其中13层是卷积层，3层是全连接层。 VGG16被广泛应用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和人脸识别等。…
【Matlab树叶分类】BP神经网络植物叶片分类【含GUI源码 916期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab树叶分类】BP神经网络植物叶片分类【含GUI源码 916期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020. [2]…
![[机器学习]分类算法系列①：初识概念](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/423a7bf5233cf98171a8b0dd6024c403.png)
[机器学习]分类算法系列①：初识概念
目录 1、概念
2、数据集介绍与划分
2.1、数据集的划分
2.2、sklearn数据集介绍
2.2.1、API
2.2.2、分类和回归数据集
分类数据集
回归数据集
返回类型
3、sklearn转换器和估计器
3.1、转换器
三种方法的区别
3.2、估计器
3.2.1、简介
3.2.2、API
3.3、工作流程 …
python-如何选择分类分析算法
目录 1.防止分类模型的过拟合问题
2.如何选择分类分析算法
3.python分类分析
4.相关知识点 1.防止分类模型的过拟合问题
过拟合通俗点讲就是在做分类训练时面模型由于过度学习了训练集的特征，使得训练集的准确率非常高，测试集的准确率却很差。因此&a…
【Sklearn】基于线性判别法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于线性判别法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）是一种经典的模式识别和分类方法，它的目标是找到一个投影，将…
PyTorch深度学习实战——使用卷积神经网络执行图像分类
PyTorch深度学习实战——使用卷积神经网络执行图像分类 0. 前言1. Fashion-MNIST 数据集图像分类2. 模型测试相关链接 0. 前言
我们已经在《卷积神经网络详解》一节中介绍了传统神经网络在面对图像平移时的问题以及卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的工作原…
机器学习(六)：基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析
基于高斯贝叶斯对面部皮肤进行预测分析 作者：i阿极 作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页 😊😊😊如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞👍收藏Ǵ…
![[oneAPI] 图像分类CIFAR-10](https://img-blog.csdnimg.cn/191cf7cc72d14452b51551f6524479d1.png)
[oneAPI] 图像分类CIFAR-10
[oneAPI] 图像分类CIFAR-10 图像分类参数与包加载数据模型训练过程结果 oneAPI 比赛：https://marketing.csdn.net/p/f3e44fbfe46c465f4d9d6c23e38e0517 Intel DevCloud for oneAPI：https://devcloud.intel.com/oneapi/get_started/aiAnalyticsToolkitSam…
ESP32-CAM：TinyML 图像分类——水果与蔬菜
目录
故事
硬件参数：
在 Arduino IDE 上安装 ESP32-Cam
使用 BLINK 测试电路板
测试无线网络
运行您的 Web 服务器
水果与蔬菜-图像分类
下载数据集
使用 Edge Impulse Studio 训练模型
Pytorch之ResNet图像分类
💂 个人主页:风间琉璃🤟 版权: 本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主💬 如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦 目录
前言
一、ResNet网络结构
1.residual结构
2.BN(Batch Normalization)层…
TensorFlow学习1：使用官方模型进行图片分类
前言
人工智能以后会越来越发达，趁着现在简单学习一下。机器学习框架有很多，这里觉得学习谷歌的 TensorFlow，谷歌的技术还是很有保证的，另外TensorFlow 的中文文档真的很友好。
文档： https://tensorflow.google.cn/…
卷积神经网络实现天气图像分类 - P3
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍦 参考文章：Pytorch实战 | 第P3周：彩色图片识别：天气识别🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制🚀 文章来源ÿ…
图像分类数据集划分（创建ImageNet格式的数据集）
原始数据文件夹如下：
├──data├── 0 类别1├── 1 类别2制作数据集格式如下所示：
├──datasets├── meta│ ├── test.txt # 测试数据集的标注文件│ ├── train.txt # 训练数据集的标注文件│ └── val.txt # 验证…
基于Pytorch构建ResNet网络对cifar-10进行分类
何凯明等人在2015年提出的ResNet，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，获评CVPR2016最佳论文。 自从深度神经网络在ImageNet大放异彩之后，后来问世的深度神经网络就朝着网络层数越来越深的方向发展，从LeNet、AlexNet、V…
8_分类算法-k近邻算法（KNN）
文章目录 1 KNN算法1.1 KNN算法原理1.2 KNN过程1.3 KNN三要素1.4 KNN分类预测规则1.5 KNN回归预测规则1.6 KNN算法实现方式（重点）1.7 k近邻算法优缺点 2 KD-Tree2.1 KD Tree构建方式2.2 KD Tree查找最近邻2.3 KNN参数说明 1 KNN算法
定义：如…
几个nlp的小项目（文本分类）
几个nlp的小项目（文本分类） 导入加载数据类、评测类查看数据集精确展示数据测评方法设置参数tokenizer，token化的解释对数据集进行预处理加载预训练模型进行训练设置训练模型的参数一个根据任务名获取，测评方法的函数创建预训练模型开始训练本项目的工作完成了什么任务？导…
计算机竞赛 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类
文章目录 0 简介1 常用的分类网络介绍1.1 CNN1.2 VGG1.3 GoogleNet 2 图像分类部分代码实现2.1 环境依赖2.2 需要导入的包2.3 参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4 从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5 数据预…
机器学习模型——分类模型
文章目录 K近邻（KNN）KNN示例KNN距离计算KNN算法代码实现1. 引入依赖：2. 数据加载和预处理：3. 核心算法实现：4. 测试： 逻辑斯谛回归线性回归问题分类边界曲线——逻辑斯谛回归Sigmoid函数（压缩函…
基于深度神经网络的分类--实现与方法说明
1、分类系统的设计
采用神经网络进行分类需要考虑以下几个步骤： 数据预处理： 将数据特征参数和目标数据整理成合适的输入和输出形式，可以使用过去一段时间的数据作为特征，然后将未来的数据作为输出标签，进行分类问题的…
【机器学习】鸢尾花分类-逻辑回归示例
这段代码是一个完整的示例，展示了如何使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行训练、保存模型，并允许用户输入数据进行预测。以下是对这段代码的总结：功能： 这段代码演示了如何使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行训练，并将训练好的…
机器学习---决策树的划分依据（熵、信息增益、信息增益率、基尼值和基尼指数）
1. 熵
物理学上，熵 Entropy 是“混乱”程度的量度。 系统越有序，熵值越低；系统越混乱或者分散，熵值越⾼。
1948年⾹农提出了信息熵（Entropy）的概念。 从信息的完整性上进⾏的描述：当系统的有序…
分类算法系列②：KNN算法
目录 KNN算法
1、简介
2、原理分析
数学原理
相关公式及其过程分析
距离度量
k值选择
分类决策规则
3、API
4、⭐案例实践
4.1、分析
4.2、代码
5、K-近邻算法总结 🍃作者介绍：准大三网络工程专业在读，努力学习Java，涉…
自研算法提升文本图像篡改检测精度，抖音技术团队获 ICDAR2023 分类赛道冠军...
动手点关注 干货不迷路 近日，抖音 CV 技术团队在 ICDAR 2023 的“Detecting Tampered Text in Images”比赛中，利用自研的“CAS”算法从 1267 个参赛队伍中脱颖而出，获得分类赛道的第一名。 ICDAR（International Conference on Do…
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测—— 模型评价（一）
本节讲的是二分类结局变量的临床模型预测，与之前讲的Cox回归不同，https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/1240…
ChatGPT：如何利用ChatGPT微调分类任务
文章目录 前言【科普】1. ChatGPT的原理2. ChatGPT的应用3. ChatGPT的优势及未来展望 一、准备二、使用大模型 进行 NLP 分类任务的微调示例代码三、参数说明四、模型的选择五、模型选择示例 来源：https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning
参考&#…
KNN算法(10折交叉验证)
一、问题描述
在UC Irvine Machine Learning数据集上选择三个数据，编写KNN算法预测结果，并使用十次-十折交叉验证
二、数据集选用
1.Wine.data 2.Iris.data 3.O-ring-erosion-only.data 实验平台:Python3.7 数据集下载 提取码：7060
三、 …
分类算法-逻辑回归与二分类
1、逻辑回归的应用场景
广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号
看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。逻辑回归就是解决二分类问题的利器。
2、 逻辑回归的原理
2.1 输入 逻辑回归的输入就是一个线性…
基于深度学习的弹道目标智能分类
关注微信公众号：人工智能技术与咨询。了解更多资讯！ 来源：系统工程与电子技术，作者李江等
摘要 针对弹道目标微动分类前需平动补偿及典型雷达散射截面积(radar cross-section, RCS)序列分类需构造人工特征的问题,提出利用弹道目标…
《程序设计基础》 第八章 指针 6-10 分类统计各类字符个数 (15 分)
本题要求实现一个函数，统计给定字符串中的大写字母、小写字母、空格、数字以及其它字符各有多少。
函数接口定义：
void StringCount( char *s );
其中 char *s 是用户传入的字符串。函数StringCount须在一行内按照
大写字母个数 小写字母个数 空格个…
深度学习训练营之中文文本分类识别
深度学习训练营之中文文本分类识别 原文链接环境介绍前置工作设置环境设置GPU加载数据 构建词典生成数据批次和迭代器模型定义定义实例 定义训练函数和评估函数模型训练模型预测 原文链接 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍦…
【动手学习深度学习--逐行代码解析合集】03图像分类数据集
【动手学习深度学习】逐行代码解析合集
03图像分类数据集 视频链接：B站-动手学习深度学习 课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2/ 教材：https://zh-v2.d2l.ai/ 代码 以下代码是在PyCharm中运行的 import matplotlib # 注意这个也要import一…
【Matlab缺陷识别】SVM金属表面缺陷分类与测量（带面板）【含GUI源码 1652期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab缺陷识别】SVM金属表面缺陷分类与测量（带面板）【含GUI源码 1652期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清…
基于侏儒猫鼬优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于侏儒猫鼬优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于侏儒猫鼬优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.侏儒猫鼬优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 侏儒猫鼬算法应用 4.测试结果…
基于法医调查优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于法医调查优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于法医调查优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.法医调查优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 法医调查算法应用 4.测试结果…
基于北方苍鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于北方苍鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于北方苍鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.北方苍鹰优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 北方苍鹰算法应用 4.测试结果…
【Matlab优化分类】鲸鱼算法优化支持向量机分类（多输入多分类）【含源码 1557期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab优化分类】鲸鱼算法优化支持向量机分类（多输入多分类）【含源码 1557期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]王建国,陈锴,张文兴,秦波.鲸鱼优化多核支持向量机的…
基于斑马优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于斑马优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于斑马优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.斑马优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 斑马算法应用 4.测试结果：5.M…
k8s的pod分类、核心组件、网络模型
k8s的pod分类、核心组件、网络模型
k8s的pod分类 自主式Pod 这种Pod本身是不能自我修复的，当Pod被创建后(不论是由你直接创建还是被其他Controller)，都会被Kuberentes调度到集群的Node上 。直到Pod的进程终止、被删掉、因为缺少资源而被驱逐、或者Node故…
【人工智能】—_逻辑回归分类、对数几率、决策边界、似然估计、梯度下降
文章目录 逻辑回归分类Logistic Regression ClassificationLogistic Regression: Log OddsLogistic Regression: Decision BoundaryLikelihood under the Logistic ModelTraining the Logistic ModelGradient Descent 逻辑回归分类
考虑二分类问题，其中每个样本由一…
【机器学习】分类模型评价指标（混淆矩阵、ROC）--学习笔记
分类模型的评价指标：交叉熵、混淆矩阵、ROC曲线交叉熵混淆矩阵（本身不是评价指标，只是一个特殊的矩阵）准确率（Accuracy）精准率（Precision）召回率（Recall）F1值…
SegGPT: Segmenting Everything In Context
目录摘要本文方法上下文着色Context EnsembleIn-Context Tuning消融实验摘要
最近基于大规模数据的模型越来越火了，chat GPT以及seg everything，感觉后面很多像目标检测，图像恢复等等都会出现这种泛化能力强，基于大规模数据的模型…
基于卷积神经网络的目标分类案例
文章目录 一、卷积神经网络二、环境配置及数据集准备三、猫狗数据分类建模1、猫狗图像预处理2、猫狗分类的实例——基准模型3、基准模型的调整 一、卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN 是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络…
Python 自然语言处理 文本分类 地铁方面留言文本
将关于地铁的留言文本进行自动分类。
不要着急，一步步来。
导入需要的库。
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba # 分词
import re # 正则
from fnmatch import fnmatch # 通配符
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn…
TensorFlow项目练手（二）——猫狗熊猫的分类任务
项目介绍
通过猫狗熊猫图片来对图片进行识别，分类出猫狗熊猫的概率，文章会分成两部分，从基础网络模型->利用卷积网络经典模型Vgg。
基础网络模型
基础的网络模型主要是用全连接层来分类，比较经典的方法，也是祖先…
计算机网络 整理笔记（1.4） 计算机网络的分类
计算机网络的分类
计算机网络分类的方法很多，可以从不同的角度观察网络系统、划分网络。 根据不同的分类原则，我们可以得到不同类型的计算机网络。 1.按网络覆盖范围分
计算机网络分为 个人区域网PAN 局域网LAN 城域网Man 广域网Wan 互联网intern…
基于 Python 的音乐流派分类
音乐就像一面镜子，它可以告诉人们很多关于你是谁，你关心什么，不管你喜欢与否。我们喜欢说“you are what you stream” - Spotify
Spotify 拥有 260 亿美元的净资产，是如今很受欢迎的音乐流媒体平台。它目前在其数据库中拥有数百…
微软自动调参工具 NNI 使用事例教程
第一步：安装
nni的安装通过pip命令就可以安装了。并且提供了example供参考学习。
系统配置要求：tensorflow，python > 3.5 # 安装nnipython3 -m pip install --upgrade nni# 示例程序，用于学习git clone https://github.com/M…
pytorch训练图像分类模型,并部署到MNN
1. Pytorch分类器网络
# 定义一个简单的分类网络
class SimpleNet(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNet, self).__init__()# 三个卷积层用于提取特征# 1 input channel image 90x90, 8 output channel image 44x44self.conv1 nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels…
LibSVM工具实现决策树训练
目录酱一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集二、利用上述数据集实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、总结一、使用LibSVM制作鸢尾花数据集
下载LibSVM将下载的压缩文件解压如下： 点击windows文件夹，在文件夹中找到名为svm-toy.exe的运行程序并运行。在程…
《基于Python的机器学习实战：分类算法的应用与实现》
基于Python的机器学习实战：分类算法的应用与实现
在当今的数据时代，机器学习已经成为处理和分析海量数据的重要工具。其中，分类算法作为机器学习的重要组成部分，被广泛应用于各类场景。本文将介绍基于Python的分类算法实现&#…
入门人工智能 ——使用 tensorflow 训练一个新闻分类模型（6）
入门人工智能 ——使用 tensorflow 训练一个新闻分类模型（6） 入门人工智能 ——使用 tensorflow 训练一个新闻分类模型使用 tensorflow 训练一个新闻分类模型1. 安装TensorFlow和所需的依赖项。2. 打开收集的新闻数据集构建模型模型训练模型评估保存模型…
【机器学习】基于卷积神经网络 CNN 的猫狗分类问题
文章目录 一、卷积神经网络的介绍1.1 什么是卷积神经网络1.2 重要层的说明1.3 应用领域二、 软件、环境配置2.1 安装Anaconda2.2 环境准备 三、猫狗分类示例3.1 图像数据预处理3.2 基准模型3.3 数据增强3.4 dropout层四、总结 一、卷积神经网络的介绍
1.1 什么是卷积神经网络 …
Python深度学习实战-基于Sequential方法搭建BP神经网络实现分类任务（附源码和实现效果）
实现功能 第一步：导入模块：import tensorflow as tf 第二步：制定输入网络的训练集和测试集 第三步：搭建网络结构：tf.keras.models.Sequential() 第四步：配置训练方法：model.compile()&#x…
leetcode分类刷题：二叉树（一、简单的层序遍历）
二叉树的深度优先遍历题目是让我有点晕，先把简单的层序遍历总结下吧：配合队列进行的层序遍历在逻辑思维上自然直观，不容易出错 102. 二叉树的层序遍历 本题是二叉树的层序遍历模板：每次循环将一层节点出队，再将一层节点…
机器学习中的分类问题：如何选择和理解性能衡量标准
文章目录 🍋引言🍋为什么需要分类问题的性能衡量标准？🍋常用的分类问题衡量标准🍋混淆矩阵-精确率-召回率🍋PR曲线和ROC曲线🍋PR曲线🍋ROC曲线🍋PR vs. ROC 🍋…
GEE土地分类——Property ‘B1‘ of feature ‘LE07_066018_20220603‘ is missing.错误
简介： 我正在尝试使用我在研究区域中选择的训练点对图像集合中的每个图像进行分类。就背景而言，我正在进行的项目正在研究陆地卫星生命周期内冰川面积的变化以及随后的植被变化。这意味着自 1984 年以来，我正在处理大量图像，每年一…
OneVsRest用逻辑回归做多分类任务
逻辑回归主要是用来做二分类，但是对于多分类任务也可以用逻辑回归做，只是将多个分类变成多个二分类任务。
比如有三个类别，类别1，类别2，类别3
那么就可以将类别1和其他类别训练一个模型，类别2和其他类别训…
多分类loss学习记录
这里简单的记录在人脸识别/声纹识别中常用的分类loss。详细原理可以参考其他博客。 扩展资料1 扩展资料2 L-softmax A-softmax AM-softmax L-softmax ：基于softmax加入了margin， Wx 改写为||w||||x||cos(角度)，将角度变为了m角度 A-softmax &…
NLP项目：维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
一、说明 我的NLP项目在维基百科条目上下载、处理和应用机器学习算法。相关上一篇文章中，展示了项目大纲，并建立了它的基础。首先，一个 Wikipedia 爬网程序对象，它按名称搜索文章，提取标题、类别、内容和相关页面&…
机器学习系列(2)_用初等数学解读逻辑回归
作者：龙心尘 && 寒小阳 时间：2015年10月。 出处： http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49284391。 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49332321。 声明：版权所有，转载请注明…
天猫用户重复购买预测（速通一）
天猫用户重复购买预测（一） 赛题理解1、评估指标2、赛题分析 理论知识1.缺失值处理2.不均衡样本3.常见的数据分布 数据探索探查影响复购的各种因素1.对店铺分析2.对用户分析3.对用户性别的分析4.对用户年龄的分析 特征工程1、特征工程介绍特征归一化类别型…
基于算术优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于算术优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于算术优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.算术优化优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 算术优化算法应用 4.测试结果…
8、【文本分析】之TF-IDF、LDA主题模型的实战演练进行数据向量化（并用贝叶斯进行新闻分类）
数据源：http://www.sogou.com/labs/resource/ca.php
import pandas as pd
import jieba
df_news = pd.read_table(./data/val.txt,names=[category,theme,URL,content]
【深度学习笔记】-代码解读5 -pytorch自带分类模型
转载「深度学习一遍过」必修5：从头训练自己的数据无从下手？来看看这10个pytorch自带的分类模型叭_荣仔的博客-CSDN博客 1. Create Dataset & Create Dataloader 生成训练集和测试集，保存在txt文件中；相当于模型的输入…
朴素贝叶斯分类的python的实现
文章目录介绍GaussianNB()参数介绍实例BernoulliNB()参数介绍实例MultinomialNB()参数介绍实例作者：王乐介绍
sklearn 是 scikit–learn 的简称,是一个基于 Python 的第三方模块。 sklearn 库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,…
对list分组的前世今生
问题：根据student类的属性颜色对list进行分组！
方法一：最暴力的方式（可能也是我们最常用的） private static Map<String, List<Student>> groupByColor(List<Student> list) {HashMap<String, L…
支持向量机利用核函数实现简单的非线性分类
在之前的博客中介绍过支持向量机产生的意义，将本不能线性划分的样本变换到一个更高维的空间，从而实现让其线性可分，下面简单介绍一下使用高斯核函数解决“异或问题”。
在之前曾提及，异或问题类似于下面的这张图片。 在二维空间中…
用于分类的神经网络算法,图像识别神经网络算法
基于优化的BP神经网络遥感影像分类
。
罗小波1刘明培1，2（1.重庆邮电大学计算机学院中韩GIS研究所，重庆，400065；2.西南大学资源环境学院，重庆，400065）摘要：在网络结构给…
深度学习在计算机视觉领域的前沿进展
转自CSDN博客：http://blog.csdn.net/Wonder233/article/details/64921012?locationNum3&fps1 转载自知乎：深度学习在计算机视觉领域的前沿进展 虽然接触深度学习大概半年多了，但是一些思路还没有理顺，偶然间在知乎上看到这篇…
分类Classification：决策树Decision Tree
目录 分类的定义
决策树Decision Tree
混乱衡量指标Gini index
决策树的特点 分类的定义
分类：建立一个学习函数(分类模型)将每个属性集合（x1,x2,...xn）对应到一组已定义的类别y中。
分类结果的评估的四大指标：
Precision精…
第四章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
文章目录 第四章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯4.1基于贝叶斯理论的分类方法4.2条件概率4.3使用条件概率来分类4.5使用python进行文本分类4.5.1准备数据4.5.2训练算法4.5.3测试算法 第四章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
4.1基于贝叶斯理论的分类…
基于粒子群优化算法(PSO)的超参数调优(分类模型)
相关文章： 粒子群优化算法(原理)粒子群优化算法(实战)使用粒子群优化聚类(实战)基于粒子群优化算法的特征选择 1 GlobalBestPSO() 函数简介
PSO 超参数调优采用的是 pyswarm 包中的 GlobalBestPSO()： class pyswarms.single.global_best.GlobalBestPSO(…
PyTorch实战-实现神经网络图像分类基础Tensor最全操作详解(二)
前言
PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了，相较于其他主流框架，PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选。这样我想要强调的一点是，框架可以类比为编程语言，仅为我们实现项目效果的工具，也就是我们…
使用LDA（线性判别公式）进行iris鸢尾花的分类
线性判别分析((Linear Discriminant Analysis ，简称 LDA)是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上因为最早由 [Fisher,1936] 提出，亦称 ”Fisher 判别分析“。并且LDA也是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本都…
基于粒子群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于粒子群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于粒子群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于粒子群优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
AI：09-基于深度学习的图像场景分类
图像场景分类是计算机视觉领域的重要任务之一，它涉及将图像分为不同的场景类别，如城市街景、山脉风景、海滩等。本文将介绍基于深度学习的图像场景分类方法，并提供相应的代码实例，展示了深度学习在图像场景分类中的技术深度和应用前景。
图像场景分类是计算机视觉中的一项…
机器学习算法基础--KNN分类算法
文章目录 1.KNN算法原理介绍2.KNN分类决策原则3.KNN度量距离介绍3.1.闵可夫斯基距离3.2.曼哈顿距离3.3.欧式距离 4.KNN分类算法实现5.KNN分类算法效果6.参考文章与致谢 1.KNN算法原理介绍
KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：
在一个存在标签的…
【机器学习】K近邻算法：原理、实例应用（红酒分类预测）
案例简介：有178个红酒样本，每一款红酒含有13项特征参数，如镁、脯氨酸含量，红酒根据这些特征参数被分成3类。要求是任意输入一组红酒的特征参数，模型需预测出该红酒属于哪一类。 1. K近邻算法介绍
1.1 算法原理 原理&a…
基于入侵杂草算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于入侵杂草算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于入侵杂草算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于入侵杂草优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于乌燕鸥优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于乌燕鸥优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于乌燕鸥优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.乌燕鸥优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 乌燕鸥算法应用 4.测试结果&#x…
【深度学习】Chinese-CLIP 使用教程，图文检索，跨模态检索，零样本图片分类
代码：https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP/blob/master/deployment.md 文章目录 安装环境和onnx推理转换所有模型为onnx测试所有onnx模型的脚本onnx cpu方式执行docker镜像 安装环境和onnx推理
安装环境，下载权重放置到指定目录，进行on…
基于黏菌优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于黏菌优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于黏菌优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.黏菌优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 黏菌算法应用 4.测试结果：5.M…
百度飞浆ResNet50大模型微调实现十二种猫图像分类
12种猫分类比赛传送门
要求很简单，给train和test集，训练模型实现图像分类。
这里使用的是残差连接模型，这个平台有预训练好的模型，可以直接拿来主义。
训练十几个迭代，每个批次60左右，准确率达到90%以上…
PyTorch 深度学习之多分类问题Softmax Classifier(八)
1. Revision: Diabetes dataset 2. Design 10 outputs using Sigmoid? 2.1 Output a Distribution of prediction with Softmax 2.2 Softmax Layer Example, 2.3 Loss Function-Cross Entropy Cross Entropy in Numpy Cross Entropy in PyTorch
注意交叉熵损失，最…
基于蛇优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于蛇优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于蛇优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.蛇优化优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 蛇优化算法应用 4.测试结果&#x…
【3D 图像分类】基于 Pytorch 的 3D 立体图像分类4（多人标注的结节立体框合并和特征等级投票）
在LIDC-IDRI的数据集中，对于同一个案例，存在多个医生标注的结果。这就导致下面几种情况的出现： A医生标注的结节区域，B医生并不一定会标；B医生标注的结节，C医生也标注了，但是范围大小存在着交集关系；同时标记，给的特征等级也不一定相同。此时，就需要对一个案例标注的…
基于材料生成优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于材料生成优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于材料生成优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.材料生成优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 材料生成算法应用 4.测试结果…
使用GoogleNet网络实现花朵分类
一.数据集准备
新建一个项目文件夹GoogleNet，并在里面建立data_set文件夹用来保存数据集，在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"，点击链接下载花分类数据集https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/exampl…
基于ResNet34的花朵分类
一.数据集准备
新建一个项目文件夹ResNet，并在里面建立data_set文件夹用来保存数据集，在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data"，点击链接下载花分类数据集https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_i…
实战ResNet：CIFAR-10数据集分类
本节将使用ResNet实现CIFAR-10数据集的分类。
7.2.1 CIFAR-10数据集简介
CIFAR-10数据集共有60 000幅彩色图像，这些图像是3232像素的，分为10类，每类6 000幅图，如图7-9所示。这里面有50 000幅图用于训练，构成了5个训…
基于transformer一步一步训练一个多标签文本分类的BERT模型
Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。Bert模型在自然语言处理领域取得了重大突破，被广泛应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。
Bert模型的核心思想是通…
基于黑猩猩优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于黑猩猩优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于黑猩猩优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.黑猩猩优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 黑猩猩算法应用 4.测试结果&#x…
基于材料生成算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于材料生成算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于材料生成算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于材料生成优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于STM32的色彩识别与分类算法优化
基于STM32的色彩识别与分类算法优化是一项与图像处理和机器学习相关的研究任务，旨在实现高效的色彩识别和分类算法在STM32微控制器上的运行。本文将介绍基于STM32的色彩识别与分类算法优化的原理和实现步骤，并提供相应的代码示例。
1. 色彩识别与分类概…
基于Python实现的神经网络分类MNIST数据集
神经网络分类MNIST数据集 目录 神经网络分类MNIST数据集 1 一 、问题背景 1 1.1 神经网络简介 1 前馈神经网络模型： 1 1.2 MINST 数据说明 4 1.3 TensorFlow基本概念 5 二 、实现说明 5 2.1 构建神经网络模型 5
为输入输出分配占位符 5 搭建分层的神经网络 6 处理预…
【监督学习】基于合取子句进化算法(CCEA)和析取范式进化算法(DNFEA)解决分类问题（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
基于晶体结构优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于晶体结构优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于晶体结构优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.晶体结构优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 晶体结构算法应用 4.测试结果…
【MATLAB第80期】基于MATLAB的结构核岭回归SKRR多输入单输出回归预测及分类预测模型
【MATLAB第80期】基于MATLAB的结构核岭回归SKRR多输入单输出回归预测及分类预测模型
SKRR这是Gustau Camps-Valls等人在“用深度结构核回归检索物理参数”中提出的结构核岭回归（SKRR）方法。 参考文献： Camps-Valls,Retrieval of Physical Pa…
基于跳蛛优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于跳蛛优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于跳蛛优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.跳蛛优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 跳蛛算法应用 4.测试结果：5.M…
PROSTATEx-2 上前列腺癌的 3D CNN 分类
内容 本文介绍了在多参数 MRI 序列上使用 3D CNN 对前列腺癌进行显着性或不显着性分类。内容如下： 数据集描述Dicom 到 Nifti 文件格式的转换不同 MRI 序列的联合配准
决策树完成图片分类任务
数据集要求： 训练集 和 验证集 （要求分好）
图片放置规则 ： 一个总文件夹 放类别名称的子文件夹 其中子文件夹 为存放同一类别图片
举个例子 分类动物 则 总文件夹名称为动物 子文件夹为 猫 狗 猪猪 。。。
其中猫的文件夹里面…
【机器学习合集】人脸表情分类任务Pytorch实现TensorBoardX的使用 -＞（个人学习记录笔记）
人脸表情分类任务
注意：整个项目来自阿里云天池，下面是开发人员的联系方式，本人仅作为学习记录！！！该文章原因，学习该项目，完善注释内容，针对新版本的Pytorch进行部分代码…
【图像分类】卷积神经网络之ResNet网络模型实现钢轨缺陷识别（附代码和数据集，PyTorch框架）
写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。
本篇博文，我们将使用PyTorch深度学习框架搭建ResNet实现钢轨缺陷识别，附完整的项目代码和数据集，可以说是全网…
使用VGG框架实现从二分类到多分类
一.数据集的准备
与之前的不同，这一次我们不使用开源数据集，而是自己来制作数据集。重点需要解决的问题是对数据进行预处理，如每一个图片的大小均不同，需要进行resize，还需要对每一张图片打标签等操作。
数据集文件 …
【BA-BP分类】基于蝙蝠算法优化神经网络分类研究（Matlab代码实现）
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第64步 深度学习图像识别：多分类建模误判病例分析（Pytorch）
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
上期我们基于TensorFlow环境介绍了多分类建模的误判病例分析。
本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性（病毒性）肺炎组为数据集，基于Pytorch环境，构建SqueezeNet多分类模型…
【Bayes-LSTM预测】基于贝叶斯优化算法优化长短期记忆网络的数据分类预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
第2篇 机器学习基础 —（1）机器学习概念和方式
前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进，而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律，从而使计算机能够自动进…
基于樽海鞘群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于樽海鞘群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于樽海鞘群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于樽海鞘群优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
Bayes决策：身高与体重特征进行性别分类
代码与文件请从这里下载：Auorui/Pattern-recognition-programming: 模式识别编程 (github.com)
简述
分别依照身高、体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决…
R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类...
原文链接：http://tecdat.cn/?p21379 本文我们对逻辑回归和样条曲线进行介绍（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布， 目的是估计参数β。 回想一…
使用 PointNet 进行3D点集（即点云）的分类
点云分类
介绍
无序3D点集（即点云）的分类、检测和分割是计算机视觉中的核心问题。此示例实现了开创性的点云深度学习论文PointNet（Qi 等人，2017）。 设置 如果使用 colab 首先安装 trimesh !pip install trimesh。 import os
import glob
import trimesh
import numpy as…
C#，数值计算——分类与推理，基座向量机的 Svmgenkernel的计算方法与源程序
1 文本格式
using System;
namespace Legalsoft.Truffer { public abstract class Svmgenkernel { public int m { get; set; } public int kcalls { get; set; } public double[,] ker { get; set; } public double[] y { get; set…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解前言AlexNet讲解卷积层的作用卷积过程特征图的大小计算公式Dropout的作用AlexNet模型结构 AlexNet Pytorch代码完整代码总结 前言
AlexNet是…
2023年辽宁省数学建模竞赛B题数据驱动的水下导航适配区分类预测
2023年辽宁省数学建模竞赛
B题 数据驱动的水下导航适配区分类预测
原题再现： “海洋强国”战略部署已成为推动中国现代化建设的重要组成部分，国家对此提出“发展海洋经济，保护海洋生态环境，加快建设海洋强国”的明确要求。 …
基于显著性的无人机多光谱图像语义杂草检测与分类
Saliency-Based Semantic Weeds Detection and Classification Using UAV Multispectral Imaging(2023） 摘要1、介绍2、相关工作2.1 监督学习2.2 半监督学习2.3 无监督学习 3、方法3.1 贡献3.2 PC/BC-DIM NEURAL NETWORK（预测编码/有偏竞争-分裂输入调制…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV2)模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV2)模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV2)模型算法详解前言GoogLeNet(InceptionV2)讲解Batch Normalization公式InceptionV2结构InceptionV2特殊结构GoogLeNet(I…
【图像分类】基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别（2个类别）
写在前面： 首先感谢兄弟们的支持，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。 路虽远，行则将至&#…
【机器学习】决策树与分类案例分析
决策树与分类案例分析 文章目录 决策树与分类案例分析1. 认识决策树2. 分类3. 决策树的划分依据4. 决策树API5. 案例：鸢尾花分类6. 决策树可视化7. 总结 1. 认识决策树
决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最…
mediapipe 训练自有图像数据分类
参考： https://developers.google.com/mediapipe/solutions/customization/image_classifier https://colab.research.google.com/github/googlesamples/mediapipe/blob/main/examples/customization/image_classifier.ipynb#scrollToplvO-YmcQn5g
安装：…
NLP之Bert实现文本分类
文章目录 1. 代码展示2. 整体流程介绍3. 代码解读4. 报错解决4.1 解决思路4.2 解决方法 1. 代码展示
from tqdm import tqdm # 可以在循环中添加进度条x [1, 2, 3] # list
print(x[:10] [0] * -7)from transformers import AutoTokenizertokenizer AutoTokenizer.from_pr…
利用GEE对季节性地物进行分类的代码实现
采样点的选取
如果你采用监督学习的话，那就手动打标签 或者可以了解一下非监督学习
合成多季节多波段影像
首先，制作一个包含多波段的影像，每个波段作为随机森林分类器的一个feature输入，提升feature的丰富度以保证分类精度。…
Python—KNN分类算法
原文: https://zhuanlan.zhihu.com/p/143092725
1. 概述
KNN 可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一。注意：KNN 算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法 K-means 有点像࿰…
数据挖掘题目：根据规则模板和信息表找出R中的所有强关联规则，基于信息增益、利用判定树进行归纳分类，计算信息熵的代码
一、（30分）设最小支持度阈值为0.2500, 最小置信度为0.6500。对于下面的规则模板和信息表找出R中的所有强关联规则：
S∈R，P（S，x ）∧ Q（S，y ）> Gpa…
使用Python从零实现多分类SVM
本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。
SVM概述
支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距…
Nat. Med. | 基于遗传学原发部位未知癌症的分类和治疗反应预测
今天为大家介绍的是来自Alexander Gusev团队的一篇论文。原发部位未知癌症（Cancer of unknown primary，CUP）是一种无法追溯到其原发部位的癌症，占所有癌症的3-5％。CUP缺乏已建立的靶向治疗方法，导致普遍预后…
【GEE】9、在GEE中生成采样数据【随机采样】
1简介
在本模块中，我们将讨论以下概念：
如何使用高分辨率图像生成存在和不存在数据集。如何在要素类图层中生成随机分布的点以用作字段采样位置。如何根据参数过滤您的点以磨练您的采样位置。 华盛顿州白杨林旁的落基山麋鹿。 图片来源：美国…
训练 CNN 对 CIFAR-10 数据中的图像进行分类-keras实现
1. 加载 CIFAR-10 数据库
import keras
from keras.datasets import cifar10# 加载预先处理的训练数据和测试数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) cifar10.load_data()
2. 可视化前 24 个训练图像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib …
基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于天鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于天鹰优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
GEE机器学习——利用随机森林RF方法进行土地分类和精度评定
随机森林方法
随机森林（Random Forest，RF）是一种集成学习方法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一个独立的分类器。通过对每个决策树的预测结果进行集成，随机森林能够提供更准确和稳定的预测。
随机森林的主要特点包括：
1. 随机特征选择：…
Hiera实战：使用Hiera实现图像分类任务（一）
文章目录 摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集 摘要
现代层次视觉变换器在追求监督分类表现时增加了几个特定于视觉的组件。 这些组件虽然带来了有效的准确性和吸引人的FLOP计数，但增加的复杂性实际上使这些变换器比普通V…
【独家OD2023C卷真题】20天拿下华为OD笔试【贪心】2023C-分配土地最大面积【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
文章目录 题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出说明 示例二输入输出说明 解题思路单种颜色的最小覆盖面积多种颜色的最小覆盖面积 代码PythonJavaC时空复杂度 华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练 题目描述与示例
题目描述
从前有个村庄…
pytorch+huggingface+bert实现一个文本分类
pytorchhuggingfacebert实现一个文本分类
1，下载模型
bert模型的目前方便的有两种：一种是huggingface_hub以及/AutoModel.load, 一种torch.hub。
(1) 使用huggingface_hub或者下载模型。
# repo_id:模型名称or用户名/模型名称from huggingface_hub i…
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯原理
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯原理
判别模型和生成模型
监督学习方法又分生成方法 (Generative approach) 和判别方法 (Discriminative approach)所学到的模型分别称为生成模型 (Generative Model) 和判别模型 (Discriminative Model)。 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯法是典型的生成学习…
管理类联考——数学——真题篇——按题型分类——充分性判断题——蒙猜D
先看目录，除了2018年比较怪，其他最多2个D（数学只有两个弟弟，一个大弟，一个小弟） 文章目录 2023真题（2023-16）-D 2022真题（2022-21）-D-分析选项⇒是否等价⇒是…
（四）pytorch图像识别实战之用resnet18实现花朵分类(代码+详细注解)
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、关于这个实战的一些知识点Q1：图像识别实战常用模块解读Q2:数据增强Q3:迁移学习Q4：平均全局池化Q5：设置哪些层需要训练时…
KNN算法案例-鸢尾花分类
KNN算法案例-鸢尾花分类 因为气候不同，造就性不同，统计鸢尾花的关键特征数据：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度，花瓣宽度植物学家划分： setosa(中文名：山鸢尾)versicolor(中文名：杂色鸢尾)virginic…
计算机视觉的应用21-基于含有注意力机制的CoAtNet模型的图像分类任务实现，利用pytorch搭建模型
大家好，我是微学AI，今天我给大家介绍一下计算机视觉的应用21-基于注意力机制CoAtNet模型的图像分类任务实现，加载数据进行模型训练。本文我们将详细介绍CoAtNet模型的原理，并通过一个基于PyTorch框架的实例，展示如何加…
基于原子轨道搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于原子轨道搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于原子轨道搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于原子轨道搜索优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要…
二分类精度50%不上升可能的原因
尝试了部分，没有结果自己的问题，但还是记录一下。
主要围绕资源进行尝试：https://blog.csdn.net/qq_44722174/article/details/104640018
Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNet篇
Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNet篇 文章目录 Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNet篇4. 定义网络（ShuffleNet）Channel Shuffle网络单元 Shuffle UnitShuffleNet 网络结构summary查看网络测试和定义网络 5. 定义损失函数和优化器6. 训练及可视化&#…
机器学习——线性判别准则（LDA）和线性分类算法（SVM）
目录酱一、LDA与SVM简介二、LDA实现代码三、SVM数据集进行可视化分类1. 线性核2. 多项式核3. 高斯核4. 鸢尾花数据集（多项式核和高斯核）四、总结参考链接一、LDA与SVM简介
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA&am…
使用预训练的 ImageNet 模型进行图像分类
在这篇文章中，我们将学习如何使用预训练的 ImageNet 模型来执行图像分类。我们已经看到了如何训练一个简单的神经网络来对 CIFAR-10 数据集中的图像进行分类，但这是一个相对简单的任务，因为只有十个类别。另一方面，对大量对象类型进行分类将需要包含数百万个参数的更大网络…
使用SwinTransformer进行图片分类
SwinTransformer 是微软亚洲研究院在2021年提出的适用于CV领域的一种基于Tranformer的backbone结构。 它是 Shift Window Transformer 的缩写，主要创新点如下。 1，分Window进行Transformer计算，将自注意力计算量从输入尺寸的平方量级降低为线…
PyG-GAT-Cora(在Cora数据集上应用GAT做节点分类)
文章目录 model.pymain.py参数设置运行图 model.py
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GATConv
import torch.nn.functional as F
class gat_cls(nn.Module):def __init__(self,in_dim,hid_dim,out_dim,dropout_size0.5):super(gat_cls,self).__init__()s…
【LeetCode热题100】打卡第22天：编辑距离颜色分类
文章目录 【LeetCode热题100】打卡第22天：编辑距离&颜色分类⛅前言 编辑距离🔒题目🔑题解 颜色分类🔒题目🔑题解 【LeetCode热题100】打卡第22天：编辑距离&颜色分类
⛅前言 大家好，我是…
pytorch学习------实现文本情感分类
目录 目标一、案例介绍二、思路分析三、准备数据集3.1 基础Dataset的准备3.2 文本序列化 四、构建模型五、模型的训练和评估六、效果 目标
知道文本处理的基本方法能够使用数据实现情感分类的
一、案例介绍
本案例主要是学习word embedding这种常用的文本向量化的方法 现在我…
数据增强在文本分类任务中的应用
数据增强（Data augmentation）这是自然语言处理（NLP）中的一个重要技术，用于增强数据集的多样性和数量，以改善模型的泛化性能和鲁棒性。
我主要采用两种对比方法，一种是Roberta+数据增强（随机替换、删除、插入、交换）；另一种是Roberta+数据增强（随机替换、删除、插入…
使用 BERT 进行文本分类 （01/3）
摄影：Max Chen on Unsplash 一、说明 这是使用 BERT 语言模型的一系列文本分类演示的第一部分。以文本的分类作为例，演示它们的调用过程。
二、什么是伯特？ BERT 代表 来自变压器的双向编码器表示。 首先，转换器是一种深度学习模…
opencv 进阶10-人脸识别原理说明及示例-cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()
人脸识别是指程序对输入的人脸图像进行判断，并识别出其对应的人的过程。人脸识别程 序像我们人类一样，“看到”一张人脸后就能够分辨出这个人是家人、朋友还是明星。 当然，要实现人脸识别，首先要判断当前图像内是否出现了人脸&…
9_分类算法—决策树
文章目录 1 信息熵1.1 比特化（Bits）1.2 一般化的比特化（Bits）1.3 信息熵（Entropy）1.3.1 熵越大混乱程度越大 1.4 条件熵H（YIX） 2 决策树2.1 什么是决策树2.2 决策树构建过程…
使用YOLOv5的backbone网络识别图像天气 - P9
目录 环境步骤环境设置包引用声明一个全局的设备 数据准备收集数据集信息构建数据集在数据集中读取分类名称划分训练、测试数据集数据集划分批次 模型设计编写维持卷积前后图像大小不变的padding计算函数编写YOLOv5中使用的卷积模块编写YOLOv5中使用的Bottleneck模块编写YOLOv5…
mmpretrain学习笔记
深度学习模型的训练涉及几个方面 1、模型结构：模型有几层、每层多少通道数等 2、数据：数据集划分、数据文件路径、批大小、数据增强策略等 3、训练优化 ：梯度下降算法、学习率参数、训练总轮次、学习率变化策略等 4、运行时：GPU、…
【深度学习】分类问题探究（多标签分类转为多个二分类，等）
【深度学习】分类问题探究（多标签分类转为多个二分类，等） 文章目录 【深度学习】分类问题探究（多标签分类转为多个二分类，等）1. 介绍2. 一些解析2.1 关于多标签分类 to 多个二分类 2.2 continue 1. 介绍
在…
使用Scikit-Learn实现多标签分类，助力机器学习
大家好，在机器学习任务中，分类是一种监督学习方法，用于根据输入数据预测标签。例如，我们想要根据历史特征预测某人是否对销售优惠感兴趣，通过使用可用的训练数据训练机器学习模型，可以对输入数据执行分类任…
基于机器学习的影像组学根据磁共振成像对胶质母细胞瘤患者转录亚型进行有效分类
背景：在胶质瘤领域，转录组亚型被认为是一种重要的诊断和预后生物标志物，有助于提高治疗效果。然而，现有的转录组亚型鉴别方法由于检测周期相对较长、无法通过活检或手术获得肿瘤标本以及病变内异质性而受到限制。为了寻找优于先前…
基于deap脑电数据集的脑电情绪识别二分类算法（附代码）
想尝试一下脑电情绪识别的各个二分类算法。
代码主要分为三部分：快速傅里叶变换处理（fft）、数据预处理、以及各个模型处理。
采用的模型包括：决策树、SVM、KNN三个模型（模型采用的比较简单，可以直接调用库…
Vue组件分类、路由的跳转
路由组件和非路由组件的区别
路由组件文件一般放在view|page文件夹呢；非路由组件一般放在components。路由组件需要在router文件夹中注册（使用的即为组件的名称），非路由组件在使用的时候，一般都是以标签的形式使用。 …
【图像分类】实现猫狗图片的训练集和测试集的分类：python + Asirra
数据集下载地址为 Dogs vs. Cats | Kaggle 下载下来的图片包是，包含有猫狗的图片，但是命名方式就是以猫狗来命名的，所以我们可以很快将他们分类出来，并把他们以90%作为训练集，剩下的作为 测试集
前期准备工作…
湘潭大学 湘大 XTU OJ 1055 整数分类 题解（非常详细）
链接
整数分类
题目 Description 按照下面方法对整数x进行分类：如果x是一个个位数，则x属于x类；否则将x的各位上的数码累加，得到一个新的x，依次迭代，可以得到x的所属类。比如说24，246&#…
【机器学习 | 分类指标大全】全面解析分类评估指标：从准确率到AUC，多分类问题也不在话下， 确定不来看看？
🤵♂️ 个人主页: AI_magician 📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！&…
EMO实战：使用EMO实现图像分类任务（一）
文章目录 摘要安装包安装timm安装 grad-cam安装einops 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集 摘要
论文翻译：https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/132034098?spm1001.2014.3001.5501 官方源码：https://github.com/…
FastViT：一种使用结构重新参数化的快速混合视觉变换器
文章目录 摘要1、简介2、相关工作3、体系结构3.1、概述3.2、FastViT3.2.1、重新参数化跳过连接3.2.2、线性训练时间过参数化3.2.3、大核卷积 4、实验4.1、图像分类4.2、鲁棒性评价4.3、3D Hand网格估计4.4、语义分割和目标检测 5、结论 摘要
论文：https://arxiv.or…
分类问题中Sigmoid 与 Softmax 区别
背景
利用神经网络进行分类任务时，在最后需要经过激活函数，对神经网络的原始输出值进行处理，输出每个类别的概率。本文将讨论用Sigmoid函数或Softmax函数处理原始输出值，进行分类问题。
Sigmoid函数
公式如下所示： …
分类模型评估指标——准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线
机器学习模型需要有量化的评估指标来评估哪些模型的效果更好。 本文将用通俗易懂的方式讲解分类问题的混淆矩阵和各种评估指标的计算公式。将要给大家介绍的评估指标有：准确率、精准率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线。 机器学习评估指标大全
所有事情都需要评估好…
基于吉萨金字塔建造优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于吉萨金字塔建造优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于吉萨金字塔建造优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.吉萨金字塔建造优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 吉萨金字…
《机器学习核心技术》分类算法 - 决策树
「作者主页」：士别三日wyx 「作者简介」：CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」：小白零基础《Python入门到精通》 决策树 1、决策树API2、决策时实际应用2.1、获取数据集2.2、划分数据集2.3、决策…
第62步 深度学习图像识别：多分类建模（Pytorch）
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
上期我们基于TensorFlow环境做了图像识别的多分类任务建模。
本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性（病毒性）肺炎组为数据集，基于Pytorch环境，构建SqueezeNet多分类模型࿰…
AI：04-基于机器学习的蘑菇分类
蘑菇是一类广泛分布的真菌，其中许多种类具有重要的食用和药用价值，但也存在着一些有毒蘑菇。因此，准确地区分可食用和有毒的蘑菇对于保障人们的食品安全和健康至关重要。本研究旨在基于机器学习技术开发一种蘑菇分类系统，以实现对蘑菇的自动分类和识别。通过构建合适的数据…
【Matlab缺陷识别】SVM金属表面缺陷分类与测量【含GUI源码 682期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab缺陷识别】SVM金属表面缺陷分类与测量【含GUI源码 682期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020. …
用于比较分类算法的统计测试
用于比较分类算法的统计测试
回顾开创性的论文和实施，以发现适合您的数据的最佳选择
对大多数数据科学家来说，比较预测方法以确定哪种方法应该用于手头的任务是一项日常活动。通常，我们会有一个分类模型库，并使用交叉验证来验证…
Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNetv2篇
Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNetv2篇 文章目录 Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNetv2篇4. 定义网络（ShuffleNetv2）高效网络设计实用指南指南一：同等通道大小最小化内存访问量指南二：过量使用组卷积会增加MAC指南三：网络碎片化会降低并行度指南四：不能忽略元素级操作…
pytorch bert实现文本分类
以imdb公开数据集为例，bert模型可以在huggingface上自行挑选
1.导入必要的库
import os
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset, random_split
from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig
from torch import…
（分类）KNN算法- 参数调优
在此专栏的上一篇文章的基础上，进行交叉实验获取最佳的K值 上一篇文章：KNN算法案例-鸢尾花分类 数据拆分的过程： 交叉验证（Cross Validation） 是一种在机器学习中广泛使用的模型评估和参数调优方法。在训练模型时&…
CS224W6.3——图深度学习
在这篇中，将介绍图神经网络的架构。关键思想是，在GNNs中，根据局部网络邻域生成节点嵌入。gnn通常由任意数量的层组成，而不是单层，以集成来自更大上下文的信息。介绍了如何使用gnn来解决优化问题，以及它强大…
pcl-2 pcl结合opencv做svm分类（高程数据）
pcl自动的ml文件夹内存在svm分类器，但是遗憾的是，我并不能掌握应用方法，因此借用opencv的cv空间进行了点云坐标的转移，使用opencv的svm功能进行调试。现在是最开始的版本 仅仅使用了高程数据，并且没有做归一化等操作…
YOLOv5 分类模型 数据集加载 1
YOLOv5 分类模型 数据集加载 1
flyfish
数据集的加载 python实现，不使用torch库
目标：得到样本前面是图像文件路径，后面是标签索引
samples: [(/media/a/flyfish/test/n01440764/ILSVRC2012_val_00000293.JPEG, 0),(/media/a/flyfish/tes…
pytorch文本分类（一）：文本预处理
pytorch文本分类（一）：文本预处理 本文为自己在鲸训练营答题总结，作业练习都在和鲸社区数据分析协作平台 ModelWhale 上。 🚩学习任务原链接在这里
相关数据链接：https://pan.baidu.com/s/1iwE3LdRv3uAkGGI…
卷积神经网络（CNN）多种图片分类的实现
文章目录 前期工作1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境： 2. 导入数据3.归一化4.可视化 二、构建CNN网络模型三、编译模型四、训练模型五、预测六、模型评估 前期工作
1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步&#…
图像分类系列(一) AlexNet学习详细记录
本文将为大家介绍经典神经网络的开山力作——AlexNet（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）。文章包含论文原文翻译＋精读＋个人学习总结。 研一萌新，第一次发文，不足之处…
关于大模型在文本分类上的尝试
文章目录 前言所做的尝试总结前言
总共25个类别，在BERT上的效果是48%，数据存在不平衡的情况，训练数据分布如下： 训练数据不多，4000左右
所做的尝试
1、基于 Qwen-14b-base 做Lora SFT，Loss忘记记录
准确率在68%左右
Lora配置
class LoraArguments:lora_r: int = 64…
二元分类模型评估方法
文章目录 前言一、混淆矩阵二、准确率三、精确率&召回率四、F1分数五、ROC 曲线六、AUC（曲线下面积）七、P-R曲线类别不平衡问题中如何选择PR与ROC 八、 Python 实现代码混淆矩阵、命中率、覆盖率、F1值ROC曲线、AUC面积 指标 公式 意义 真正例 (TP)被…
【GEE笔记】在线分类流程，标注样本点、分类和精度评价
GEE在线分类流程
介绍
GEE（Google Earth Engine）是一个强大的地理信息处理平台，可以实现在线的遥感影像分析和处理。本文将介绍如何使用GEE进行在线的分类流程，包括标注样本点、分类和精度评价。本文以2020年5月至8月的哨兵2影像…
PyTorch深度学习实战——猫狗分类
PyTorch深度学习实战——猫狗分类 0. 前言1. 猫狗分类数据集2. 使用 PyTorch 实现猫狗分类3. 训练数据数量对模型性能的影响相关链接 0. 前言
我们已经学习了如何构建卷积神经网络，并且在 Fashion-MNIST 数据集上执行图像分类。在本节中，我们使用更复杂…
论文笔记：一分类及其在大数据中的潜在应用综述
0 概述
论文：A literature review on one‑class classification and its potential applications in big data 发表：Journal of Big Data
在严重不平衡的数据集中，使用传统的二分类或多分类通常会导致对具有大量实例的类的偏见。在这种情况…
基于resnet网络架构训练图像分类模型
数据预处理部分：
数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可DataLoader模块直接读取batch数据
网络模块设置：
加载预训练…
点云从入门到精通技术详解100篇-点云多尺度分类网络（续）
目录
基于 FPN 与 Blending 算法的点云分类方法
4.1 问题分析
4.2 基于 FPN 与 Blending 方法的分类算法
python3 如何评价模型的表现（分类指标：confusion matrix、ROC、AUC）
1. 错误率和准确率
准确率不是评价模型好坏的标准，如遇到类别不平衡（class imbalance）的数据，典型的垃圾邮件问题，99%的邮件都是非垃圾邮件，1%为垃圾邮件，那分类准确率99%就没有什么意义。
错…
构建ResNet-18模型在CIFAR-10数据集上实现分类（pytorch版）
文章目录 1. 构建ResNet模型1.1 前置条件1.2 构建Residual Block1.3 构建ResNet-181.4 模型测试 2. 训练与评估2.1 数据预处理与加载2.2 模型训练2.3 模型评估 参考文献 1. 构建ResNet模型
我们将使用PyTorch框架来实现一个简化版的ResNet-18模型。我们的目标是构建一个可以在…
使用Bert，ERNIE，进行中文文本分类
GitHub - 649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch: 使用Bert，ERNIE，进行中文文本分类使用Bert，ERNIE，进行中文文本分类. Contribute to 649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch development by creatin…
基于小波神经网络的多分类预测，基于ANN的分类预测
目标
背影 BP神经网络的原理 BP神经网络的定义 BP神经网络的基本结构 BP神经网络的神经元 BP神经网络的激活函数， BP神经网络的传递函数 小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络） 代码链接：基于小波神经网络的多分类代码，基于自适应学习率动量因子梯度下降BP神经网…
针对多轮推理分类问题的软标签构造方法
Motivation
在非对称博弈中，我们常常要对对手的状态（如持有的手牌类型）进行推理。此类推理问题有两个特点：(1) 虽然存在正确结果，但正确结果往往无法经过一次推理得到。因为随着游戏的进行，才能获得足够的…
决策树分类指标（信息增益ID3）
1.信息量熵不确定性
在决策树中熵代表不纯度，熵越高代表数据越不纯，熵更小，就更容易把数据更好的分开。
信息增益就是父节点的信息熵-子节点的信息熵
2.计算公式： 举例： 分类之前的整体熵： 按性别分类&a…
YOLOv5 分类模型的预处理
YOLOv5 分类模型的预处理
flyfish
版本 6.2
将整个代码简化成如下代码
imgsz224
file "/home/a/Pictures/1.jpg"
transforms classify_transforms(imgsz)
im cv2.cvtColor(cv2.imread(file), cv2.COLOR_BGR2RGB)
print(im.shape)im transforms(im)
print(im.…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 DenseNet模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 DenseNet模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 DenseNet模型算法详解前言DenseNet讲解Dense Block(稠密块)Dense Layer(稠密层)Transition Layer 过渡层DenseNet模型结构 DenseNet Pytorch代码完整代码附加…
图像分类(七) 全面解读复现ShuffleNetV1-V2
ShuffleNetV1
前言
前面我们学了MobileNetV1-3，从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face（旷视）在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构，论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新…
简单的图像分类任务全流程示例（内含代码）
以下是一个简单的示例，展示了如何使用 PyTorch 处理自定义图像分类数据集：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoad…
解密垃圾邮件分类：基于SVM的数据挖掘项目
垃圾邮件（Spam）的泛滥成灾一直是电子邮件系统中的一个严峻问题。随着垃圾邮件技术的不断演变，传统的过滤方法逐渐显得力不从心。因此，本项目旨在利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习工具，实现…
【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理
【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理 1. TextCNN用于文本分类2. 代码实现 1. TextCNN用于文本分类
具体流程：
2. 代码实现
# coding: UTF-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as np…
GEE：kNN（k-最近邻）分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、最优参数、统计面积）
作者：CSDN @ _养乐多_
本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行kNN（k-最近邻）分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特征、物候特征等)，运行kNN（k-最近…
基于白鲸算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于白鲸算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于白鲸算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于白鲸优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
基于侏儒猫鼬算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于侏儒猫鼬算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于侏儒猫鼬算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于侏儒猫鼬优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于人工兔算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于人工兔算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于人工兔算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于人工兔优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
基于驾驶训练算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于驾驶训练算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于驾驶训练算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于驾驶训练优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于猎食者算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于猎食者算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于猎食者算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于猎食者优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
使用MONAI轻松加载医学公开数据集，包括医学分割十项全能挑战数据集和MedMNIST分类数据集
在深度学习中，使用公开数据集具有以下优点：
提供了一个标准化的基准来比较不同算法或模型的性能，因为这些公共数据集被广泛使用，许多研究人员都使用它们来评估他们的方法。可以节省大量的时间和金钱，因为这些数据集已…
决策树--CART分类树
1、介绍
（1）简介
CART（Classification and Regression Trees）分类树是一种基于决策树的机器学习算法，用于解
决分类问题。它通过构建树状的决策规则来对数据进行分类。
（2）生成过程
① 选择…
机器学习探索计划——KNN实现Iris鸢尾花分类
文章目录 1. 加载数据集2.拆分数据集3.预测4.评价 1. 加载数据集
import numpy as np
from sklearn import datasetsiris datasets.load_iris()iris.keys()dict_keys([data, target, frame, target_names, DESCR, feature_names, filename, data_module])X iris.data
X.shap…
【图像分类】基于深度学习的垃圾分类系统的设计与实现（ResNet网络，附代码和数据集）
写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信…
Course1-Week3-分类问题
Course1-Week3-分类问题 文章目录 Course1-Week3-分类问题1. 逻辑回归1.1 线性回归不适用于分类问题1.2 逻辑回归模型1.3 决策边界 2. 逻辑回归的代价函数3. 实现梯度下降4. 过拟合与正则化4.1 线性回归和逻辑回归中的过拟合4.2 解决过拟合的三种方法4.3 正则化4.4 用于线性回归…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】Inception-ResNet模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】Inception-ResNet模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】Inception-ResNet模型算法详解前言Inception-ResNet讲解Inception-ResNet-V1Inception-ResNet-V2残差模块的缩放(Scaling of the Residuals)Inception-…
【推荐系统】了解推荐系统的生态（重点：推荐算法的主要分类）
【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍推荐系统的关键元素和思维模式、推荐算法的主要分类、推荐系统常见的问题、推荐系统效果评测。 后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞👍，关注一…
Python轴承故障诊断 (11)基于VMD+CNN-BiGRU-Attenion的故障分类
目录
往期精彩内容：
前言
模型整体结构
1 变分模态分解VMD的Python示例
2 轴承故障数据的预处理
2.1 导入数据
2.2 故障VMD分解可视化
2.3 故障数据的VMD分解预处理
3 基于VMD-CNN-BiGRU-Attenion的轴承故障诊断分类
3.1 定义VMD-CNN-BiGRU-Attenion分类网…
Hiera实战：使用Hiera实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上…
【总结】机器学习中的15种分类算法
目录
一、机器学习中的分类算法
1.1 基础分类算法
1.2 集成分类算法
1.3 其它分类算法：
二、各种机器学习分类算法的优缺点 分类算法也称为模式识别，是一种机器学习算法，其主要目的是从数据中发现规律并将数据分成不同的类别。分类算法通…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV1)模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV1)模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV1)模型算法详解前言GoogLeNet讲解Inception结构InceptionV1结构1x1卷积的作用辅助分类器 GoogLeNet模型结构GoogLeNet Pyto…
classification_report分类报告的含义
classification_report分类报告 基础知识混淆矩阵（Confusion Matrix）TP、TN、FP、FN精度（Precision）准确率（Accuracy）召回率（Recall）F1分数（F1-score） classi…
微信小程序+中草药分类+爬虫+torch
1 介绍
本项目提供中草药数据集，使用gpu、cpu版本的torch版本进行训练，将模型部署到后端flask，最后使用微信小程序进行展示出来。 数据爬虫可以参考：http://t.csdnimg.cn/7Olus 项目中的爬虫代码，并且本项目提供相同的…
CNN对 MNIST 数据库中的图像进行分类
加载 MNIST 数据库
MNIST 是机器学习领域最著名的数据集之一。
它有 70,000 张手写数字图像 - 下载非常简单 - 图像尺寸为 28x28 - 灰度图
from keras.datasets import mnist# 使用 Keras 导入MNIST 数据库
(X_train, y_train), (X_test, y_test) mnist.load_data()print(&…
机器学习---垃圾邮件分类案例
1、Python贝叶斯案例
依次需要使用pip命令安装numpy、scipy、skikit_learn、matplotlib模块。 python代码：
import os
import sys
import codecs
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerif …
Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类
目录
引言
1 数据集制作与加载
1.1 导入数据
1.2 制作数据集
2 LSTM分类模型和超参数选取
2.1 定义LSTM分类模型
2.2 定义模型参数
3 LSTM模型训练与评估
3.1 模型训练
3.2 模型评估 往期精彩内容：
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承…
长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入分类
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果： 三、部分程序：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
【改进YOLOv8】磁瓦缺陷分类系统：改进LSKNet骨干网络的YOLOv8
1.研究背景与意义
项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence
研究背景与意义
近年来，随着智能制造产业的不断发展，基于人工智能与机器视觉的自动化产品缺陷检测技术在各行各业中得到了广泛应用。磁瓦作为永磁电机的主…
TransXNet实战：使用 TransXNet实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上…
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用—— CG-3DSRGAN：用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络
文献速递：生成对抗网络医学影像中的应用—— CG-3DSRGAN：用于从低剂量PET图像恢复图像质量的分类指导的3D生成对抗网络
本周给大家分享文献的主题是生成对抗网络（Generative adversarial networks, GANs）在医学影像中的应用。文献…
大创项目推荐 题目：垃圾邮件(短信)分类 算法实现 机器学习 深度学习 开题
文章目录 1 前言2 垃圾短信/邮件 分类算法 原理2.1 常用的分类器 - 贝叶斯分类器 3 数据集介绍4 数据预处理5 特征提取6 训练分类器7 综合测试结果8 其他模型方法9 最后 1 前言
🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是
基于机器学习的垃圾邮件分类
该项目…
【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第8期】滑动窗口：最小覆盖子串、字符串排列、找所有字母异位词、 最长无重复子串
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能AI、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推荐--…
【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于LVQNN学习向量量化神经网络
课题名称：基于LVQ神经网络的乳腺肿瘤诊断（类型分类）
版本日期：2023-03-10
运行方式: 直接运行0501_LVQ0501.m 文件即可
代码获取方式：私信博主或QQ：491052175
模型描述：
威斯康辛大学医学院…
多标签分类中常用指标和可视化例子
多标签分类中常用指标
1. 准确率（Accuracy）
准确率计算的是正确预测的标签比例。对于多标签分类，这通常是一个较为严格的指标，因为要求每个实例的所有标签都预测正确。 Accuracy 正确预测的标签数 总标签数 \text{Accuracy} \…
Yolov5水果分类识别+pyqt交互式界面
Yolov5 Fruits Detector
Yolov5 是一种先进的目标检测算法，可以应用于水果分类识别任务。结合 PyQT 框架，可以创建一个交互式界面，使用户能够方便地上传图片并获取水果分类结果。以下将详细阐述 Yolov5 水果分类识别和 PyQT 交互式界面的实现…
论文笔记--Learning Political Polarization on Social Media Using Neural Networks
论文笔记--Learning Political Polarization on Social Media Using Neural Networks 1. 文章简介2. 文章概括3. 相关工作4. 文章重点技术4.1 Collection of posts4.1.1 数据下载4.1.2 数据预处理4.1.3 统计显著性分析 4.2 Classification of Posts4.3 Polarization of users 5…
部分意图分类【LLM+RAG】
在生成人工智能领域工作最有价值的事情之一就是发现新兴技术如何融入新的解决方案。 举个例子：在为北美顶级金融服务公司之一设计对话式人工智能助手时，WillowTree 的数据和人工智能研究团队 (DART) 发现，将意图分类与大型语言模型 (LLM) 结合…
基于图像掩膜和深度学习的花生豆分拣（附源码）
目录 项目介绍
图像分类网络构建
处理花生豆图片完成预测 项目介绍
这是一个使用图像掩膜技术和深度学习技术实现的一个花生豆分拣系统
我们有大量的花生豆图片，并以及打好了标签，可以看一下目录结构和几张具体的图片 同时我们也有几张大的图片&…
梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优
目录 写在开头1. GBDT的关键参数解析1.1 学习率（learning rate）1.2 树的数量（n_estimators）1.3 树的最大深度（max_depth）1.4 叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5 特征选择的比例（max_features）1.6 最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7 子采样比例（…
探索XGBoost：多分类与不平衡数据处理
导言
XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种分类任务中。但在处理多分类和不平衡数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost处理多分类和不平衡数据，包括数据准备、模型调优和评估等…
sklearn：机器学习 分类特征编码category_encoders
文章目录 category_encoders简介OrdinalEncoder 序列编码OneHotEncoder 独热编码TargetEncoder 目标编码Binary Encoder 二进制编码BaseNEncoder 贝叶斯编码LeaveOneOutEncoder 留一法HashingEncoder 哈希编码CatBoostEncoder catboost目标编码CountEncoder 频率编码WOEEncoder…
使用深度学习进行序列分类
目录
加载序列数据
准备要填充的数据
定义 LSTM 网络架构
训练 LSTM 网络
测试 LSTM 网络 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据进行分类。 要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用 LSTM 网络。LSTM 网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数…
GEE土地分类——如何利用多年的ESRI_Global-LULC_10m将研究区的指定区域重分类分为两类数据（将多类土地分类转化为草地和非草地区域）
简介
本教程主要的目的是利用自己上传的多年土地分类应先过来实现指定区域的土地分类，而且只提取
ESRI_Global-LULC_10m
ESRI_Global-LULC_10m数据集是由ESRI（环境系统研究研究所）开发的一个全球级别的土地利用/土地覆盖数据集。该数据集使用10米的空间分辨率，并提供了详…
【AIGC】Stable Diffusion大模型分类
Stable Diffusion 中的大模型可以根据其结构、用途和参数规模等进行分类。以下是几种常见的大模型分类：
语言-图像联合模型（Language-Image Joint Model）：
这种类型的大模型同时考虑了文本描述和图像内容，可以根据文…
图像分类入门：使用Python和Keras实现卷积神经网络
文章标题：图像分类入门：使用Python和Keras实现卷积神经网络
简介
图像分类是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及将图像分成不同的类别或标签。卷积神经网络（CNN）是图像分类任务中的一种常用模型，它能够…
【深度学习】分类损失函数解析
【深度学习】分类相关的损失解析 文章目录 【深度学习】分类相关的损失解析1. 介绍2. 解析3. 代码示例 1. 介绍
在分类任务中，我们通常使用各种损失函数来衡量模型输出与真实标签之间的差异。有时候搞不清楚用什么，下面是几种常见的分类相关损失函数及其…
深度学习对 MRI 进行分类
深度学习对 MRI 进行分类 任何类型的 MRI 的解释都非常耗时，并且容易出现诊断错误和变异。因此，用于解释此类图像数据的自动化系统可以优先考虑高危患者并协助临床医生进行诊断。
如果您有兴趣了解更多有关使用 MRI 扫描进行深度学习的信息，请查看
SG-Former实战：使用SG-Former实现图像分类任务（一）
摘要
SG-Former是一种新型的Transformer模型，它被提出以降低视觉Transformer的计算成本，同时保持其优秀的性能表现。计算成本的降低使得SG-Former能够更有效地处理大规模的特征映射，从而提高了模型的效率和全局感知能力。
SG-Former的核心思…
图像分类模型批量预测图像到对应分类标签文件夹代码
import jsonimport torch
from PIL import Imagefrom model_v3 import mobilenet_v3_largefrom torchvision import transformsdef main():device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available
ENVI—基于知识的决策树分类
1. 概述
基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用多源数据。
专家…
R数据分析：净重新分类(NRI)和综合判别改善（IDI）指数的理解
对于分类预测模型的表现评估我们最常见的指标就是ROC曲线，报告AUC。比如有两个模型，我们去比较下两个模型AUC的大小，进而得出两个模型表现的优劣。这个是我们常规的做法，如果我们的研究关注点放在“在原模型新引入一个预测变量&am…
计算机视觉实战项目（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别）
图像分类
教程博客_传送门链接:链接 在本教程中，您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在 cs231n 上阅读有关迁移学习的更多信息。 本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型，耐心看完，相信会有很大收获。废话不…
机器学习---多分类SVM、支持向量机分类
1. 多分类SVM
1.1 基本思想 Grammer-singer多分类支持向量机的出发点是直接用超平面把样本空间划分成M个区域，其
中每个区域对应一个类别的输入。如下例，用从原点出发的M条射线把平面分成M个区域，下图画
出了M3的情形： 1.2 问题…
CS224W5.1——消息传递和节点分类
从之前的文中，学习了如何使用图表示学习进行节点分类。在这节中，将讨论另一种方法，消息传递。将引入半监督学习，利用网络中存在的相关性来预测节点标签。其中一个关键概念是集体分类，包括分配初始标签的局部分类器、捕…
leetcode分类刷题：队列（Queue）（三、优先队列用于归并排序）
1、当TopK问题出现在多个有序序列中时，就要用到归并排序的思想了 2、将优先队列初始化为添加多个有序序列的首元素的形式，再循环K次优先队列的出队和出队元素对应序列下个元素的入队，就能得到TopK的元素了 3、这些题目好像没有TopK 大用小顶堆…
字段的介绍和分类以及成员变量的初始化值
字段(Field) 分为成员变量和局部变量
相同点:声明:数据类型 变量名 值; 都是先声明后使用
不同点:
字段声明的位置权限修饰符是否有初始化值内存中加载的位置成员变量在类中方法外可以使用权限修饰符有初始化值加载到堆空间(非static的 )局部变量方法内、方法形参、代码块、…
基于正余弦算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于正余弦算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于正余弦算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于正余弦优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
NLP中的文本分类、实体识别、关系识别和三元组识别
在自然语言处理（NLP）领域，文本分类、实体识别、关系识别和三元组识别是重要的主题。本文将深入探讨这些关键问题，并介绍相关算法和技术。
文本分类
首先，我们关注文本分类。不同的文本分类算法和技术被详细介绍&…
【深度学习实验】前馈神经网络（三）：自定义多层感知机（激活函数logistic、线性层算Linear）
目录
一、实验介绍 二、实验环境
1. 配置虚拟环境
2. 库版本介绍
三、实验内容
0. 导入必要的工具包
1. 构建数据集 2. 激活函数logistic
3. 线性层算子 Linear
4. 两层的前馈神经网络MLP
5. 模型训练 一、实验介绍
本实验实现了一个简单的两层前馈神经网络 激活函数…
人工智能Java SDK：菜品分类识别
菜品分类识别SDK
菜品识别sdk，支持8416种菜品的分类识别。
SDK功能
支持8416种菜品的分类识别，并给出置信度。提供两个可用模型例子 1). 大模型(resnet50)例子：DishesClassificationExample 2). 小模型(mobilenet_v2)例子：Ligh…
支持向量机基本原理，Libsvm工具箱详细介绍，基于支持向量机SVM的遥感图像分类
目录
支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接： 基于SVM的遥感图像分类识别，基于支持向量机SVM的遥感图像分类识别（代码完整，数据齐全）_图像匹配中SVM多分类问题资源-CSDN文库 https://downloa…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 GoogLeNet(InceptionV3)模型算法详解前言GoogLeNet(InceptionV3)讲解Factorized Convolutions卷积分解InceptionV3结构ⅠInceptionV3结构ⅡInc…
基于bert-base-chinese的二分类任务
使用hugging-face中的预训练语言模型bert-base-chinese来完成二分类任务，整体流程为： 1.定义数据集 2.加载词表和分词器 3.加载预训练模型 4.定义下游任务模型 5.训练下游任务模型 6.测试
具体代码如下：
1.定义数据集
import torch
from d…
人工智能Java SDK：动物分类识别
动物分类识别SDK
动物识别sdk，支持7978种动物的分类识别。
SDK功能
支持7978种动物的分类识别，并给出置信度。提供两个可用模型例子 1). 大模型(resnet50)例子：AnimalsClassificationExample 2). 小模型(mobilenet_v2)例子：Lig…
【python】TypeError: Failed to convert elements of ... to Tensor.
使用的代码如上，会出现下面的问题： 由于我的代码中batch数目使用None来表示，因此需要修改这里 把原来的B修改为-1即可
模型评价指标概念说明（回归，分类，多分类）
回归任务（Regression Tasks） ： MSE（Mean Squared Error）：均方误差，表示预测值与实际值之间的平均平方差。MSE越小，说明模型的预测性能越好。RMSE（Root Mean Squared Erro…
Pytorch笔记之分类
文章目录 前言一、导入库二、数据处理三、构建模型四、迭代训练五、模型评估总结 前言
使用Pytorch进行MNIST分类，使用TensorDataset与DataLoader封装、加载本地数据集。 一、导入库
import numpy as np
import torch
from torch import nn, optim
from torch.uti…
基于树种优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于树种优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于树种优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.树种优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 树种算法应用 4.测试结果：5.M…
基于纵横交叉优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于纵横交叉优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于纵横交叉优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.纵横交叉优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 纵横交叉算法应用 4.测试结果…
基于共生生物优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于共生生物优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于共生生物优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.共生生物优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 共生生物算法应用 4.测试结果…
基于原子搜索优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于原子搜索优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于原子搜索优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.原子搜索优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 原子搜索算法应用 4.测试结果…
【数据分类】基于麻雀搜索算法优化支持向量机的数据分类方法 SSA-SVM分类算法【Matlab代码#61】
文章目录 【可更换其他群智能算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1. 麻雀搜索算法（SSA）2. 支持向量机（SVM）3. SSA-SVM分类模型4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取 【可更换其他群智能算法&#…
【nlp】4.1 fasttext工具介绍（文本分类、训练词向量、词向量迁移）
fasttext工具介绍与文本分类 1 fasttext介绍1.1 fasttext作用1.2 fasttext工具包的优势1.3 fasttext的安装1.4 验证安装2 fasttext文本分类2.1 文本分类概念2.2 文本分类种类2.3 文本分类的过程2.4 文本分类代码实现2.4.1 获取数据2.4.2 训练集与验证集的划分2.4.3 训练模型2.4…
基于 LSTM 进行多类文本分类(附源码）
NLP 的许多创新是如何将上下文添加到词向量中。一种常见的方法是使用循环神经网络。以下是循环神经网络的概念： 他们利用顺序信息。 他们可以捕捉到到目前为止已经计算过的内容，即：我最后说的内容会影响我接下来要说的内容。 RNNs 是文本和…
回归预测、分类预测、时间序列预测 都有什么区别?
回归预测、分类预测和时间序列预测都是统计和机器学习领域中的预测任务，它们在问题设置和解决的方式上有一些关键区别： 回归预测： 回归预测用于预测连续数值的输出，通常是实数。例如，预测房价、气温、销售额等连续型输…
chatGLM2-6B模型LoRA微调数据集实现大模型的分类任务
【TOC】
1.chatglm介绍
ChatGLM 模型是由清华大学开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于 General Language Model（GLM）架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署。
ChatGLM 具备以下特点：
充…
线性分类器--分类模型
记录学习 北京邮电大学计算机学院 鲁鹏
为什么从线性分类器开始？
形式简单、易于理解 通过层级结构（神经网络）或者高维映射（支撑向量机）可以 形成功能强大的非线性模型
什么是线性分类器？
线性分…
基于JAYA优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于JAYA优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于JAYA优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.JAYA优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 JAYA算法应用 4.测试结果：5.M…
小龙虾算法优化极限学习机实现乳腺癌诊断,(COA-ELM)数据分类
本期文章采用小龙虾优化算法(Crayfish optimization algorithm,COA)优化极限学习机（ELM），实现数据分类。该方法也可以用于其他故障分类。 小龙虾优化算法是于2023年9月最新发表在Artifcial Intelligence Review的一个算法，该算法的…
基于海洋捕食者优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于海洋捕食者优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于海洋捕食者优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.海洋捕食者优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 海洋捕食者算法应用 4…
基于蛾群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于蛾群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于蛾群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.蛾群优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 蛾群算法应用 4.测试结果：5.M…
从0开始编写BP，附加动量因子的BP神经网络，不使用MATLAB工具箱，纯手写matlab代码，以BP分类为例...
本篇文章以BP分类为例（也可以做预测），纯手写BP神经网络。附加动量因子的BP神经网络。 编程时，激活函数选择Sigmoid函数，使用者也可以根据需要自行更改！ 以经典的红酒数据分类为例，红酒数据大小为…
C#，数值计算——KMeans分类的计算方法与源程序
1 文本格式 using System;
namespace Legalsoft.Truffer { /// <summary> /// K-Means classification /// </summary> public class Kmeans { private int nn { get; set; } private int mm { get; set; } private …
【限时免费】20天拿下华为OD笔试之【回溯】2023Q1-硬件产品销售方案【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
【回溯】2023Q1-硬件产品销售方案
题目描述与示例
题目描述
某公司目前推出了 AI 开发者套件、AI 加速卡、AI 加速模块、AI 服务器、智能边缘多种硬件产品，每种产品包含若干个型号。现某合作厂商要采购金额为 amount 元的硬件产品搭建自己的 AI 基座。假设当前库…
基于广义正态分布优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于广义正态分布优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于广义正态分布优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.广义正态分布优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 广义正态分布算…
对pytorch中的文本分类实例代码进行逐行注释
实例代码网址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html
注意：代码适用于jupyter notebook分块运行
第一步、导入数据集并查看
import torch
from torchtext.datasets import AG_NEWS # 导入数据集train_iter i…
【AOA-VMD-LSTM分类故障诊断】基于阿基米德算法AOA优化变分模态分解VMD的长短期记忆网络LSTM分类算法（Matlab代码）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
使用Keras代码解决二分类问题
很多文章都是用MNIST数据集作为深度学习届的“Hello World”程序，但是这个数据集有一个很大的特点：它是一个典型的多分类问题（一共有10个分类），在刚开始接触深度学习时，我人为应从最简单的二分类问题着手。
在深度学习框架方面，目前比较流行的是Tensorflow，Keras，PyT…
KNN（K近邻）水仙花的分类(含答案)
题目 以下采用K-NN算法来解决水仙花的分类问题，每个样本有两个特征，第一个为水仙花的花萼长度，第二个为水仙花 的花萼宽度，具体数据见表， 1）设置k3， 采用欧式距离，分析分类精度为多少…
MIT-BIH-AF 数据集开发库
目录 1 介绍数据集2 本博客函数库代码地址以及介绍读取dat,qrc,atr文件，获得 ECG_rpeaks，ann_aux_note，ann_sample，ECG0寻找时间点函数----signal_time_sample寻找R_R峰信号以及其位置----find_R_R_peak寻找 nR 峰信号以及位置---…
Pytorch进阶教学——训练一个图像分类模型（GPU）
目录
1、前言
2、数据集介绍
3、获取数据
4、创建网络
5、训练模型
6、测试模型
6.1、测试整个模型准确率
6.2、测试单张图片 1、前言
编写一个可以分类蚂蚁和蜜蜂图片的模型，使用数据集对卷积神经网络进行训练。训练后的模型可以对蚂蚁或蜜蜂的图片进行…
C#，数值计算——分类与推理Phylo_wpgma的计算方法与源程序
1 文本格式 using System; using System.Collections.Generic;
namespace Legalsoft.Truffer { public class Phylo_wpgma : Phylagglom { public override void premin(double[,] d, int[] nextp) { } public override double dminfn(double…
基于PyTorch的MNIST手写体分类实战
第2章对MNIST数据做了介绍，描述了其构成方式及其数据的特征和标签的含义等。了解这些有助于编写合适的程序来对MNIST数据集进行分析和识别。本节将使用同样的数据集完成对其进行分类的任务。
3.1.1 数据图像的获取与标签的说明
MNIST数据集的详细介绍在第2章中已…
Python深度学习实战-基于class类搭建BP神经网络实现分类任务（附源码和实现效果）
实现功能
上篇文章介绍了用Squential搭建BP神经网络，Squential可以搭建出上层输出就是下层输入的顺序神经网络结构，无法搭出一些带有跳连的非顺序网络结构，这个时候我们可以选择类class搭建封装神经网络结构。 第一步：import ten…
用Python做数据分析之数据筛选及分类汇总
1、按条件筛选（与，或，非） 为数据筛选，使用与，或，非三个条件配合大于，小于和等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。与 excel 中的筛选功能和 countifs 和 sumifs 功能相似…
CT 扫描的 3D 图像分类-预测肺炎的存在
介绍
此示例将展示构建 3D 卷积神经网络 (CNN) 所需的步骤，以预测计算机断层扫描 (CT) 扫描中是否存在病毒性肺炎。2D CNN 通常用于处理 RGB 图像（3 通道）。3D CNN 就是 3D 的等价物：它以 3D 体积或一系列 2D 帧（例如 CT 扫描中的切片）作为输入，3D CNN 是学习体积数据表…
目标检测与图像识别分类的区别？
目标检测与图像识别分类的区别
目标检测和图像识别分类是计算机视觉领域中两个重要的任务，它们在处理图像数据时有一些区别。
目标检测是指在图像中定位和识别多个目标的过程。其主要目标是确定图像中每个目标的边界框位置以及对应的类别标签。目标检测任务通常涉…
深度学习 Day13——P2彩色图片分类
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 文章目录 前言1 我的环境2 代码实现与执行结果2.1 前期准备2.1.1 引入库2.1.2 设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用C…
自定义的卷积神经网络模型CNN，对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门，从模型到训练再到测试，开源项目
自定义的卷积神经网络模型CNN，对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门，从模型到训练再到测试：开源项目 开源项目完整代码及基础教程： https://mbd.pub/o/bread/ZZWclp5x CNN模型：
1.导入必要的库和模块&…
AI：52-基于深度学习的垃圾分类
🚀 本文选自专栏：AI领域专栏 从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。 📌📌📌本专栏包含以下学习方向： 机器学习、深度学…
NLP之Bert多分类实现案例(数据获取与处理)
文章目录 1. 代码解读1.1 代码展示1.2 流程介绍1.3 debug的方式逐行介绍 3. 知识点 1. 代码解读
1.1 代码展示
import json
import numpy as np
from tqdm import tqdmbert_model "bert-base-chinese"from transformers import AutoTokenizertokenizer AutoToken…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】VggNet模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】VggNet模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】VggNet模型算法详解前言VggNet讲解感受野感受野的计算公式3x3的卷积核的使用VggNet模型结构 VGGnet Pytorch代码完整代码总结 前言
Vgg(Visual Geometry Group)是…
BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类
大家好，我是带我去滑雪！ BP神经网络，也称为反向传播神经网络，是一种常用于分类和回归任务的人工神经网络（ANN）类型。它是一种前馈神经网络，通常包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。BP神经网…
ppcls，飞桨分类改写增加自己的预测txt 格式 python3 tools/infer.py
标题修改1，增加一张图片预测一张的函数输出输入修改 代码位置： PaddleClas-release-2.5\tools\infer.pyfrom __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import os
import sys
__dir__ …
数据分析实战 | KNN算法——病例自动诊断分析
目录
一、数据及分析对象
二、目的及分析任务
三、方法及工具
四、数据读入
五、数据理解
六、数据准备
七、模型训练
八、模型评价
九、模型调参
十、模型改进
十一、模型预测 一、数据及分析对象
CSV文件——“bc_data.csv”
数据集链接：https://dow…
数据分析实战 | SVM算法——病例自动诊断分析
目录
一、数据分析及对象
二、目的及分析任务
三、方法及工具
四、数据读入
五、数据理解
六、数据准备
七、模型训练
八、模型应用及评价 一、数据分析及对象
CSV文件——“bc_data.csv”
数据集链接：https://download.csdn.net/download/m0_70452407/88…
深度学习之基于Pytorch服装图像分类识别系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介系统组成1. 数据集准备2. 数据预处理3. 模型构建4. 模型训练5. 模型评估 PyTorch的优势 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 深度学习在计算机视觉领域的…
【人工智能Ⅰ】6-机器学习之分类
【人工智能Ⅰ】6-机器学习之分类
6-1 机器学习在人工智能中的地位
学习能力是智能的本质
人工智能 > 机器学习 > 深度学习 什么是机器学习？ baidu：多领域交叉学科（做什么）
wiki：the study of algorithms and…
竞赛 题目：垃圾邮件(短信)分类 算法实现 机器学习 深度学习 开题
文章目录 1 前言2 垃圾短信/邮件 分类算法 原理2.1 常用的分类器 - 贝叶斯分类器 3 数据集介绍4 数据预处理5 特征提取6 训练分类器7 综合测试结果8 其他模型方法9 最后 1 前言
🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是
基于机器学习的垃圾邮件分类
该项目…
基于帝国主义竞争算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于帝国主义竞争算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于帝国主义竞争算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于帝国主义竞争优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要…
图像分类(二) 全面解读复现ZFNet
网络详解
前言：ZF网络是2013年提出的，网上有很多关于它的介绍和讲解，但是很多内容讲的不太好（个人感觉），于是花时间收集了一些资料，整理了一些比较好的文章，从头到尾把ZFNet说了一遍…
基于阿基米德优化算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于阿基米德优化算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于阿基米德优化算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于阿基米德优化优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要…
图像分类单张图片预测准确率达到百分之百
在图像分类任务中，针对单个图片得到100%的准确率是有可能但极其罕见的，并且不代表模型在整个测试集上也能达到100%的准确率。 针对单个图片获得100%准确率的情况可能包括以下几种情形：
图片本身特殊性: 如果测试集中的某张图片在训练集中…
基于向量加权平均算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于向量加权平均算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于向量加权平均算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于向量加权平均优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要…
基于鹈鹕算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于鹈鹕算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于鹈鹕算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于鹈鹕优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
YOLOv5 分类模型 数据集加载 3
YOLOv5 分类模型 数据集加载 3 自定义类别
flyfish
YOLOv5 分类模型 数据集加载 1 样本处理 YOLOv5 分类模型 数据集加载 2 切片处理 YOLOv5 分类模型的预处理（1） Resize 和 CenterCrop YOLOv5 分类模型的预处理（2）ToTensor 和 …
基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCI wine数据集的分类
基于MLP完成CIFAR-10数据集和UCI wine数据集的分类，使用到了sklearn和tensorflow，并对图片分类进行了数据可视化展示
数据集介绍
UCI wine数据集：
http://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine
这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进…
基于深度学习的文本分类
通过构建更复杂的深度学习模型可以提高分类的准确性，即分别基于TextCNN、TextRNN和TextRCNN三种算法实现中文文本分类。 项目地址：zz-zik/NLP-Application-and-Practice: 本项目将《自然语言处理与应用实战》原书中代码进行了实现，并在此基础…
【nlp】4.5 迁移学习实践项目（相关概念、中文分类、填空、句子关系、模型微调）
迁移学习实践项目 1 迁移学习1.1 定义与基本思想1.2 迁移学习的基本概念1.3 迁移学习的类型1.4 迁移学习的应用1.5 迁移学习的优势1.6 迁移学习的缺点1.7 迁移学习有关概念1.7.1 预训练模型(Pretrained model)1.7.2 微调(Fine-tuning)1.7.3 两种迁移方式2 迁移学习项目实战说明…
使用Python实现SVM来解决二分类问题
下面是一个使用Python实现SVM来解决二分类问题的例子：
# 导入所需的库
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt# 生成一个二分类数据集
X, …
支持向量机，硬间隔，软间隔，核技巧，超参数设置，分类与回归
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种非常常用并且有效的监督学习算法，在许多领域都有广泛应用。它可以用于二分类问题和多分类问题，并且在处理高维数据和特征选择方面非常强大。SVM算法的核心思想是通过找到…
【Pytorch】学习记录分享9——PyTorch新闻数据集文本分类任务实战
【Pytorch】学习记录分享9——PyTorch新闻数据集文本分类任务 1. 认为主流程code2. NLP 对话和预测基本均属于分类任务详细见3. Tensorborad 1. 认为主流程code
import time
import torch
import numpy as np
from train_eval import train, init_network
from importlib impo…
Kaggle-水果图像分类银奖项目 pytorch Densenet GoogleNet ResNet101 VGG19
一些原理文章
卷积神经网络基础（卷积，池化，激活，全连接） - 知乎
PyTorch 入门与实践（六）卷积神经网络进阶（DenseNet）_pytorch conv1x1_Skr.B的博客-CSDN博客GoogLeNet网…
基于Logistic回归实现二分类
目录
Logistic回归公式推导：
Sigmoid函数：
Logistic回归如何实现分类：
优化的方法：
代码：
1.创建一个随机数据集，分类直线为y2x：
为什么用np.hstack()增加一列1？
为什么返回…
高光谱遥感影像分类项目开源
热烈欢迎大家在git上star！！！冲鸭！！！
我研究生期间主要是做高光谱遥感影像分类的，毕业论文也是基于深度学习的高光谱遥感影像分类课题，转眼间已经毕业四年了，如今把这块材…
geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）
前言
上一节中介绍了非监督分类，今天就详细介绍一下监督分类与精度验证。从这一节开始，我也是配置了本地的geemap，就可以不用colab了，配置也是花了挺长时间，但好在也是能够成功应用了，准备用两节的时间介绍…
Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇
Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇 文章目录 Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇4. 定义网络（Swin Transformer）Swin Transformer整体架构Patch MergingW-MSASW-MSARelative position biasSwin Transformer 网络结构Patch EmbeddingP…
分类与群组：解析分类和聚类分析技术
目录 写在开头1. 数据分类与聚类简介1.1 分类分析1.2 聚类分析1.3 对比分析2. 如何学习分类和聚类分析技术2.1 学习理论知识2.1.1 数学知识2.1.2 编程基础2.1.3 深入学习算法2.1.3.1 分类算法学习举例2.1.3.2 聚类算法学习举例2.1.4 参与实战2.2 应用成功案例2.2.1 分类算法成功…
Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类
目录
前言
1 经验模态分解EMD的Python示例
2 轴承故障数据的预处理
2.1 导入数据
2.2 制作数据集和对应标签
2.3 故障数据的EMD分解可视化
2.4 故障数据的EMD分解预处理
3 基于EMD-CNN的轴承故障诊断分类
3.1 训练数据、测试数据分组，数据分batch
3.2 定义…
基于指数分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于指数分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于指数分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于指数分布优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
0 NLP: 数据获取与EDA
0数据准备与分析
二分类任务，正负样本共计6W； 数据集下载
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/raw/master/datasets/online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.zip
样本的分布 正负样本中评论字段的长度 ，超过500的都…
2 文本分类入门：TextCNN
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdf TextCNN 是一种用于文本分类的卷积神经网络模型。它在卷积神经网络的基础上进行了一些修改，以适应文本数据的特点。 TextCNN 的主要思想是使用一维卷积层来提取文本中的局部特征，并通过池化操…
基于K-means与CNN的遥感影像分类方法
基于K-means与CNN的遥感影像分类 一、引言 1.研究背景 航天遥感技术是一种通过卫星对地观测获取遥感图像信息数据的技术，这些图像数据在各领域都发挥着不可或缺的作用。遥感图像分类主要是根据地面物体电磁波辐射在遥感图像上的特征，判断识别地面物体的属…
Python房价分析（三）支持向量机SVM分类模型
目录
1 数据预处理
1.1 房价数据介绍
1.2 数据预处理
2 SVM模型
2.1 模型概述
2.2 核函数选择
2.3 建模步骤
2.4 参数搜索过程
3模型评估
3.1 模型评估结果
3.2 混淆矩阵
3.3 绘制房价类别三分类的ROC曲线和AUC数值
3.4 模型比较
总结 往期精彩内容： …
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V3模型算法详解前言MobleNet_V3讲解SE模块(Squeeze Excitation)重新设计激活函数反向残差结构(Inverted Residua…
MySQL索引_什么是索引_索引的分类_什么时候需要/不需要创建索引_优化索引_索引失效
文章目录 索引1. 什么是索引2. 索引的分类按数据结构分类按物理存储分类按字段特性分类按字段个数分类 3. 什么时候需要 / 不需要创建索引？什么时候适用索引？什么时候不需要创建索引？ 4. 优化索引的方法前缀索引优化覆盖索引优化主键索引最好…
基于pytorch 的RNN实现文本分类
首先，需要导入必要的库，包括torch、torchtext、numpy等：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import numpy as np
from torchtext.datasets import AG_NEWS
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
f…
使用主题模型和古老的人类推理进行无监督文本分类
一、说明 我在日常工作中不断遇到的一项挑战是在无法访问黄金标准标签的情况下标记文本数据。这绝不是一项微不足道的任务，在本文中，我将向您展示一种相对准确地完成此任务的方法，同时保持管道的可解释性和易于调整。 一些读者可能已经开始考…
基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推…
利用Pytorch预训练模型进行图像分类
Use Pre-trained models for Image Classification.
# This post is rectified on the base of https://learnopencv.com/pytorch-for-beginners-image-classification-using-pre-trained-models/# And we have re-orginaized the code script.预训练模型(Pre-trained models)…
管理类联考——数学——真题篇——按题型分类——充分性判断题——蒙猜C
老规矩，先看目录，平均每个3-4C（C是月饼，月饼一般分为4块） C是什么，是两个都不行了，但联合起来可以，联合的英文是combined，好的，我知道这个英文也记不住&#…
管理类联考——数学——真题篇——按题型分类——充分性判断题——蒙猜E
老老规矩，看目录，平均每年2E，跟2D一样，D是全对，E是全错，侧面也看出10道题，大概是3A/B，3C，2D，2E，其实还是蛮平均的。但E为1道的情况居多。 文章目录…
机器学习——分类评价指标
【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。
1、评价指标 对于模型的评价往往会使用损失函数和评价指标，两者的本质是一致的。一般情况下，损失函数应用于训练过程，而评价指标应用于测试过…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解前言ResNeXt讲解分组卷积(Group Converlution)分割-变换-合并策略(split-transform-merge)ResNeXt模型结构 ResNeXt Pytorch代码完整代码总…
口罩类型分类检测系统：融合FasterNet的改进YOLOv8
1.研究背景与意义
项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence
研究背景与意义
近年来，随着全球范围内的突发公共卫生事件的频繁发生，如SARS、H1N1流感和COVID-19等，人们对于个人防护意识的提高以及口罩的广…
多分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention多输入分类预测
分类效果 需要源码和数据的私信（微微有偿取哦）
【经典LeetCode算法题目专栏分类】【第1期】左右双指针系列：盛最多水的容器、接雨水、回文子串、三数之和
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推…
机器学习实验4——CNN卷积神经网络分类Minst数据集
文章目录 🧡🧡实验内容🧡🧡🧡🧡 原理🧡🧡🧡🧡CNN实现分类Minst🧡🧡代码数据预处理：设置基本参数： ᾞ…
【机器学习】 朴素贝叶斯算法：原理、实例应用（文档分类预测）
1. 算法原理
1.1 朴素贝叶斯方法
朴素贝叶斯方法涉及一些概率论知识，我们先来复习一下。
联合概率：包含多个条件，并且所有的条件同时成立的概率，公式为：
条件概率：事件A在另一个事件B已经发生的前提下发…
vit细粒度图像分类（一）CADF学习笔记
1.摘要：
目的 基于Transformer架构的网络在图像分类中表现出优异的性能。然而，注意力机制往往只关注图像中的显著性特征，而忽略了其他区域的次级显著信息，基于自注意力机制的Transformer也是如此。为了获取更多的有效信息&#…
深度学习模型压缩方法：剪枝方法分类介绍
本文将介绍深度学习模型压缩方法中的剪枝，内容从剪枝简介、剪枝步骤、结构化剪枝与非结构化剪枝、静态剪枝与动态剪枝、硬剪枝与软剪枝等五个部分展开。
一、剪枝简介 在介绍剪枝之前，首先介绍过参数化这个概念，过参数化主要是指在训练阶段，在数学上需要进行大量的微分求解…
基于寄生捕食算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于寄生捕食算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于寄生捕食算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于寄生捕食优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
![[每周一更]-(第86期)：NLP-实战操作-文本分类](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/2bf37135b78b4fc081b0ec22b2ae81bd.jpeg#pic_center)
[每周一更]-(第86期)：NLP-实战操作-文本分类
NLP文本分类的应用场景
医疗领域 - 病历自动摘要： 应用： 利用NLP技术从医疗文档中自动生成病历摘要，以帮助医生更快速地了解患者的状况。
法律领域 - 法律文件分类： 应用： 使用文本分类技术自动分类法律文件…
基于BiLSTM-CRF对清华语料文本进行分类
安装TorchCRF
!pip install TorchCRF1.0.6
构建BiLSTM-CRF
# encoding:utf-8import torch
import torch.nn as nn
from TorchCRF import CRFfrom torch.utils.data import Dataset
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as npimport torch
im…
关联规则+聚类分析+分类算法(数据挖掘)
3.关联规则 经典案例 : 尿布与啤酒的故事；
基本概念 : 设I {i1,i2,....im}是项(Item)的集合。 D 是 事务(transaction)的集合(事务数据库)。 事务T是项的集合，且对每个事务具有唯一的标识: 事务号，记作TID; 设A是I中的一个项集…
KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用
本文使用KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用，并尝试使用PCA和LDA这两种数据降维方法对原始特征进行处理再分类，并试评估比较这些分类结果。
参考链接： http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/#explore
KNN和SVM介绍
KNN
K最近邻&#…
【YOLOV8预测篇】使用Ultralytics YOLO进行检测、分割、姿态估计和分类实践
目录
一 安装Ultralytics
二 使用预训练的YOLOv8n检测模型
三 使用预训练的YOLOv8n-seg分割模型
四 使用预训练的YOLOv8n-pose姿态模型
五 使用预训练的YOLOv8n-cls分类模型 <
使用深度学习进行“序列到序列”分类
目录
加载序列数据
定义 LSTM 网络架构
测试 LSTM 网络 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络对序列数据的每个时间步进行分类。 要训练深度神经网络以对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用“序列到序列”LSTM 网络。通过“序列到序列”LSTM 网络，可以对…
MogaNet实战：使用MogaNet实现图像分类任务（一）
文章目录 摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集 摘要
论文：https://arxiv.org/pdf/2211.03295.pdf
作者多阶博弈论交互这一全新视角探索了现代卷积神经网络的表示能力。这种交互反映了不同尺度上下文中变量间的相互作用效…
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】10 Classification 分类
【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】10 Classification 分类
1 图像识别的基本范式 检测问题：不仅要知道有没有，还要知道在哪里 分类是整图级标签，检测是区域级标签，分割是像素级标签 2 检测任务的应用 3 单实例识别与类别识别…
四、分类算法 - sklearn转换器和估算器
目录
1、sklearn转换器和估算器
1.1 转换器 - 特征工程的父类
1.2 估计器 - sklearn机器学习算法的实现 目标值：分类
sklearn转换器和估算器KNN算法模型选择和调优朴素贝叶斯算法决策树随机森林
1、sklearn转换器和估算器
1.1 转换器 - 特征工程的父类 1.2 估…
bp神经网络鸢尾花分类识别
目录
摘要 BP神经网络参数设置及各种函数选择 参数设置 训练函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 前向网络创建函数 BP神经网络训练窗口详解 训练窗口例样 训练窗口四部详解 基于BP神经网络的租金预测 代码下载：bp神经网络鸢尾花分类识别（代码完整，数据齐全）资源-CS…
挑战杯 基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类
文章目录 0 简介1 常用的分类网络介绍1.1 CNN1.2 VGG1.3 GoogleNet 2 图像分类部分代码实现2.1 环境依赖2.2 需要导入的包2.3 参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4 从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5 数据预…
Stable Diffusion系列（三）：网络分类与选择
文章目录 网络分类模型基座模型衍生模型二次元模型2.5D模型写实风格模型 名称解读 VAELora嵌入文件放置界面使用 网络分类
当使用SD webui绘图时，为了提升绘图质量，可以多种网络混合使用，可选的网络包括了模型、VAE、超网络、Lora和嵌入。
…
评估睡眠阶段分类：年龄和早晚睡眠对分类性能的影响
摘要
睡眠阶段分类是专家用来监测人类睡眠数量和质量的常用方法，但这是一项耗时且费力的任务，观察者之间和观察者内部的变异性较高。本研究旨在利用小波进行特征提取，采用随机森林进行分类，寻找并评估一种自动睡眠阶段分类的方法…
四、分类算法 - 随机森林
目录
1、集成学习方法
2、随机森林
3、随机森林原理
4、API
5、总结 sklearn转换器和估算器KNN算法模型选择和调优朴素贝叶斯算法决策树随机森林
1、集成学习方法 2、随机森林 3、随机森林原理 4、API 5、总结
![[M二叉树] lc889. 根据前序和后序遍历构造二叉树(递归建树+思路转换+分类讨论+好题)](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a8f2db7074b4cb8903ca1b96e3f843b.png)
[M二叉树] lc889. 根据前序和后序遍历构造二叉树(递归建树+思路转换+分类讨论+好题)
文章目录 1. 题目来源2. 题目解析 1. 题目来源
链接：889. 根据前序和后序遍历构造二叉树
相关问题：
[M二叉树] lc106. 从中序与后序遍历序列构造二叉树(递归建树迭代建树经典问题二叉树建树总结)[M二叉树] lc105. 从前序与中序遍历序列构造二叉树(递归…
基于LightGBM的肺癌分类模型：从预测到个体化治疗
一、引言 肺癌作为全球范围内主要死因之一，对人类健康产生了巨大威胁。准确的肺癌分类是制定有效治疗和预后评估的基础。传统的肺癌分类方法，如组织学类型和分期，虽然在临床实践中被广泛应用，但存在着诊断标准不一致、主观性强以及…
paddle 56 将图像分类模型嵌入到目标检测中并实现端到端的部署（用图像分类模型进行目标检测切片分类）
目标检测在功能上一直是涵盖了图像分类的，其包含目标切片检测，目标切片分类。由于某些原因，需要将目标检测的功能退化为检测，忽略其切片分类，使用外部的分类模型。然而这样操作会使得其与原始的部署代码不兼容，为此博主实现将图像分类模型嵌入到目标检测中，并实现端到端…
【模式识别】探秘分类奥秘：K-近邻算法解密与实战
🌈个人主页：Sarapines Programmer🔥 系列专栏：《模式之谜 | 数据奇迹解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游， 星光点缀碧海愁。 山川深邃情难晤， 剑气凌云志自修。 目录
🌌1 初识模式识…
简洁高效的 NLP 入门指南: 200 行实现 Bert 文本分类 TensorFlow 代码纯享版
简洁高效的 NLP 入门指南: 200 行实现 Bert 文本分类 TensorFlow 代码纯享版 概述NLP 的不同任务Bert 概述MLM 任务 (Masked Language Modeling)TokenizeMLM 的工作原理为什么使用 MLM NSP 任务 (Next Sentence Prediction)NSP 任务的工作原理NSP 任务栗子NSP 任务的调整和局限…
粒子群算法优化ELMAN神经网络的分类预测，pso-elman
目录
背影 ELMAN神经网络的原理 ELMAN神经网络的定义 受限玻尔兹曼机（RBM） 灰狼算法原理 灰狼算法优化elman神经网络回归分析 基本结构 主要参数 数据 MATALB代码 结果图 展望 完整代码下载：粒子群算法优化ELMAN神经网络的分类预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net…
一、NLP中的文本分类
目录
1.0 文本分类的应用场景
1.1 文本分类流程
编辑
1.2 判别式模型
1.3 生成式模型
1.4 评估 1.5 参考文献 1.0 文本分类的应用场景
（1）情感分析：中性，正向评论，负向评论，黄色言论，暴…
事实验证文章分类 Papers Category For Fact Checking
事实验证文章分类 Papers Category For Fact Checking
By 2023.11
个人根据自己的观点，花了很多时间整理的一些关于事实验证领域证据召回，验证推理过程的文献综合整理分类（不是很严谨）。
引用请注明出处
欢迎从事事实验证Fact…
基于变态模态分解+bp-rf的轴承故障分类，基于变态模态分解的+BP神经网络-随机森林的轴承故障分类
目录 背影 摘要 随机森林的基本定义 随机森林实现的步骤 基于随机森林的机器启动识别 代码下载链接： 基于变态模态分解+bp-rf的轴承故障分类，基于变态模态分解的+BP神经网络-随机森林的轴承故障分类（代码完整，数据齐）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/ab…
对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？
当样本较少时，可以考虑使用以下算法：
1
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）：朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并基于贝叶斯定理进行分类。由于其简单性和对小…
GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试
Gradient Tree Boost 方法的具体介绍
梯度提升树（Gradient Tree Boost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。它通过迭代的方式不断优化模型预测结果，使得每一棵树能够纠正前一棵树的预测误差。
Gradient Tree Boost方法的具体步骤如下： 1. …
PyTorch: 基于【MobileNet V2】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率99%+】
目录 引言1. 安装PyTorch2. 下载并加载MNIST数据集3. 搭建基于MobileNet V2的图像分类模型运行结果（重点看网络开头和结束位置即可） 4. 设置超参数、损失函数、优化器5. 训练模型6. 测试模型运行结果 完整代码结束语 引言
在深度学习和计算机视觉的世界…
简洁高效的 NLP 入门指南: 200 行实现 Bert 文本分类 (Pytorch 版)
简洁高效的 NLP 入门指南: 100 行实现 Bert 文本分类 Pytorch 版 概述NLP 的不同任务Bert 概述MLM 任务 (Masked Language Modeling)TokenizeMLM 的工作原理为什么使用 MLM NSP 任务 (Next Sentence Prediction)NSP 任务的工作原理NSP 任务栗子NSP 任务的调整和局限性 安装和环…
目标检测图片截取目标分类图片
如果要训练一个分类模型却没有特定的分类数据集怎么办呢？可以换一种思路，将带有该目标的图片对所有想要的目标进行画标注框然后进行截图，就能得到特定的分类数据了。这么做的目的是：带有该目标的图片可能不会少，但是带…
使用GradCAM 使用用于脑肿瘤分类的脑 MRI 扫描数据分类-含理论与源码
神经网络拥有数百万个可训练参数，长期以来一直被认为是黑匣子。它们可以产生令人惊叹的结果，而我们经常接受输出，但对模型为何做出这样的预测知之甚少。在某些情况下，模型可以学习意想不到的相关性并产生与预期任务无关的“正确”结果。GradCAM是梯度加权类激活映射的缩写，…
使用Python和PyTorch库构建一个简单的文本分类大模型：
在当今的大数据时代，文本分类任务在许多领域都有着广泛的应用，如情感分析、垃圾邮件过滤、主题分类等。为了有效地处理这些任务，我们通常需要构建一个强大的文本分类模型。在本篇博客中，我们将使用Python和PyTorch库来构建一个简单…
【遥感专题系列】影像信息提取之——基于专家知识的决策树分类
可以将多源数据用于影像分类当中，这就是专家知识的决策树分类器，本专题以ENVI中Decision Tree为例来叙述这一分类器。
本专题包括以下内容：
专家知识分类器概述知识（规则）定义ENVI中Decision Tree的使用 概述
基于知…
CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型
1.数据集介绍
CIFAR-10 数据集由 10 个类的 60000 张 32x32 彩色图像组成，每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。 数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像…
TextCNN的复现
TextCNN的复现–pytorch的实现
对于TextCNN的讲解，可以参考这篇文章
Convolutional Neural Networks for Sentence Classification - 知乎 (zhihu.com)
接下来主要是对代码内容的详解，完整代码将在文章末尾给出。
使用的数据集为电影评论数据集&…
机器学习系列——（八）KNN分类算法
当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。 一、原理
K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，…
使用深度学习对视频进行分类
目录
加载预训练卷积网络
加载数据
将帧转换为特征向量
准备训练数据
创建 LSTM 网络
指定训练选项
训练 LSTM 网络
组合视频分类网络
使用新数据进行分类
辅助函数 此示例说明如何通过将预训练图像分类模型和 LSTM 网络相结合来创建视频分类网络。
要为视频…
多输入分类|GWO-CNN-LSTM|灰狼算法优化的卷积-长短期神经网络分类预测(Matlab)
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、算法介绍：
灰狼优化算法：
卷积神经网络-长短期记忆网络： 四、完整程序下载： 一、程序及算法内容…
半监督节点分类-graph learning
半监督节点分类相当于在一个图当中，用一部分节点的类别上已知的，有另外一部分节点的类别是未知的，目标是使用有标签的节点来推断没有标签的节点
注意 半监督节点分类属于直推式学习，直推式学习相当于出现新节点后，需要…
基于Siamese网络的zero-shot意图分类
原文地址：Zero-Shot Intent Classification with Siamese Networks
通过零样本意图分类有效定位域外意图
2021 年 9 月 24 日
意图识别是面向目标对话系统的一项重要任务。意图识别(有时也称为意图检测)是使用标签对每个用户话语进行分类的任务，该标签…
基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践
基于鸢尾花数据集的逻辑回归分类实践
重要知识点
逻辑回归 原理简介：
Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），…
＜逻辑回归算法(Logistic regression)＞——《机器学习算法初识》
目录
一、 逻辑回归介绍
1 逻辑回归的应用场景
2 逻辑回归的原理
2.1 输入
2.2 激活函数
3 损失以及优化
3.1 损失
3.2 优化
4 小结
二、逻辑回归api介绍
实现过程：
三、分类评估方法
1.分类评估方法
1.1 精确率与召回率
1.1.1 混淆矩阵
1.1.2 精确…
Python电能质量扰动信号分类(三)基于Transformer的一维信号分类模型
目录
引言
1 数据集制作与加载
1.1 导入数据
1.2 制作数据集
2 Transformer分类模型和超参数选取
2.1 定义Transformer分类模型
2.2 定义模型参数
3 Transformer模型训练与评估
3.1 模型训练
3.2 模型评估
代码、数据如下： 往期精彩内容：
电…
SEO网站分类完整指南
你知道吗，适当的网站分类结构对于良好的SEO很重要？在我们的最新指南中了解如何使用网站分类。 对于那些已经在SEO领域工作了一段时间的人来说，你可能听说过网站分类法，因为它指的是网站。
当您提到网站的结构以及用户浏览的难易…
第N4周：中文文本分类-Pytorch实现
>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA) 中的学习记录博客** >- **🍖 原作者：[K同学啊 | 接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)** # -*- coding: utf-8 -…
【python】startswith()函数的用法
startswith() 是 Python 字符串 (str) 对象的一个方法。这个方法用于检查字符串是否以特定的前缀开始。 用于检查字符串是否以特定的前缀开始。 语法： str.startswith(prefix, start0, endlen(string)) 参数： prefix：要检查的前缀字符串。 st…
使用Python和机器学习进行文本情感分类
使用Python和机器学习进行文本情感分类 1. 效果图2. 原理3. 源码参考这篇博客将介绍如何使用Python进行机器学习的文本情感分类（Text Emotions Classification）。
1. 效果图
训练文本及情感分类前5条数据如下： 训练过程及测试文本情感分类效果图如下： 可以看到 对文本“S…
Matlab：K-means算法
K-means算法是一种常见的聚类算法，它将一组数据划分为K个不同的簇，以最小化每个簇内部数据点与簇中心之间的平方距离的总和为目标实现聚类。
1、基本步骤：
1.选择要划分的簇数K；
2.选择K个数据点作为初始的聚类中心；…
实时交通标志检测和分类（代码）
交通标志检测和分类技术是一种基于计算机视觉和深度学习的先进技术，能够识别道路上的各种交通标志，并对其进行分类和识别。这项技术在智能交通系统、自动驾驶汽车和交通安全管理领域具有重要的应用前景。下面我将结合实时交通标志检测和分类的重要性、技…
基于MATLAB编程的BP神经网络土地分类，bp神经网络详细原理
目录
摘要 BP神经网络参数设置及各种函数选择 参数设置 训练函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 前向网络创建函数 BP神经网络训练窗口详解 训练窗口例样 训练窗口四部详解 基于MATLAB编程的BP神经网络土地分类 基于MATLAB编程的BP神经网络土地分类（代码完整，数据齐全…
机器学习---adaboost二分类、回归
1. adaboost二分类
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles# 几个关键参数有n_samples（生…
霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络
《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码 一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.正则化regularization4.代码中所用的知识点 二、总体架构分析1.ReLU激活函数2.手算3.模型代码 三、训练花分类课程代码1.model.py2.train.py3.predict.py 一、零碎知识点
1.过拟…
清风数学建模笔记-多分类-fisher线性判别分析
内容：Fisher线性判别分析
一.介绍：
1.给定的训练姐，设法投影到一维的直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近和密集，异类投影点尽可能远离。 2.如何同类尽可能接近：方差越小
3.如何异类尽可能远离&#…
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言
图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和…
Python轴承故障诊断 (九)基于VMD+CNN-BiLSTM的故障分类
往期精彩内容：
Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理
Python轴承故障诊断 (一)短时傅里叶变换STFT
Python轴承故障诊断 (二)连续小波变换CWT_pyts 小波变换 故障-CSDN博客
Python轴承故障诊断 (三)经验模态分解EMD_轴承诊断 …
Python电能质量扰动信号分类(四)基于CNN-BiLSTM的一维信号分类模型
往期精彩内容：
引言
1 数据集制作与加载
1.1 导入数据
1.2 制作数据集
2 CNN-BiLSTM分类模型和超参数选取
2.1定义CNN-BiLSTM分类模型
2.2 设置参数，训练模型
3 模型评估
3.1 准确率、精确率、召回率、F1 Score
3.2 十分类混淆矩阵：…
图像分类任务的可视化脚本，生成类别json字典文件
1. 前言
之前的图像分类任务可视化，都是在train脚本里， 用torch中dataloader将图片和类别加载，然后利用matplotlib库进行可视化。
如这篇文章中：CNN 卷积神经网络对染色血液细胞分类(blood-cells) 在分类任务中，必定…
第二章 逻辑分类模型
目录 一、逻辑回归基本模型二、处理多维特征输入三、加载数据集四、多分类问题 一、逻辑回归基本模型
基本模型： y ^ σ ( x ∗ ω b ) \hat{y} \sigma (x * \omega b) y^σ(x∗ωb)，其中 σ ( ) \sigma() σ() 表示 sigmod 函数 σ ( x ) 1 1…
朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类的python简单示例实现
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它的核心思想是利用特征之间的独立性来简化分类问题。具体来说，朴素贝叶斯假设每个特征与其他特征之间是相互独立的，即每个特征对于分类结果的影响是相互独立的…
机器学习常识 4: 分类问题的训练与测试
摘要: 本贴以最为典型的分类问题为例, 描述训练与测试.
1. 基本概念
上午来了 60 个患者, 根据他们的各项检测指标 (即数据), 主治医生给出了诊断结论 (如是否患病, 以及患哪种病), 但不会告诉实习生诊断的方法. 实习生根据这 60 条数据, 归纳总结出了诊断模型 (方法), 这是一…
【特征选择】基于二进制粒子群算法的特征选择方法（GRNN广义回归神经网络分类）【Matlab代码#32】
文章目录 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1. 特征选择问题2. 二进制粒子群算法3. 广义回归神经网络（GRNN）分类4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节…
深度学习笔记（四）——TF2构建基础网络常用函数+简单ML分类网络实现
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例 部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。 截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课 TF2基础常用函数
1、张量处理类
强制数据类型转换：
a1 tf.constant([1,2,3], dtypetf.floa…
pytorch 训练EfficientnetV2
文章目录 前言一、数据摆放二、训练二、测试三、训练和测试结果总结 前言 前不久用pytorch复现了efficientnetv2的网络结构，但是后边自己一直有其他事情再做，所以训练部分的文章拖到了现在。关于Efficientnet的部分文章链接可参考如下： Effic…
【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课
问题定义与理解：
明确机器学习任务的目标，是分类、回归、聚类、强化学习还是其他类型的问题。 确定业务背景和需求，了解所处理数据的现实意义。 数据收集：
根据任务目标从各种来源获取原始数据，可以是数据库、文件、…
MySQL进阶篇：索引（概述，结构，分类，语法，SQL性能分析，索引使用，设计原则）
目录 1.索引概述2.索引结构1.B树（多路平衡查找树）2.B树3.Hash1.特点2.存储引擎支持 4.选择B树作为InnoDB存储引擎索引结构的原因 3.索引分类1.聚集索引选取规则2.回表查询 4.索引语法1.创建索引2.查看索引3.删除索引 5.SQL性能分析1.SQL执行频率2.慢查询…
机器学习分类模型评价指标总结（准确率、精确率、召回率、Fmax、TPR、FPR、ROC曲线、PR曲线，AUC，AUPR）
为了看懂论文，不得不先学一些预备知识（（55555
主要概念
解释见图
TP、FP、TN、FN
准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）
真阳性率TPR、伪阳性率FPR
F1-score2TP/(2*TPFPFN)
最大响应分…
爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm多分类预测
目录
背影 极限学习机 爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm多分类预测
主要参数 MATLAB代码 效果图 结果分析 展望 完整代码下载链接：爬山算法优化遗传算法优化极限学习机的多分类预测，p-ga-elm多分类预测（代码完整，数据）资源-CSDN文库 https://d…
【零基础学机器学习 5】机器学习中的分类：什么是分类以及分类模型
👨💻 作者简介：程序员半夏 , 一名全栈程序员，擅长使用各种编程语言和框架，如JavaScript、React、Node.js、Java、Python、Django、MySQL等.专注于大前端与后端的硬核干货分享,同时是一个随缘更新的UP主. 你可以在各个…
【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类
前言
在深度学习的世界中，图像分类任务是一个经典的问题，它涉及到识别给定图像中的对象类别。CIFAR-10数据集是一个常用的基准数据集，包含了10个类别的60000张32x32彩色图像。在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简…
机器学习实验3——支持向量机分类鸢尾花
文章目录 🧡🧡实验内容🧡🧡🧡🧡数据预处理🧡🧡代码认识数据相关性分析径向可视化各个特征之间的关系图 🧡🧡支持向量机SVM求解🧡🧡直觉…
R语言【taxa】——classification()：储存分类树的分类信息
Package taxa version 0.4.2 Usage
classification(x NULL, taxonomy NULL, .names NULL) Arguments
参数【x】：以下之一： 一个列表，每个元素表示一组嵌套的类群。列表内容允许是任何能够转换为taxon的格式。一个 taxonomy 对象中 单个 …
初识图像分类——K近邻法(cs231n assignment)
作者：非妃是公主 专栏：《计算机视觉》 个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩 专栏系列文章 Cannot find reference ‘imread‘ in ‘init.py‘ error: (-209:Sizes of input arguments…
【跟着ChatGPT学深度学习】ChatGPT教我文本分类
【跟着ChatGPT学深度学习】ChatGPT教我文本分类 ChatGPT既然无所不能，我为啥不干脆拜他为师，直接向他学习，岂不是妙哉。说干就干，我马上就让ChatGPT给我生成了一段文本分类的代码，不看不知道，一看吓一跳&am…
Pytorch CIFAR10图像分类 工具函数utils更新v2.0篇
Pytorch CIFAR10图像分类 工具函数utils更新v2.0篇 文章目录 Pytorch CIFAR10图像分类 工具函数utils更新v2.0篇设置随机种子（保证可复现性）得到分类的精度（适配高版本）训练函数最新版本（增加tensorboard函数和tqdm可视化进度条）可视化准确率、损失、学习率变化这里贴一下…
机器学习中的多分类问题
文章标题：机器学习中的多分类问题
机器学习中的分类问题可以大致分为二分类和多分类两种。在二分类问题中，模型需要将输入数据分为两类；而在多分类问题中，模型需要将输入数据分为多个类别。本文将介绍机器学习中的多分类问题及其…
MedViT:一种用于广义医学图像分类的鲁棒Vision Transformer
文章目录 MedViT: A Robust Vision Transformer for Generalized Medical Image Classification摘要本文方法Locally Feed-Forward Network 实验实验结果 MedViT: A Robust Vision Transformer for Generalized Medical Image Classification
摘要
卷积神经网络(cnn)在现有医…
【ML特征工程】第 5 章 ：分类变量：机器鸡时代的鸡蛋计数
🔎大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 📝个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客 📃 🎁欢迎各位→点赞…
高光谱分类论文解读分享之基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类
IEEE TGRS 2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类
题目
Morphological Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Classification
作者
Swalpa Kumar Roy; Ranjan Mondal; Mercedes E. Paoletti; Juan M. Haut; Antonio Plaza
关键词
Clas…
SVM 用于将数据分类为两分类或多分类（Matlab代码实现）
👨🎓个人主页：研学社的博客 💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜…
【机器学习】支持向量机【上】硬间隔
有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。 在阅读本篇之前建议先学习： 【机器学习】拉格朗日对偶性 【机器学习】核函数 由于字数限制，分成两篇博客。 【机器学习】支持向量机【上】硬间隔 【机器学习】支持向量机【下】…
基于蜣螂算法改进的DELM分类-附代码
蜣螂算法改进的深度极限学习机DELM的分类 文章目录蜣螂算法改进的深度极限学习机DELM的分类1.ELM原理2.深度极限学习机（DELM）原理3.蜣螂算法4.蜣螂算法改进DELM5.实验结果6.参考文献7.Matlab代码1.ELM原理
ELM基础原理请参考：https://blog.c…
每日学术速递2.14
CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理 Subjects: cs.CL
1.Type-Aware Decomposed Framework for Few-Shot Named Entity Recognition 标题：识别少数命名实体的类型感知分解框架
作者：Yongqi Li, Tieyun Qian
文章链…
FlashInternImage实战：使用FlashInternImage实现图像分类任务（一）
文章目录 摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装DCNv4环境安装过程配置CUDAHOME解决权限不够的问题 按装ninja编译DCNv4 计算mean和std生成数据集 摘要
https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf
论文介绍了Deformable Convolution v4（DCNv4&…
python中文情感分析分类和英文情感分析的库和方法汇总
情感分析是自然语言处理中的一个常见任务。以下是用 Python 写的一个简单的情感分析分类函数的代码示例： import jieba
import numpy as npdef sentiment_analysis(text):# 读取情感词典sentiment_words []with open(sentiment_words.txt, r, encodingutf-8) as f:…
【图像分类】基于PyTorch搭建GRU实现MNIST手写数字体识别（单/双向GRU，附完整代码和数据集）
写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。
在https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/128969138文章中，我们使用了基于PyTorch搭建LSTM实现MNIST手…
【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于分类和分割的学术速递（6月 22 日论文合集）
文章目录 一、分类相关(4篇)1.1 Annotating Ambiguous Images: General Annotation Strategy for Image Classification with Real-World Biomedical Validation on Vertebral Fracture Diagnosis1.2 Benchmark data to study the influence of pre-training on explanation pe…
![[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/48f1bd6566364ab88ba1f5fb9cb9b583.png)
[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）
[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，涉及了处理和理解人类语言的技术…
以最易懂的人话讲分类和聚类算法（建议分享和收藏）
以最易懂的人话讲分类和聚类算法（建议分享）
今天在使用聚类方法进行客户价值分析时遇到了个问题，将我卡住了半个小时，实际上现在想来是一个很简单的问题，但是大家都知道，一个人脑子短路时就是会一个小学数…
【pytorch 入门系列】02 手把手多分类从0到1
温故而知新，通过手把手写一个多分类任务来复习之前所学过的知识。
前置知识
factorize的妙用：把文本数据枚举化
labels, uniques pd.factorize([b, b, a, c, b])
labels,uniques(array([0, 0, 1, 2, 0]), array([‘b’, ‘a’, ‘c’], dtypeobject))…
吴恩达监督机器学习：回归和分类（一）
文章目录机器学习简介机器学习是什么quiz监督学习回归问题分类问题quiz无监督学习聚类问题quiz练习测试：监督学习与无监督学习线性回归线性回归模型第一部分基本术语线性回归模型第二部分quiz选学实验：线性回归模型代价函数公式quiz代价函数的直观理解qu…
Lesson11---分类问题
11.1 逻辑回归
11.1.1 广义线性回归
课程回顾
线性回归：将自变量和因变量之间的关系，用线性模型来表示；根据已知的样本数据，对未来的、或者未知的数据进行估计
11.1.2 逻辑回归
11.1.2.1 分类问题
分类问题：垃圾…
基于支持向量机SVM的采油机故障诊断，Libsvm故障的详细诊断，SVM的详细原理
目录
支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 SVM应用实例，基于SVM的采油机故障识别 代码 结果分析 展望
支持向量机SVM的详细原理
SVM的定义
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模…
人工智能学习07--pytorch11--分类网络：使用pytorch和tensorflow计算分类模型的混淆矩阵
师兄说学目标检测之前先学分类 坏了，内容好多！学学学 感谢up主，好人一生平安
混淆矩阵 什么是混淆矩阵： 横坐标：每一列属于该类的所有验证样本。每一列所有元素对应真实类别。 纵坐标：网络的预测类别。…
基于灰狼算法优化的多层感知器(GWO-MLP)实现多特征输入分类任务——附代码
目录
摘要：
MLP研究背景：
MLP的原理：
MLP主要面临的问题与解决方式：
灰狼优化算法：
Matlab代码运行结果：
代码数据分享： 摘要：
灰狼优化算法(GWO)是一种新的基于灰狼捕食行为…
PLS-DA分类的实现(基于sklearn)
目录
简单介绍
代码实现
数据集划分
选择因子个数
模型训练并分类
调用函数 简单介绍
（此处取自各处资料） PLS-DA既可以用来分类，也可以用来降维，与PCA不同的是，PCA是无监督的，PLS-DA是有监督的…
FasterNet实战：使用FasterNet实现图像分类任务（二）
文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整算法设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试热力图可视化展示一…
使用 ArcGIS Pro 进行土地利用分类的机器学习和深度学习
随着技术进步，尤其是地理信息系统 (GIS)工具的进步，可以更有效地对土地利用进行分类。分类的使用可用于识别植被覆盖变化、非法采矿区和植被抑制区域，这些只是土地利用分类的众多示例中的一部分。
分类的一大困难是确定要解决的问题的级别。…
线性分类算法：逻辑回归和Softmax回归
目录（一 ）逻辑回归1.1 逻辑回归概述：1.2 逻辑回归的作用与Sigmoid 函数：1.2.1 Sigmoid 函数作用1.3 指数族分布1.4 逻辑回归的损失函数1.5逻辑回归如何求解得到最优解模型方法1.6 逻辑回归鸢尾花分类1.7 逻辑回归做多分类…
基于python+MobileNetV2算法模型实现一个图像识别分类系统
一、目录
算法模型介绍模型使用训练模型评估项目扩展
二、算法模型介绍
图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向，它在人脸识别、物体检测、图像分类等领域有着广泛的应用。随着移动设备的普及和计算资源的限制，设计高效的图像识别算法变得尤为重要。…
【Pytroch】基于支持向量机算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Pytroch】基于支持向量机算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监…
分类预测 | Python实现LR逻辑回归多输入分类预测
分类预测 | Python实现LR逻辑回归多输入分类预测 目录 分类预测 | Python实现LR逻辑回归多输入分类预测基本介绍模型描述源码设计学习小结参考资料基本介绍 逻辑回归是一种广义线性的分类模型且其模型结构可以视为单层的神经网络，由一层输入层、一层仅带有一个sigmoid激活函数…
NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录（一），训练预测自己的【英文文本多分类】
NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录，训练预测自己的英文文本多分类
NeuralNLP-NeuralClassifier是腾讯开发的一个多层多分类应用工具，支持的任务包括，文本分类中的二分类、多分类、多标签，以及层次多标签分类。支持的文本编码…
pytorch坦尼克号幸存者预测（二分类）
文章目录 一、前言二、实现方法1.读取数据集2.数据清洗3.划分训练集、验证集 和 测试集4.创建模型5.指定训练参数6.定义损失函数、优化器7.训练8.验证准确率9.预测 一、前言
任务目标：根据泰《坦尼克号登船人员名单》上的个人信息预测其是否生还数据集：…
机器学习之分类决策树与回归决策树—基于python实现
大家好，我是带我去滑雪！ 本期为大家介绍决策树算法，它一种基学习器，广泛应用于集成学习，用于大幅度提高模型的预测准确率。决策树在分区域时，会考虑特征向量对响应变量的影响，且每次仅使用一个分…
第31步 机器学习分类实战：多轮建模
开始填坑之旅。
首先，之前提过，random_state这个参数，它的功能是确保每次随机抽样所得到的数据都是一样的，有利于数据的复现。比如，我们这十个ML模型，用的参数都是random_state666，这样作比较才…
《基于智能手机采集的PPG信号预测血管老化》阅读笔记
目录 一、论文摘要
二、论文十问
Q1: Q1论文试图解决什么问题？
Q2: 这是否是一个新的问题？
Q3: 这篇文章要验证一个什么科学假设？
Q4: 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？…
多分类的ROC曲线绘制思路
目录
一、什么是ROC曲线
二、AUC面积
三、代码示例
1、二分类问题
2、多分类问题 一、什么是ROC曲线
我们通常说的ROC曲线的中文全称叫做接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve），也被称为感受性曲线。 该曲线有两…
评估分类模型—混淆矩阵Confusion Matrix与评估指标
对于设计好的分类模型，需要大量的数据集来对其性能进行评估，因此了解评估指标是十分重要的。 评估分类模型的具体流程：
一、二分类混淆矩阵 Confusion Matrix
严格来说，对于二分类问题，没有标签，只有正例…
深度学习技巧应用15-自动机器学习Autogluon的应用技巧
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用15-自动机器学习Autogluon的应用技巧，Autogluon是一个开源的自动化机器学习工具包，Autogluon的开发目标是为机器学习从业者提供一个高效、易用、可扩展的自动化机器学习工具，让机器学习变得更加简单快捷。本文采用儿…
【Bert、T5、GPT】fine tune transformers 文本分类/情感分析
【Bert、T5、GPT】fine tune transformers 文本分类/情感分析 0、前言text classificationemotions 数据集data visualization analysisdataset to dataframelabel analysistext length analysis text > tokenstokenize the whole dataset fine-tune transformersdistilbert…
第61步 深度学习图像识别：多分类建模（TensorFlow）
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
截至上期，我们一直都在做二分类的任务，无论是之前的机器学习任务，还是最近更新的图像分类任务。然而，在实际工作中，我们大概率需要进行多分类任务。例如肺部胸片可不仅仅能诊断…
BiFormer实战：使用BiFormer实现图像分类任务（一）
文章目录 摘要安装包安装timm安装 grad-cam 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集 摘要
论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/130186102 官方源码：https://github.com/rayleizhu/BiFormer
BiFormer是今年提出…
支持向量机（SVM）进行文本分类的Python简单示例实现
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。它的基本思想是将数据映射到高维空间中，使得数据在该空间中线性可分，然后在该空间中寻找最优的超平面ÿ…
基于VGG16实现宝石图像分类任务(acc 84%)--paddle paddle
作业：补充网络定义部分，使用卷积神经网络实现宝石分类
要求：1.补充完成CNN的网络结构定义方法实现宝石识别 2.可尝试不同网络结构、参数等力求达到更好的效果
卷积神经网络
卷积神经网络是提取图像特征的经典网络，其结构一般包…
机器学习13： 使用 TensorFlow 进行二元分类（Binary Classification）编程实践
在【机器学习6】和【机器学习9】中，我们使用 TensorFlow 进行了“线性回归模型”和“组合特征”编程实践。本质上，其中采用的都是回归模型，也就是说，我们创建了产生浮点预测的模型，比如“这个社区的房子要花 N 千美元。…
机器学习 | 分类问题
目录
一、K近邻算法
二、决策树
1.一些原理介绍
2.决策树案例与实践
三、距离 一、K近邻算法
我们引入accuracy_score，利用score()的方法评估准确性。k近邻算法中的k是一个超参数，需要事先进行定义。
k值得选取经验做法是一般低于训练样本得平方根…
《精通特征工程》学习笔记（3）：特征缩放的效果-从词袋到tf-idf
1.TF-IDF原理
tf-idf 是在词袋方法基础上的一种简单扩展，它表示词频 - 逆文档频率。tf-idf 计算的不是数据集中每个单词在每个文档中的原本计数，而是一个归一化的计数，其中每个单词的计数要除以这个单词出现在其中的文档数量。
词袋bow(w, …
使用AlexNet训练自己的分类数据集，使用VGG结合迁移学习训练自己的分类数据集
系统：windows10 语言：python3.8 框架：pytorch1.10
一、使用AlexNet训练自己的分类数据集
备注：现在有很多迁移学习教程都是使用官方的预训练模型，这里主要是想实现从自己预训练好的模型迁移到另一个自己的数据集上。…
计算机视觉的应用8-基于ResNet50对童年数码宝贝的识别与分类
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用8-基于ResNet50对童年数码宝贝的识别与分类，想必做完90后的大家都看过数码宝贝吧，里面有好多类型的数码宝贝，今天就给大家简单实现一下，他们的分类任…
遥感影像处理-监督分类
遥感图像分类是图像信息提取的一种方法，是遥感数字图像处理的重要环节，也是遥感应用最广泛的领域之一，其中提取土地利用分类信息也是常见的应用领域。本推文简要介绍了图像分类的原理和方式，并着重介绍了最大似然分类法监督分类在…
HIFUSE：用于医学图像分类的分层多尺度特征融合网络
文章目录 HIFUSE: HIERARCHICAL MULTI-SCALE FEATURE FUSION NETWORK FOR MEDICAL IMAGE CLASSIFICATION摘要本文方法实验结果 HIFUSE: HIERARCHICAL MULTI-SCALE FEATURE FUSION NETWORK FOR MEDICAL IMAGE CLASSIFICATION
摘要
在卷积神经网络（CNN）的…
【AIGC】17、MM-OVOD | 同时使用文本示例和图像示例来指导分类
文章目录 一、背景二、方法2.1 框架总览2.1.1 Text-based classifiers from language descriptions2.1.2 Vision-based Classifiers from Image Exemplars2.1.3 Constructing Classifiers via Multi-Modal Fusion 三、效果3.1 数据集3.2 实现细节3.3 开集目标检测结果 论文&…
卷积神经网络图像分类,图卷积神经网络是什么
CNN神经网络给图像分类（Matlab）
你要看你的图像是什么。如果是彩色数字，先转成灰度。用MNIST训练网络。如果是各种主题，用彩色的imageNET训练。如果你的数据量大到足以与数据集媲美，那么直接用你的数据训练网络即可。…
李宏毅 机器学习回归、分类、聚类、异常检测视频笔记
https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p90
线性回归
1.Model A set of function一组函数
2.Goodness of Function评价函数 损失函数 L: 输入：函数，输出：衡量模型how bad is 3.Bset Funcion挑选最好的函数 梯度下降：…
图像处理 图像识别 模式识别 分类检测
文章目录图像处理图像识别模式识别图像识别的过程图像识别的应用分类与检测图像处理 图像识别 • 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越…
LeetCode-75颜色分类
颜色分类 难度：中等 给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。
此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白…
origin画ROC曲线
ROC曲线的全称是受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic）曲线，是非常重要和常见的统计分析方法。 如果已经计算好FPR和TPR，可以直接使用最简单的图绘制。本教程使用的是原始数据，需统计计算后给出对应的参数…
基于支持向量机SVM的手臂血管图像分类，基于支持向量机的图像分类
目录
支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 SVM应用实例，SVM的手臂血管分类识别 代码 结果分析 展望
支持向量机SVM的详细原理
SVM的定义
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔…
Scikit-Learn快速生成分类数据集
假如你学习了新的分类算法并想进一步探索研究、尝试不同的超参数评估模型性能，但问题是你找不到好的数据集用于实验。幸运的是Scikit-Learn 提供的 make_classification() 方法可以创建不同类型的数据集，它可以生成不同类型的数据集：二分类、…
拜读苏神-1-深度学习+文本情感分类
一、闲聊神经网络与深度学习
参考链接：https://www.kexue.fm/archives/3331 分类模型本质上是在做拟合——模型其实就是一个函数（或者一簇函数），里边有一些待定的参数，根据已有的数据，确定损失函数&#x…
面部表情识别（Pytorch）：人脸检测模型+面部表情识别分类模型
目录 0 相关资料1 基于人脸检测面部表情分类识别方法2 项目安装2.1 平台与镜像2.2 项目下载2.3 模型下载2.4 上传待测试图片2.5 项目安装 3 demo测试 0 相关资料
面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)：https://blog.csdn.net…
20天拿下华为OD笔试之【模拟】2023B-阿里巴巴找黄金宝箱(1)【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
【模拟】2023B-阿里巴巴找黄金宝箱(1)
题目描述与示例
题目描述
一贫如洗的樵夫阿里巴巴在去砍柴的路上，无意中发现了强盗集团的藏宝地，藏宝地有编号从 0~N 的箱子，每个箱子上面贴有一个数字，箱子中可能有一个黄金宝箱。
黄金…
朴素贝叶斯分类（下）：数据挖掘十大算法之一
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 🐴作者：秋无之地 🐴简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。 🐴欢迎小伙伴们点赞👍🏻、收藏⭐️、…
基于蜉蝣优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于蜉蝣优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于蜉蝣优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.蜉蝣优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 蜉蝣算法应用 4.测试结果：5.M…
朴素贝叶斯分类器with案例：广告邮件分类
目录 贝叶斯分类器何为朴素案例：广告邮件分类词向量表示Laplacian平滑训练过程分类过程 完整代码 贝叶斯分类器
首先要理解贝叶斯决策的理论依据，引用西瓜书上的原话：对于分类任务，在所有相关概率都已知的理想情形下，…
【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）)
【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，尽管名字中含有“回归”，…
python：评估分类模型性能的常用指标（acc、auc、roc）
本文记录了评估分类模型性能的常用指标ACC、AUC、ROC曲线的计算方法和代码。代码使用python实现。
简介
ACC（Accuracy）是模型的准确率，即模型正确预测的样本数占总样本数的比例。ACC 可以用来评估模型在整体上的分类效果，但它不能很好地反映模型在不同类别上的表现差异。…
【Sklearn】基于AdaBoost算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于AdaBoost算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器。下面是AdaBo…
ES6D: 利用对称性进行高效的6D姿态检测
利用对称性进行高效的6D姿态检测 本文参考自CVPR2022的这篇文章：ES6D: A Computation Efficient and Symmetry-Aware 6D Pose Regression Framework Github链接为：https://github.com/GANWANSHUI/ES6D 介绍
在6D姿态检测中，一些具备对称性的…
基于RV1126平台分类模型全流程部署（附工程）
基于RV1126平台分类模型全流程部署 环境安装模型训练ONNX模型转换RKNN模型转换可执行文件上板推理 环境安装
首先要在虚拟机上安装瑞芯微Rv1126的SDK，重要的是要具有rknn_toolchain 一般在以下路径： sdk/external/rknn-toolkit 按照doc里面的步骤安装即…
MMSegmentation跑自己的数据进行二分类
官方文档：https://mmsegmentation.readthedocs.io/ 我的数据是RGB影像为.tif，标签影像为单通道（0-255）的.png影像，背景像素值为0，建筑物像素值为255 制作自己的数据集进行二分类步骤如下： 1、在…
6.sklearn（机器学习）—简介分类和回归
文章目录1. 回归2. 常用的回归2.1 经典统计学模型2.2 机器学习模型2.3 回归模型的评价指标3. 分类模型3.1 常用分类模型3.2 分类模型的评价体系1. 回归 2. 常用的回归
2.1 经典统计学模型
其实这里不好说什么统计学模型和机器学习模型，因为想PCA、logistic也是机器…
医咖会免费STATA教程学习笔记——二分类Logistic回归
1.使用logistic回归前需要检查 （1）因变量为二分类变量 （2）因变量发生的概率小于15% 2.导入数据集 webuse lbw, clear 3.命令 logistic low age i.age 或者 logit low age i.age , or 或者 统计——二元结果——Logistic回归——选…
神经网络是不是分类算法,人工神经网络分类算法
1、 人工神经网络分类方法
从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：
（1）BP（…
【MATLAB第50期】基于MATLAB的RELM-LOO多输入单输出回归分类预测算法与RELM及ELM进行对比
【MATLAB第50期】基于MATLAB的RELM-LOO多输入单输出回归&分类预测算法与RELM及ELM进行对比
引言
RELM-LOO即通过LOO计算效率方法对其RELM模型正则化C系数进行寻优。 对于进化算法寻优来说， 结果更稳定。
可参考以下文献： [1] Shao Z , Er M J , W…
深入理解JVM：JVM运行时数据区域分类
JVM在执行java程序的过程中会把他所管理的内存划分为若干个不同的数据区域。这些区域都有各自的用途和创建、销毁时间。有些区域随着虚拟机的启动而存在，有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。根据《Java虚拟机规范1.7》规定，Java虚拟机所管…
【图像分类】理论篇（4）图像增强opencv实现
随机旋转
随机旋转是一种图像增强技术，它通过将图像以随机角度进行旋转来增加数据的多样性，从而帮助改善模型的鲁棒性和泛化能力。这在训练深度学习模型时尤其有用，可以使模型更好地适应各种角度的输入。
原图像： 旋转后的图像&…
如何在机器学习中实现分类？
机器学习和统计学中的分类是一种监督学习方法，其中计算机程序从给定的数据中学习并进行新的观察或分类。在本文中，我们将详细了解机器学习中的分类。
本博客涵盖以下主题： 目录 什么是机器学习中的分类？ 机器学习中的分类术语 分类算法
【李沐3】3.5、图像分类数据集
# %matplotlib inline
# 上述代码是一个注释，用于在Jupyter Notebook等环境中显示Matplotlib绘图的结果在单元格内部显示，而不是弹出新的窗口。import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from …
机器学习基础——k近邻法
k近邻的思想
对给定的训练数据和输入数据，首先确定输入数据的k个最近邻训练点，然后依据这k个训练点多数所属的类来预测输入数据的类。
k近邻法三要素
距离度量、k值选择、分类决策规则
距离度量 最一般的形式为LpL_pLp距离，即两个向量作…
深度学习实战49-基于卷积神经网络和注意力机制的汽车品牌与型号分类识别的应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战49-基于卷积神经网络和注意力机制的汽车品牌与型号分类识别的应用，该项目就像是一只智慧而敏锐的眼睛，专注地凝视着汽车世界。这个项目使用PyTorch作为强有力的工具，提供了一个深度学习的舞台，让我们能够设计和训练一个…
机器学习基础09-审查分类算法（基于印第安糖尿病Pima Indians数据集）
算法审查是选择合适的机器学习算法的主要方法之一。审查算法前并 不知道哪个算法对问题最有效，必须设计一定的实验进行验证，以找到对问题最有效的算法。本章将学习通过 scikit-learn来审查六种机器学习的分类算法，通过比较算法评估矩阵的结果…
实战：基于卷积的MNIST手写体分类
前面实现了基于多层感知机的MNIST手写体识别，本章将实现以卷积神经网络完成的MNIST手写体识别。
1. 数据的准备
在本例中，依旧使用MNIST数据集，对这个数据集的数据和标签介绍，前面的章节已详细说明过了，相对于前面章…
【分类】分类性能评价
评价指标
1、准确率、召回率、精确率、F-度量、ROC
属于各类的样本的并不是均一分布，甚至其出现概率相差很多个数量级，这种分类问题称为不平衡类问题。在不平衡类问题中，准确率并没有多大意义，我们需要一些别的指标。
通…
FastViT实战：使用FastViT实现图像分类任务（一）
文章目录 摘要安装包安装timm安装 grad-cam安装mmcv 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构计算mean和std生成数据集补充一个知识点：torch.jit两种保存方式 摘要
论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/132407722?spm1001.2014.3001.550…
基于人工电场优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于人工电场优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于人工电场优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.人工电场优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 人工电场算法应用 4.测试结果…
从方法到目标了解什么是机器学习？
一、什么是机器学习
1、简述 机器学习是 人工智能（AI） 和计算机科学的一个分支，专注于利用数据和算法来模仿人类的学习方式，逐步提高其准确性。过去几十年来，存储和处理能力方面的技术进步催生了一些基于机器学习的创新产品，例如 Netflix 的推荐引擎和自动驾驶汽车。 机…
基于PyTorch使用LSTM实现新闻文本分类任务
本文参考
PyTorch深度学习项目实战100例
https://weibaohang.blog.csdn.net/article/details/127154284?spm1001.2014.3001.5501 文章目录 本文参考任务介绍做数据的导入 环境介绍导入必要的包介绍torchnet和keras做数据的导入给必要的参数命名加载文本数据数据前处理模型训…
Java利用朴素贝叶斯分类算法实现信息分类
目录
贝叶斯分类算法 代码实例 数据集data.txt代码实现输出结果使用场景 贝叶斯分类算法
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Nave Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神…
《机器学习核心算法》分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB
「作者主页」：士别三日wyx 「作者简介」：CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」：小白零基础《Python入门到精通》 朴素贝叶斯 1、朴素贝叶斯API2、朴素贝叶斯算法实际应用2.1、获取数据集2.2、划分…
ARCGIS土地适宜性分析
1、生成坡度栅格图 （1）建立TIN网 加载高程点gcd.shp数据 通过ArcToolbox工具： 3D Analyst工具->数据管理->TIN->创建TIN，如下图所示。 生成TIN网，如下图所示。 （2）由TIN网生成栅格…
基于寄生捕食优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于寄生捕食优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于寄生捕食优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.寄生捕食优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 寄生捕食算法应用 4.测试结果…
基于卷积优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于卷积优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于卷积优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.卷积优化优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 卷积优化算法应用 4.测试结果…
卷积神经网络实现咖啡豆分类 - P7
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制🚀 文章来源：K同学的学习圈子 目录 环境步骤环境设置包引用全局设备对象 数据准备查看图像的信息制作数据集 模型设…
对于多分类问题，使用深度学习（Keras）进行迁移学习提升性能
本文是仿照前面的文章，使用Keras迁移学习提升性能，原文是针对二分类问题，使用迁移学习的方式来提升准确率，本文用迁移学习的方式来提升多分类问题的准确率。
同时，在前面的文章中，使用普通的小型3层卷积网络+2层全连接层实现了多分类的85%左右的准确率， 此处将用迁移学…
leetcodelintcode分类刷题：图论（一、连通域/岛屿问题）
1、本次总结的题目通常是在二维矩阵考察连通域/岛屿问题，常用的方法包括深度优先搜索、广度优先搜索和并查集，根据具体的题目可以选择最合适的方法，我个人优选在逻辑思维上简单直观的广度优先搜索方法 2、二维矩阵考察连通域/岛屿问题&#x…
基于类电磁机制优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于类电磁机制优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于类电磁机制优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.类电磁机制优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 类电磁机制算法应用 4…
实例：水质评价分类-支持向量机
1、数据划分。
对样本进行抽样，抽取80%作为训练样本，剩下的20%作为测试样本。
2、建模
R语言实现：
traindata read.csv("trainData.csv")head(traindata)
输出结果如下： traindata transform(traindata,class a…
深度学习实战53-行业描述分类的实战应用:基于ALBERT模型和PyTorch框架的解析
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战53-行业描述分类的实战应用:基于ALBERT模型和PyTorch框架的解析，在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用ALBERT模型和PyTorch框架进行行业描述分类的实战应用。我们将首先介绍行业分类的应用场景，然后通过一些中文数据样例…
二分类问题的解决利器：逻辑回归算法详解（一）
文章目录 🍋引言🍋逻辑回归的原理🍋逻辑回归的应用场景🍋逻辑回归的实现 🍋引言 逻辑回归是机器学习领域中一种重要的分类算法，它常用于解决二分类问题。无论是垃圾邮件过滤、疾病诊断还是客户流失预测&…
科技评估分类体系架构图
声明
本文是学习GB-T 42776-2023 科技评估分类. 而整理的学习笔记,分享出来希望更多人受益,如果存在侵权请及时联系我们
1 范围
本文件确立了科技评估的分类原则，描述了分类方法，规定了编码方法、分类与代码。
本文件适用于科技评估的规划、设计、委…
第2篇 机器学习基础 —（1）机器学习方式及分类、回归
前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进，而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律，从而使计算机能够自动进…
基于引力搜索优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于引力搜索优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于引力搜索优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.引力搜索优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 引力搜索算法应用 4.测试结果…
基于生物地理学优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于生物地理学优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于生物地理学优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.生物地理学优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 生物地理学算法应用 4…
python pytorch- TextCNN TextRNN FastText Transfermer （中英文）文本情感分类实战（附数据集，代码皆可运行）
python pytorch- TextCNN TextRNN FastText Transfermer 文本情感分类实战（附数据集，代码皆可运行）
注：本次实验，主要注重代码实现这些模型，博主的数据集质量较差，模型评估效果并不是十分理想&…
基于饥饿游戏优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于饥饿游戏优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于饥饿游戏优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.饥饿游戏优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 饥饿游戏算法应用 4.测试结果…
Pytorvh之Vision Transformer图像分类
文章目录 前言一、Transformer1.Transformer概览2.Self-Attention3.Multi-head Attention4.Position-wise Feed-Forward Networks(位置前馈网络)5.残差连接和层归一化6.Positional Encodings(位置编码) 二、Vision Transformer1.Vision Transformer概览2.Embedding层结构&#…
PFL-MoE：基于混合专家的个性联邦学习
文章链接：PFL-MoE: Personalized Federated Learning Based on Mixture of Experts
发表会议：APWeb-WAIM 2021（CCF-C） 目录 1.背景介绍联邦学习non-IIDPFL 2.内容摘要关键技术A.PFL-MoEB.PFL-MFC.PFL-MFE 实验结果 3.文章总结 1.…
LeetCode 高频题目分类列表
💡 LeetCode 高频面试题分类列表，总共24类，312道题目！ 图 133.克隆图 207.课程表 210.课程表 II 399.除法求值 547.省份数量 684.冗余连接 743.网络延迟时间 785.判断二分图
堆 215.数组中的第K个最大元素 295.数据流的中位数 26…
没用的知识增加了，尝试用文心实现褒义词贬义词快速分类
尝试用文心实现褒义词贬义词快速分类 一、我的需求二、项目环境搭建千帆SDK安装及使用流程 三、项目实现过程创建应用获取签名调用接口计算向量积总结 百度世界大会将于10月17日在北京首钢园举办，今天进入倒计时五天了。通过官方渠道的信息了解到，这次是…
softmax回归+损失函数+图片分类数据集
知识点积累
# mnist_train[0][0].shape，mnist_train[0] 表示 MNIST 训练集中的第一个样本，而 [0] 则表示取该样本的第一个元素。
# 在 MNIST 数据集中，每个样本由一对输入特征和标签组成。因此，mnist_train[0] 表示第一个样本&am…
【深度学习】MNIST手写数字数据集的分类识别
👉博__主👈：米码收割机 👉技__能👈：C/Python语言 👉公众号👈：测试开发自动化【获取源码商业合作】 👉荣__誉👈：阿里云博客专家博主、5…
基于改进莱维飞行和混沌映射的粒子群优化BP神经网络分类研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
Pytorch之MobileViT图像分类
文章目录 前言一、Transformer存在的问题二、MobileViT1.MobileViT网络结构🍓 Vision Transformer结构🍉MobileViT结构 2.MV2(MobileNet v2 block)3.MobileViT block🥇Local representations🥈Transformers as Convolutions (glob…
基于随机森林的otto商品分类
数据集介绍
Otto Group数据集来源于《Otto Group Product Classification Challenge》。Otto集团是世界上最大的电子商务公司之一，在20多个国家拥有子公司。我们每天在全球销售数百万种产品，在我们的产品线中添加了数千种产品。
我们公司对我们产品性能…
利用大模型MoritzLaurer/mDeBERTa-v3-base-xnli-multilingual-nli-2mil7实现零样本分类
概念
1、零样本分类：在没有样本标签的情况下对文本进行分类。
2、nli:(Natural Language Inference),自然语言推理
3、xnli:(Cross-Lingual Natural Language Inference) ,是一种数据集，支持15种语言，数据集包含10个领域，每个领…
基于动物迁徙优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于动物迁徙优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于动物迁徙优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.动物迁徙优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 动物迁徙算法应用 4.测试结果…
YOLOv5 分类模型 数据集加载 2
YOLOv5 分类模型 数据集加载 2
flyfish
能够切片处理数据集，例如通过索引7得到dataset[7]得到图像对象和对应的标签索引 添加 __len__方法 和 __getitem__方法
import os
import os.path
from typing import Any, Callable, cast, Dict, List, Optional, Tuple, …
Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化...
全文链接：https://tecdat.cn/?p33566 生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 最近我们…
基于阿基米德优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于阿基米德优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于阿基米德优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.阿基米德优化优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 阿基米德优化算…
动手学深度学习（2）-3.5 图像分类数据集
文章目录 引言正文图像分类数据集主要包介绍主要流程具体代码练习 总结 引言
这里主要是看一下如何加载数据集，并且生成批次训练的数据。最大的收获是，知道了如何在训练阶段提高模型训练的性能 增加batch_size增加num_worker数据预加载
正文
图像分类…
分类模型训练pil、torchvision.transforms和opencv的resize
参考：https://blog.csdn.net/weixin_41012399/article/details/126049885 https://www.cnpython.com/qa/1291644 https://blog.csdn.net/weixin_44966641/article/details/125084573 https://blog.csdn.net/IEEE_FELLOW/article/details/115536987 训练时用pil读取图…
统计学习方法 | 感知机
python代码实现 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]
plt.rcParams[axes.unicode_minus]False建立感知机模型(原始形式)
def PM(X,Y):#设置感知机模型w和b、h(学习率)的初值wnp.array([[0,0]])b0h1#迭代，更…
SPSS逻辑回归分类变量（哑变量）设置
首先直接记录结论：
1、如果是二分类变量不用设为哑变量，因为结果是一样的。 2、如果是三分类及以上的有序分类变量尽量不设哑变量，可以节省自由度，准确度会更高一些。 3、三分类及以上的无序变量必须设为哑变量，否则会…
【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch数据增强/经典网络架构训练图像分类模型
【Pytorch】学习记录分享7——PyTorch 1. 数据增强、transform 模块数据预处理部分：网络模块设置：网络模型保存与测试 2. 迁移学习3. 参考pytorch官网例子 1. 数据增强、transform 模块
数据预处理部分：
数据增强：torchvision中…
#LLM入门|prompt#【整合目录】面向开发者的LLM入门教程
面向开发者的LLM入门教程笔记合集（更新中）
点击链接可跳转
目录 前言环境配置第一部分 面向开发者的提示工程 概述 1. 简介 Introduction2. 提示原则 Guidelines3. 迭代优化 Iterative4. 文本概括 Summarizing5. 推断 Inferring6. 文本转换 Transformi…
【目标分类图像增强方法】
图像增强方法及其原理
目标分类图像增强是一种用于提高深度学习模型泛化能力的技术，通过在训练过程中对原始图像进行各种变换来增加模型所见数据的多样性。以下是几种常见的图像增强方法及其原理： 几何变换： 旋转（Rotation&#…
基于广义正态分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于广义正态分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于广义正态分布算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于广义正态分布优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要…
【Machine Learning】21.决策树
决策树1.导入包2.数据集2.1 独热编码的数据集2.2 查看数据4.决策树刷新器4.1 计算熵 Calculate entropy4.2 Split datasetExercise 24.3 计算信息增益 information gain练习34.4 Get best splitExercise 45.构建决策树6.课后题介绍关于决策树的内容，代码来源于Ng An…
机器学习---随机森林宫颈癌分类
1. 宫颈癌分类
from sklearn import tree
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessi…
基于深度学习的瓷砖色差分类方法研究——学习笔记（评价：色差的定义太模糊。。。问题描述不清楚，太水了）
文章目录 摘要0 引言1 瓷砖图像处理1.1 图像采集1.2 图像处理 2 基于深度学习的瓷砖色差分类算法设计2.1 数据预处理2.2 卷积神经网络的设计2.3 实验设计 3 瓷砖色差分类平台的设计与实现 摘要
瓷砖是人类建筑不可或缺的一种材料，而瓷砖品质最重要的指标之一就是色…
了解统计分类中的贝叶斯理论误差限
一、介绍 统计分类和机器学习领域正在不断发展，努力提高预测模型的准确性和效率。这些进步的核心在于一个基本基准，即贝叶斯理论误差极限。这个概念深深植根于概率和统计学，是理解分类算法的局限性和潜力的基石。本文深入探讨了贝叶斯错误率的…
基于gradio快速部署自己的深度学习模型（目标检测、图像分类、语义分割模型）
gradio是一款基于python的算法快速部署工具，本博文主要介绍使用gradio部署目标检测、图像分类、语义分割模型的部署。相比于flask，使用gradio不需要自己构造前端代码，只需要将后端接口写好即可。此外，基于gradio实现的项目&#x…
Keras多分类鸢尾花DEMO
完整的一个小demo：
pandas1.2.4
numpy1.19.2
python3.9.2
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import DataFrame
from scipy.io import loadmat
from sklearn.model_selection import train_test_split
impor…
白话机器学习的数学-2-分类
1、设置问题
图片分类：只根据尺寸把它分类为 纵向图像和横向图像。 如果只用一条线将图中白色的点和黑色的点分开： 这次分类的目的就是找到这条线。 2、内积
找到一条线，这是否意味着我们要像学习回归时那样，求出一次函数的斜率…
基于梯度优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于梯度优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于梯度优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.梯度优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 梯度算法应用 4.测试结果：5.M…
lstm 回归实战、 分类demo
预备知识
lstm 参数 输入、输出格式 nn.LSTM(input_dim，hidden_dim,num_layers); imput_dim 特征数 input:(样本数、seq, features_num) h0,c0 (num_layers，seq, hidden_num) output: (样本数、seq, hidden_dim) 再加一个全连接层，将 outpu…
基于JAYA算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于JAYA算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于JAYA算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于JAYA优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
基于秃鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于秃鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于秃鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于秃鹰优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
分类网络-类别不均衡问题之FocalLoss
有训练和测代码如下：(完整代码来自CNN从搭建到部署实战) train.py
import torch
import torchvision
import time
import argparse
import importlib
from loss import FocalLossdef parse_args():parser argparse.ArgumentParser(training)parser.add_argument(-…
基于食肉植物优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于食肉植物优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于食肉植物优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.食肉植物优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 食肉植物算法应用 4.测试结果…
C#，数值计算——分类与推理Phylo_slc的计算方法与源程序
1 文本格式
using System; using System.Collections.Generic;
namespace Legalsoft.Truffer { public class Phylo_slc : Phylagglom { public override void premin(double[,] d, int[] nextp) { } public override double dminfn(double[…
C#，数值计算——分类与推理Phylo_upgma的计算方法与源程序
1 文本格式
using System; using System.Collections.Generic;
namespace Legalsoft.Truffer { public class Phylo_upgma : Phylagglom { public override void premin(double[,] d, int[] nextp) { } public override double dminfn(doubl…
基于变色龙优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于变色龙优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于变色龙优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.变色龙优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 变色龙算法应用 4.测试结果&#x…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV4)模型算法详解前言GoogLeNet(InceptionV4)讲解Stem结构Inception-A结构Inception- B结构Inception-C结构redution-A结构re…
猫12分类：使用yolov5训练检测模型
前言： 在使用yolov5之前，尝试过到百度飞桨平台（小白不建议）、AutoDL平台（这个比较友好，经济实惠）训练模型。但还是没有本地训练模型来的舒服。因此远程了一台学校电脑来搭建自己的检测模型。配置…
基于社交网络优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于社交网络优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于社交网络优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.社交网络优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 社交网络算法应用 4.测试结果…
从0开始编写BP，自适应学习率的BP神经网络，不使用MATLAB工具箱，纯手写matlab代码，以BP分类为例...
与上篇文章不同，仔细读了上篇文章的小伙伴应该知道，BP神经网络是有一个学习率的，而这个学习率很大程度上决定着神经网络的效果。这里采用自适应学习率，实现纯手写BP神经网络。 编程时，激活函数选择Sigmoid函数…
基于鹰栖息优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于鹰栖息优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于鹰栖息优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.鹰栖息优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 鹰栖息算法应用 4.测试结果&#x…
基于金枪鱼群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于金枪鱼群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于金枪鱼群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.金枪鱼群优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 金枪鱼群算法应用 4.测试结果…
基于冠状病毒群体免疫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于冠状病毒群体免疫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于冠状病毒群体免疫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于冠状病毒群体免疫优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 …
基于战争策略优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于战争策略优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于战争策略优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.战争策略优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 战争策略算法应用 4.测试结果…
基于天鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于天鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于天鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.天鹰优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 天鹰算法应用 4.测试结果：5.M…
基于鱼鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于鱼鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于鱼鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.鱼鹰优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 鱼鹰算法应用 4.测试结果：5.M…
（Matalb分类预测）GA-BP遗传算法优化BP神经网络的多维分类预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、部分代码：
四、本文代码数据说明手册分享 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matalb平台编译&am…
【机器学习基础】决策树（Decision Tree）
🚀个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡专栏：机器学习 欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~ ⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战 欢迎订阅&am…
深度学习使用Keras进行多分类
之前的文章介绍了使用Keras解决二分类问题。那么对于多分类问题该怎么解决？本文介绍利用深度学习----Keras进行多分类。
1. 准备数据集
为了演示，本次选用了博文keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）中提到的数据集，原始的数据集将所有类别的…
CVPR2023 即插即用 SCConv (附代码)
论文地址：SSCONV
代码地址：https://github.com/cheng-haha/ScConv
1.是什么？
SCConv是一种高效的卷积模块，用于压缩卷积神经网络中的冗余特征，以减少计算负荷并提高模型性能。它由空间重构单元(SRU)和信道重构单元(…
C#，数值计算——分类与推理，基座向量机高斯核（Svmgausskernel）的计算方法与源程序
No logical, not an AI.
你现在能阅读到的大量AI都是假AI，包括 。。。GPT 在内，没有任何鸟用。凡为 ...GPT 发声者均为假学者。
No log, no AI.
1 文本格式
using System;
namespace Legalsoft.Truffer { public class Svmgausskernel : Svmgen…
C#，数值计算——分类与推理Svmpolykernel的计算方法与源程序
1 文本格式
using System;
namespace Legalsoft.Truffer { public class Svmpolykernel : Svmgenkernel { public int n { get; set; } public double a { get; set; } public double b { get; set; } public double d { get; set; …
AI：50-基于深度学习的柑橘类水果分类
🚀 本文选自专栏：AI领域专栏 从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。 📌📌📌本专栏包含以下学习方向： 机器学习、深度学…
机器学习（深度学习）轴承故障诊断分类（提供故障数据和python代码实现）
机器学习（深度学习）故障诊断分类（提供故障数据和python代码实现） 轴承故障数据集和python代码自取：https://mbd.pub/o/bread/ZZWTm5hw
摘要：机器学习广泛的应用于机械故障诊断和故障分类问题，本…
YOLO目标检测——车辆分类检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】
实际项目应用：安全监控、智能驾驶、人机交互、智能城市数据集说明：车辆分类检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富，含有图片汽车、公共汽车、摩托车、救护车和卡车等图片标签说明：使用lableimg…
pytorch-损失函数-分类和回归区别
torch.nn 库和 torch.nn.functional库的区别 torch.nn库：这个库提供了许多预定义的层，如全连接层（Linear）、卷积层（Conv2d）等，以及一些损失函数（如MSELoss、CrossEntropyLoss等&…
长短期神经网络LSTM的博文分类，长短期神经网络的原理分析
目录 背影 摘要 代码和数据下载：长短期神经网络LSTM的博文分类，长短期神经网络微博博文分类（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88498278 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 长短期神经网络LSTM的博文分类，长短期神经网络微…
AlexNet网络复现
1. 引言
在现代计算机视觉领域，深度学习已经成为了一个核心技术，其影响力远超过了传统的图像处理方法。但深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在计算机视觉的主导地位并不是从一开始就有的。在2012年之前，计…
![[ndss 2023]确保联邦敏感主题分类免受中毒攻击](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/8163200e253d4d4ca31a599048128579.png)
[ndss 2023]确保联邦敏感主题分类免受中毒攻击
Securing Federated Sensitive Topic Classification against Poisoning Attacks 摘要
我们提出了一种基于联邦学习 (FL) 的解决方案，用于构建能够检测包含敏感内容的 URL 的分布式分类器，即与健康、政治信仰、性取向等类别相关的内容。尽管这样的分类器…
PyTorch: 基于VGG16处理MNIST数据集的图像分类任务
引言
在本博客中，小编将向大家介绍如何使用VGG16处理MNIST数据集的图像分类任务。MNIST数据集是一个常用的手写数字分类数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。我们将使用Python编程语言和PyTorch深度学习框架来实现这个任务。
在Conda虚拟环…
AI：63-基于Xception模型的服装分类
🚀 本文选自专栏：AI领域专栏 从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。 📌📌📌在这个漫长的过程，中途遇到了不少问题，但是…
NLP常见任务的分类指标
自然语言处理（NLP）任务的评估指标因任务类型和目标而异。以下是一些常见的 NLP 任务以及相应的评估指标：
1、 文本分类任务：
准确率（Accuracy）：分类正确的样本数量与总样本数量的比例。 精确率…
大模型系列：OpenAI使用技巧_FinTunging微调做文本分类
文章目录 数据探索数据准备数据准备工具 微调概括 我们将微调一个ada分类器，以区分两种运动：棒球和曲棍球。 # 导入fetch_20newsgroups函数，用于获取20个新闻组数据集
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
# 导入pandas库&#…
高光谱分类论文解读分享之基于生成对抗性少数过采样的高光谱图像分类
IEEE TGRS 2022：基于生成对抗性少数过采样的高光谱图像分类
题目
Generative Adversarial Minority Oversampling for Spectral–Spatial Hyperspectral Image Classification
作者
Swalpa Kumar Roy , Student Member, IEEE, Juan M. Haut , Senior Member, IE…
TensorRT之LeNet5部署(onnx方式)
文章目录 前言LeNet-5部署1.ONNX文件导出2.TensorRT构建阶段(TensorRT模型文件)🧁创建Builder🍧创建Network🍭使用onnxparser构建网络🍬优化网络🍡序列化模型🍩释放资源 3.TensorRT运行时阶段(推理)&#x…
Lesson 6.6 多分类评估指标的 macro 和 weighted 过程 Lesson 6.7 GridSearchCV 的进阶使用方法
文章目录一、多分类评估指标的 macro 和 weighted 过程1. 多分类 F1-Score 评估指标2. 多分类 ROC-AUC 评估指标二、借助机器学习流构建全域参数搜索空间三、优化评估指标选取1. 高级评估指标的选用方法2. 同时输入多组评估指标四、优化后建模流程在正式讨论关于网格搜索的进阶…
机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验
机器学习-基于Word2vec搜狐新闻文本分类实验
实验介绍
Word2vec是一群用来产生词向量的相关模型，由Google公司在2013年开放。Word2vec可以根据给定的语料库，通过优化后的训练模型快速有效地将一个词语表达成向量形式，为自然语言处理领域的应…
2023新算法：改进的减法优化器算法优化BP神经网络---回归+分类两种案例
今天采用前一阵改进最为成功的智能优化算法---融合黄金正弦的减法优化器算法(GSABO)优化BP神经网络。该算法不仅是2023年较新的算法，而且改进后的收敛速度和寻优精度都是极佳！点击链接跳转GSABO算法：融合黄金正弦，十种混沌映射&am…
自然语言处理3——玩转文本分类 - Python NLP高级应用
目录 写在开头1. 文本分类的背后原理和应用场景1.1 文本分类的原理1.2 文本分类的应用场景 2. 使用机器学习模型进行文本分类（朴素贝叶斯、支持向量机等）2.1 朴素贝叶斯2.1.1 基本原理2.1.2 数学公式2.1.3 一般步骤2.1.4 简单python代码实现 2.2 支持向量…
【Pytorch】学习记录分享9——新闻数据集文本分类任务实战
【Pytorch】学习记录分享9——PyTorch新闻数据集文本分类任务 1. 认为主流程code2. NLP 对话和预测基本均属于分类任务详细见3. Tensorborad 1. 认为主流程code
import time
import torch
import numpy as np
from train_eval import train, init_network
from importlib impo…
【NLP】多标签分类【上】
简介
《【NLP】多标签分类》主要介绍利用三种机器学习方法和一种序列生成方法来解决多标签分类问题（包含实验与对应代码）。共分为上下两篇，上篇聚焦三种机器学习方法，分别是：Binary Relevance (BR)、Classifier Chain…
NLP项目实战01--电影评论分类
介绍：
欢迎来到本篇文章！在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。
展示： 训练展示如下…
深度学习算法应用实战 | 利用 CLIP 模型进行“零样本图像分类”
文章目录 1. 零样本图像分类简介1.1 什么是零样本图像分类?1.2 通俗一点的解释 2. 模型原理图3. 环境配置4. 代码实战5. Gradio前端页面5.1 什么是 Gradio ? 6 进阶操作7. 总结 1. 零样本图像分类简介 1.1 什么是零样本图像分类?
“零样本图像分类”（Zero-shot …
【GEE】7、利用GEE进行遥感影像分类【随机森林分类】
1简介 在本模块中，我们将讨论以下概念： 监督和非监督图像分类之间的区别。Google Earth Engine 提供的各种分类算法的定义和应用。如何使用 randomForest 设置和运行分类，以 aspen 存在和不存在作为示例数据集。 2背景 图像分类 人类自然倾向…
针对图像分类的数据增强方法，离线增强，适合分类，无标签增强
针对图像分类的数据增强方法，离线增强，适合分类，无标签增强
代码：
改变路径即可使用 # 本代码主要提供一些针对图像分类的数据增强方法# 1、平移。在图像平面上对图像以一定方式进行平移。
# 2、翻转图像。沿着水平或者垂直方向…
Python轴承故障诊断 (六)基于EMD-Transformer的故障分类
目录
前言
1 经验模态分解EMD的Python示例
2 轴承故障数据的预处理
2.1 导入数据
2.2 制作数据集和对应标签
2.3 故障数据的EMD分解可视化
2.4 故障数据的EMD分解预处理
3 基于EMD-Transformer的轴承故障诊断分类
3.1 训练数据、测试数据分组，数据分batch …
什么是数据库？数据库有哪些基本分类和主要特点？
数据库是以某种有组织的方式存储的数据集合。本文从数据库的基本概念出发，详细解读了数据库的主要类别和基本特点，并就大模型时代备受瞩目的数据库类型——向量数据库进行了深度剖析，供大家在了解数据库领域的基本概念时起到一点参考作用。
…
机器学习算法---分类
当然，让我为您提供更详细的机器学习算法介绍，重点在于每种算法的原理、优缺点，并在注意事项中特别提到它们对非平衡数据和高维稀疏数据的适应性。
1. 决策树（Decision Trees）
原理： 决策树通过学习简单的…
CNN入门实战：猫狗分类
前言 CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。CNN在图像识别、目标检测、图像分割…
Pytorch实战教程（二十七）-基于ResNet模型实现猫狗分类
0. 前言 从 VGG11 到 VGG19，不同之处仅在于网络层数，一般来说，神经网络越深，它的准确率就越高。但并非仅增加网络层数，就可以获得更准确的结果，随着网络层数的增加可能会出现以下问题：
梯度消失和爆炸：在网络层次过深的情况下，反向传播可能会面临梯度消失和爆炸的问题…
支持向量机 支持向量机概述
支持向量机概述 支持向量机 Support Vector MachineSVM ) 是一类按监督学习 ( supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器 (generalized linear classifier) ，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超亚面 (maximum-margin hyperplane)与逻辑回归和…
基于飞浆resnet50的102分类
目录 1.数据预处理 2.数据导入 3.模型导入 4.批训练 5. 输出结果 6.结果参考 1.数据预处理 Ttransforms.Compose([transforms.Resize((250,250)),transforms.RandomCrop(size224),transforms.RandomHorizontalFlip(0.5),transforms.RandomRotation(degrees15),transforms.Color…
数据挖掘：分类，聚类，关联关系，回归
数据挖掘：
2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开 测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学&…
esp32-s3训练自己的数据进行目标检测、图像分类
esp32-s3训练自己的数据进行目标检测、图像分类 一、下载项目二、环境三、训练和导出模型四、部署模型五、存在的问题 esp-idf的安装参考我前面的文章：
esp32cam和esp32-s3烧录human_face_detect实现人脸识别 一、下载项目
训练、转换模型：ModelAssist…
动物分类识别教程+分类释义+界面展示
1.项目简介
动物分类教程分类释义界面展示
动物分类是生物学中的一个基础知识，它是对动物进行分类、命名和描述的科学方法。本教程将向您介绍动物分类的基本原则和方法，并提供一些常见的动物分类释义。
动物分类的基本原则
动物分类根据动物的形态、…
人工智能-机器学习-深度学习-分类与算法梳理
目前人工智能的概念层出不穷，容易搞混，理清脉络，有益新知识入脑。 为便于梳理，本文只有提纲，且笔者准备仓促，敬请勘误，不甚感激。 人工智能
三大派系
符号主义(Symbolists) 基于逻辑推理的智能…
基于蜉蝣算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于蜉蝣算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于蜉蝣算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于蜉蝣优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
【机器学习基础】机器学习入门（2）
🚀个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡专栏：机器学习 欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~ 💡往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1） 💡…
回顾 — SFA：简化快速 AlexNet（模糊分类）
模糊图像的样本 一、说明 在本文回顾了基于深度学习的模糊图像分类（SFA）。在本文中：Simplified-Fast-AlexNet (SFA)旨在对图像是否因散焦模糊、高斯模糊、雾霾模糊或运动模糊而模糊进行分类。 二、大纲 图像模糊建模简要概述简化快速 AlexNet…
基于自私羊群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于自私羊群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于自私羊群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于自私羊群优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于闪电搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于闪电搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于闪电搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于闪电搜索优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
【数据挖掘】数据挖掘、关联分析、分类预测、决策树、聚类、类神经网络与罗吉斯回归
目录 一、简介二、关于数据挖掘的经典故事和案例2.1 正在影响中国管理的10大技术2.2 从数字中能够得到什么？2.3 一个网络流传的笑话(转述)2.4 啤酒与尿布2.5 网上书店关联销售的案例2.6 数据挖掘在企业中的应用2.7 交叉销售 三、数据挖掘入门3.1 什么激发了数据挖掘…
保姆级教程之SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断，特征可视化
今天出一期基于SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断。 依旧是采用经典的西储大学轴承数据。基本流程如下： 首先是以最小包络熵为适应度函数，采用SABO优化VMD的两个参数。其次对每种状态的数据进行特征向量的求取，并为每组数据打上标签。然后将数据送入…
图像分类：弥合像素和理解之间的差距
一、介绍 在人工智能的广阔领域中，图像分类作为一种关键应用脱颖而出，它无缝地融合了计算机视觉和机器学习的复杂性。图像分类的核心是训练机器对数字图像中的对象或场景进行识别和分类。这项技术有着广泛的应用，从自动驾驶汽车和医疗诊断到社…
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNet模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNet模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNet模型算法详解前言ResNet讲解Deep residual learning framework(深度残差学习框架)ResNet残差结构ResNet模型结构 ResNet Pytorch代码完整代码总结 前言
…
基于模拟退火算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于模拟退火算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于模拟退火算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于模拟退火优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
Spark中的二分类与多分类问题的解决
机器学习中的分类问题是数据科学中的一个重要领域，而在大数据环境中使用Apache Spark来解决二分类和多分类问题可以更好地处理大规模数据。本文将深入探讨如何使用Spark来解决二分类和多分类问题，包括数据准备、模型选择和性能评估等方面。
二分类问题 …
Tensorflow2.0：CNN、ResNet实现MNIST分类识别
以下仅是个人的学习笔记 ，内容可能是错误
CNN：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers# 导入数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) keras.datasets.mnist.load_data()# 数据预处理
x_tra…
鸟类分类、鸟类声音相关深度学习数据集大合集
最近收集了一大波和鸟类相关的图片、声音数据集，包含：鸟类分类、鸟类声音识别、鸟类和无人机分类、鸟类状态、鸟类行为等相关数据集。现在分享给大家！！
1、英国20大园林鸟类的图像数据集
20英国花园鸟类数据集提供了20个类别的3…
（Matalb分类预测）PSO-BP粒子群算法优化BP神经网络的多维分类预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果： 三、部分程序： 四、完整程序数据说明手册下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matalb平…
TensorFlow实战教程（十七）-Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。本篇文章将通过Keras实现分类学习，以MNIST数字图片为例进行讲解。基础性文章，希望对您有所帮助！ 一.什么是分类学习 1.Classifica…
t检验（连续变量）和卡方检验（分类变量）
目录
情形
不同种类的萼片差异
数据类型查看：
差异分析：
不同萼片的种类差异
数据准备
二分类卡方检验
绘图 情形
：当有两列数据进行分析比较时，一列为连续变量，一列数据为分类变量。
rm(list ls())
libra…
YOLOv5 分类模型 OpenCV和PyTorch两者实现预处理的差异
YOLOv5 分类模型 OpenCV和PyTorch两者实现预处理的差异
flyfish
PyTorch封装了PIL库 简单对比下两者的使用方法
import cv2
from PIL import Image
import numpy as npfull_path_file_name"/media/a//ILSVRC2012_val_00001244.JPEG"#OpenCV读取图像默认是BGR顺序
…
图像分类 | 基于 Labelme 数据集和 VGG16 预训练模型实现迁移学习
Hi，大家好，我是源于花海。本文主要使用数据标注工具 Labelme 对自行车（bike）和摩托车（motorcycle）这两种训练样本进行标注，使用预训练模型 VGG16 作为卷积基，并在其之上添加了全连接…
softmax回归实战-分类
1.数据集
MNIST数据集 (LeCun et al., 1998) 是图像分类中广泛使用的数据集之一，但作为基准数据集过于简单。 我们将使用类似但更复杂的Fashion-MNIST数据集 (Xiao et al., 2017)。
import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvisi…
（Transfer Learning）迁移学习在IMDB上训练情感分析模型
1. 背景
有些场景下，开始的时候数据量很小，如果我们用一个几千条数据训练一个全新的深度机器学习的文本分类模型，效果不会很好。这个时候你有两种选择，1.用传统的机器学习训练，2.利用迁移学习在一个预训练的模型上训练…
基于厨师算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于厨师算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于厨师算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于厨师优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
基于PyQT5的图像分类网络训练平台
1.主界面 2.选择数据集路径
里面包含两个文件夹 train和val
3.选择类别标签
以txt为结尾
4.训练基本设置
包括输入图像大小、batch size、轮次、学习率等
5.训练高级设置
是否进行标签平滑、图像增强操作
6.选择训练日志输出地址
为一个文件夹
7.选择训练好的模…
基于蜜獾算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于蜜獾算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于蜜獾算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于蜜獾优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
基于非洲秃鹫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于非洲秃鹫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于非洲秃鹫算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于非洲秃鹫优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
C语言文件操作 | 文件分类、文件打开与关闭、文件的读写、文件状态、文件删除与重命名、文件缓冲区
欢迎关注博主 Mindtechnist 或加入【Linux C/C/Python社区】一起学习和分享Linux、C、C、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习，人工智能等相关领域的知识和…
微信小程序+中草药分类+爬虫+keras
目录 1 介绍2 数据爬虫3 模型训练和验证3.1 模型训练3.2 导入一张图片进行验证 4 后台flask部署5 微信小程序 1 介绍
本项目使用深度学习模型，训练5种中药材数据集，然后将其集成到微信小程序，通过微信小程序拍照，将图片传输给后端…
基于鱼鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于鱼鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于鱼鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于鱼鹰优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战
目录 贝叶斯分类
公式
决策规则
优点
贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题
1. 特征（输入）：
2. 类别：
3. 数据：
4. 模型训练：
注：类别先验概率
5. 模型预测：
朴素贝叶斯模…
使用DGL实现GAT（并在6个节点的2分类图中进行简单应用）
formal文件（在cora数据集上的应用） import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from dgl.data import CoraGraphDataset
import time
import numpy as np
from visdom import Visdom
import dgl
device torch.device(cuda if…
数据挖掘 分类模型选择
选择的模型有： 决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机 调用的头文件有：
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from s…
resnet 图像分类的项目
1. 项目文件 文件下载资源：resnet 图像分类的项目代码 本章利用reset34 作图像分类，包括计算训练集和测试集的loss、accuracy曲线，对训练好的网络在训练集测试集上求混淆矩阵 data 文件为训练集测试集，图像按照文件夹摆放inferenc…
Data Mining数据挖掘—2. Classification分类
3. Classification
Given a collection of records (training set) – each record contains a set of attributes – one of the attributes is the class (label) that should be predicted Find a model for class attribute as a function of the values of other attribu…
pcl-3 pcl结合opencv做svm分类（法向量特征数据）
后续使用了fpfh特征作为训练数据，遇到了一些困难 首先是flann冲突，这个将opcv中的flann都改成了flann2就可以运行 后面在将得到的33特征值进行训练的时候一直内存超限，传输的不太好，到现在还是不行，改了三天还是没有改…
基于人工电场算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于人工电场算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于人工电场算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于人工电场优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
从二分类到多分类：探索Logistic回归到Softmax回归的演进
随着机器学习和深度学习的迅猛发展，我们需要越来越灵活和强大的模型来解决各种不同的问题。在分类问题中，Logistic回归一直是一个常见而有效的工具，尤其是在二分类场景中。然而，随着问题变得更加复杂，我们需要更先进的…
使用深度学习对网络摄像头图像进行分类
目录
加载相机和预训练网络
对相机快照进行分类
连续对相机图像进行分类
显示排名靠前的预测值
连续分类图像并显示排名靠前的预测值
另请参阅 此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络 GoogLeNet 实时对来自网络摄像头的图像进行分类。 使用 MATLAB、普通的…
ERNIE实现酒店情感分析（文本分类）
ERNIE实现酒店情感分析（文本分类）
引言
在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项重要的任务，它能够帮助我们理解和分析大量的文本数据。随着深度学习技术的发展，预训练模型成为了处理文本分类…
【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】
目录
编码分类数据
序数编码
标签编码
一次性编码
目标编码
目标编码的优点
目标编码的缺点 在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。因此，需要进行一些预处理，以便以正确的格式呈现数据、选择信息丰富的数据或降低其…
面试：正确率能很好的评估分类算法吗
正确率（accuracy） 正确率是我们最常见的评价指标，accuracy (TPTN)/(PN)，正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比，通常来说，正确率越高，分类器越好。 不同算法有不同特点，在不同…
【吴恩达·机器学习】第三章：分类任务：逻辑回归模型（交叉熵损失函数、决策边界、过拟合、正则化）
博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸博主主页： Yaoyao2024每日一言🌼: 勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。 ——《朗读者》 0、声明
本系列博客文章是博主本人根据吴…
pyhanlp安装和使用教程
文章目录 pyhanlp介绍 pyhanlp介绍
HanLP 是一个由中国开发者何晗(hankcs)于 2014 年开发的自然语言处理库，自发布之后，HanLP 不断更新迭代，进行了许多新功能和性能的优化，Github 上 Star 数量已超过 3w，其在主流自然…
基于深度学习的医学影像新冠肺炎图像分类（含完整代码）
一、绪论 新冠肺炎（COVID-19），由严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）引起，自2019年底首次在中国武汉爆发以来，迅速蔓延至全球，成为一场影响深远的全球性大流行病。 在这场疫情…
【经验分享】分类算法与聚类算法有什么区别？白话讲解
经常有人会提到这个问题，从我个人的观点和经验来说2者最明显的特征是：分类是有具体分类的数量，而聚类是没有固定的分类数量。
你可以想象一下，分类算法就像是给你一堆水果，然后告诉你苹果、香蕉、橙子分别应该放在哪里…
四、分类算法 - 决策树
目录
1、认识决策树
2、决策树分类原理详解
3、信息论基础
3.1 信息
3.2 信息的衡量 - 信息量 - 信息熵
3.3 决策树划分的依据 - 信息增益
3.4 案例
4、决策树API
5、案例：用决策树对鸢尾花进行分类
6、决策树可视化
7、总结
8、案例：泰坦尼…
四、分类算法 - KNN算法（K-近邻算法）
目录
1、K-近邻算法
1.1 K-近邻算法原理
1.2 K - 近邻算法API
1.3 案例1：鸢尾花种类预测
1.3.1 数据集介绍
1.3.2 步骤
1.4 KNN 算法总结 sklearn转换器和估算器KNN算法模型选择和调优朴素贝叶斯算法决策树随机森林
1、K-近邻算法
1.1 K-近邻算法原理 1.2 …
XGB-9: 分类数据
从1.5版本开始，XGBoost Python包为公共测试提供了对分类数据的实验性支持。对于数值数据，切分条件被定义为 v a l u e < t h r e s h o l d value < threshold value<threshold ，而对于分类数据，切分的定义取决于是否使用…
【学习iOS高质量开发】——协议与分类
文章目录 一、通过委托与数据源协议进行对象间通信1.委托模式2.要点 二、将类的实现代码分散到便于管理的数个分类之中1.如何实现2.要点 三、总是为第三方类的分类名称加前缀1.为什么总是为第三方类的分类名称加前缀2.要点 三、勿在分类中声明属性1.勿在分类中声明属性的原因2.…
Pytorch-LSTM轴承故障一维信号分类(一)
目录
前言
1 数据集制作与加载
1.1 导入数据
第一步，导入十分类数据
第二步，读取MAT文件驱动端数据
第三步，制作数据集
第四步，制作训练集和标签
1.2 数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch…
基于pytorch 的RNN实现字符级姓氏文本分类
当使用基于PyTorch的RNN实现字符级姓氏文本分类时，我们可以使用一个非常简单的RNN模型来处理输入的字符序列，并将其应用于姓氏分类任务。下面是一个基本的示例代码，包括数据预处理、模型定义和训练过程。
首先，我们需要导入必要的…
大数据机器学习与深度学习——过拟合、欠拟合及机器学习算法分类
大数据机器学习与深度学习——过拟合、欠拟合及机器学习算法分类
过拟合，欠拟合
针对模型的拟合，这里引入两个概念：过拟合，欠拟合。
过拟合：在机器学习任务中，我们通常将数据集分为两部分：训…
基于深度学习的文本分类研究综述
摘要
与传统的机器学习模型相比，深度学习模型试图模仿人的学习思路，通过计算机自动进行海量数据的特征提取工作。文本分类是自然语言处理中的一个重要应用，在文本信息处理过程中有着关键作用。过去几年，由于深度学习研究的空前成…
【改进YOLOv8】鸟类图像分类系统：引入上下文引导网络（CGNet）改进YOLOv8
1.研究背景与意义
项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence
研究背景与意义：
近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，目标检测成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。其中，YOLO（…
中文文本分类（pytorch 实现）
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import os, PIL, pathlib, warningswarnings.filterwarnings("ignore") # 忽略警告信息# win10系统
device torch.device("cuda" if torch.cuda.i…
TensorFlow实战教程（二十八）-Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像，一篇非常经典的图像分类文字。这篇文章将结合文本挖掘介绍微博情感分类知识，包括数据预处理、机器学习和深度学习的情感分类，后续结…
「MobileNet V3」70 个犬种的图片分类
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心&…
基于白冠鸡算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于白冠鸡算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于白冠鸡算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于白冠鸡优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
深度学习之基于Pytorch的昆虫分类识别系统
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介系统架构技术亮点 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 # 深度学习基于 Pytorch 的昆虫分类识别系统介绍
深度学习在图像分类领域取得了显著的成就&#…
基于生物地理学算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于生物地理学算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于生物地理学算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于生物地理学优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针…
基于探路者算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于探路者算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于探路者算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于探路者优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
机器学习第8天：线性SVM分类
文章目录
介绍
特征缩放
示例代码
硬间隔与软间隔分类
主要代码
代码解释
结语 介绍 作用：判别种类 原理：找出一个决策边界，判断数据所处区域来识别种类 简单介绍一下SVM分类的思想，我们看下面这张图，两种分类都…
基于静电放电算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于静电放电算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于静电放电算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于静电放电优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
2. seaborn-可视化分类数据
在seaborn中，有几种不同的方法可以对分类数据进行可视化。类似于relplot()与scatterplot()或者lineplot()之间的关系，有两种方法可以制作这些图。有许多axes-level函数可以用不同的方式绘制分类数据，还有一个figure-level接口catplot()&#…
深度学习笔记（四）——使用TF2构建基础网络的常用函数+简单ML分类实现
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例 部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。 截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课 TF2基础常用函数
1、张量处理类
强制数据类型转换：
a1 tf.constant([1,2,3], dtypetf.floa…
【PyTorch】在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类
在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类
前言：
在机器学习的众多任务中，分类问题无疑是最基础也是最重要的一环。本文将介绍如何在PyTorch框架下，使用线性层和交叉熵损失函数来解决分类问题。我们将以简单的Iris数据集作为起点…
深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类
多层感知器（Multi-Layer Perceptron）（人工神经网络）
多层感知器模型框架
MLP用于非线性分类预测
在不增加高次项数据的情况下，如何通过MLP实现非线性分类预测 MLP模型框架 MLP实现多分类预测
实战准备
Ke…
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用
系列文章目录
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用 在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型…
关于标准那些事——第十篇 分类标准
最近要赶一个极其重要的CANS认证项目，这会是全中国第一个完全数字化CNAS认证的实验室项目，内容分享进度会比较慢。其实，大多数情况也并不是没有时间，俗话说：时间嘛，挤挤总是有的！其实影响进度更…
图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言EfficientNet_V2讲解自适应正则化的渐进学习(Progressive Learning with adaptive Regul…
基于ERNIR3.0的文本多分类
还在用BERT做文本分类？分享一套基于预训练模型ERNIR3.0的文本多分类全流程实例【文本分类】_ernir 文本分类-CSDN博客
/usr/bin/python3 -m pip install --upgrade pip
python3-c"import platform;print(platform.architecture()[0]);print(platform.machine…
自然语言处理(第17课 文本分类和聚类)
一、学习目标
1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机
2.学习文本分类的深度学习方法
3.学习文本分类的性能评估标准
4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估 二、文本分类 1.概述 将文本分类，主要工作是让机器分析文…
【验证码识别专栏】人均通杀点选验证码！Yolov5 + 孪生神经网络 or 图像分类 = 高精模型
声明
本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！
本文章未经许可禁止转载，禁止任何修改后二次传播，擅自使用本文讲解的技术…
【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类
【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类
AlexNet简介
AlexNet是一种卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破，引发了深度学习在计算机视觉领域的热潮…
供水管网动态模型分类及应用分析
当供水管网中发生启停泵、快速关阀等事件时, 延时时段模拟 (即准稳态模型) 不能准确预测系统的瞬时动态变化, 而需要采用更为准确复杂的瞬变流动态模型。为明确多种动态模型之间的差异, 探讨和分析了供水管网动态模型的分类、模型理论以及在管网运行管理中的应用。结果表明, 准…
GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定
最短距离方法
最短距离方法（Minimum Distance）是一种常用的模式识别算法，用于计算样本之间的相似度或距离。该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量，来确定样本之间的相似程度或差异程度。
最短距离方法的具体步骤如下： 1. 数据准备：收集并准备用于训练的数据…
Softmax回归（多类分类模型）
目录 1.对真实值类别编码：2.预测值：3.目标函数要求：4.使用Softmax模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i：5.使用交叉熵作为损失函数：6.代码实现： 1.对真实值类别编码： y为真实值…
逻辑回归（解决分类问题）
定义：逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它通过对数据进行建模，预测一个事件发生的概率。逻辑回归通常用于二元分类问题，即将数据分为两个类别。它基于线性回归模型，但使用了逻辑函数（也称为S形函数&…
PyTorch: 基于【VGG16】处理MNIST数据集的图像分类任务【准确率98.9%+】
目录 引言在Conda虚拟环境下安装pytorch步骤一：利用代码自动下载mnist数据集步骤二：搭建基于VGG16的图像分类模型步骤三：训练模型步骤四：测试模型运行结果后续模型的优化和改进建议完整代码结束语 引言
在本博客中，小…
GEE（ccdc）——连续变化检测和分类 (CCDC)概述
连续变化检测和分类 (CCDC)
1 背景
1.1 土地变化监测
土地覆盖变化影响自然和人为环境，被全球气候观测系统视为基本气候变量。例如，荒漠化导致土地覆盖从植物生态系统转变为沙漠，森林砍伐导致森林转变为人类改变的土地用途，城市发展可以将自然环境转变为被建筑物和道路覆…
GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定
kNN分类器方法的具体介绍
k最近邻（k-Nearest Neighbors，kNN）分类器是一种常用的机器学习算法，用于对数据进行分类。kNN分类器的原理是基于样本之间的距离度量，通过找到距离待分类样本最近的k个训练样本，并根据这些样本的标签进行投票来确定待分类样本的类别。
kNN分类器…
植物分类-PlantsClassification
一、模型配置
一、backbone resnet50 二、neck GlobalAveragePooling 三、head fc 四、loss type‘LabelSmoothLoss’, label_smooth_val0.1, num_classes30, reduction‘mean’, loss_weight1.0 五、optimizer lr0.1, momentum0.9, type‘SGD’, weight_decay0.0001 六、sche…
【小笔记】用tsai库实现Rocket家族算法
2024.1.16 Rocket家族算法是用于时间序列分类的强baseline（性能比较参考【小笔记】时序数据分类算法最新小结），Rocket/MiniRocket/MultiRocket官方都有开源实现，相比较而言，用tsai来实现有三个好处：1是快速…
基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测,SVM的详细原理，SVM工具箱详解及注意事项
目录 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 Libsvm工具箱详解 简介 参数说明 易错及常见问题 完整代码和数据下载链接：基于SVM多分类预测，基于k折交叉验证的支持向量机SVM的多分类预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc9918…
TensorFlow2实战-系列教程2：神经网络分类任务
🧡💛💚TensorFlow2实战-系列教程 总目录 有任何问题欢迎在下面留言 本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 1、Mnist数据集
下载mnist数据集：
%matplotlib inline
from pathlib imp…
大数据的分类分级管理
一.背景 为了公司给的师带徒，为培训写点材料。让徒弟做事情要有章法，有行业视野，知道方向和资料从哪里去找。
二.参考标准 要管理企业的大数据，从什么地方开始呢？首先应该完成企业数据的分类、分级，或者参…
实体识别与分类方法综述
目录 前言1 实体识别简介2 基于模板和规则的方法3 基于序列标注的方法3.1 常见序列标注模型3.2 模型参数估计和学习问题3.3 常见序列预测模型 4. 基于深度学习的实体识别方法5 基于预训练语言模型的实体识别5.1 BERT、GPT等预训练语言模型5.2 解码策略 6 特殊问题与挑战6.1 标签…
基于Mindspore，通过Resnet50迁移学习实现猫十二分类
使用平台介绍
使用平台：启智AI协作平台 使用数据集：百度猫十二分类
数据集介绍
有cat_12_train和cat_12_test和train_list.txt train_list.txt内有每张图片所对应的标签
Minspore部分操作科普
数据集加载
Mindspore加载图片数据集就直接调整成这种…
PyTorch2ONNX-分类模型：速度比较（固定维度、动态维度）、精度比较
图像分类模型部署: PyTorch -> ONNX 1. 模型部署介绍
1.1 人工智能开发部署全流程 #mermaid-svg-bAJun9u4XeSykIbg {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-bAJun9u4XeSykIbg .error-icon{fill:#552222;}…
Paddle上手实战——NLP经典cls任务“推特文本情感13分类”
Paddle上手实战——NLP经典cls任务“推特文本情感13分类”
实战背景介绍
数据地址：https://www.heywhale.com/home/activity/detail/611cbe90ba12a0001753d1e9/content
Twitter推文具备多重特性，首要之处在于其与Facebook的显著区别——其完全基于文本形式，通过Twitter接…
支持向量机 SVM | 线性可分：软间隔模型
目录 一. 软间隔模型1. 松弛因子的解释小节 2. SVM软间隔模型总结 线性可分SVM中，若想找到分类的超平面，数据必须是线性可分的；但在实际情况中，线性数据集存在少量的异常点，导致SVM无法对数据集线性划分
也就是说&…
【重新定义matlab强大系列十七】Matlab深入浅出长短期记忆神经网络LSTM
🔗 运行环境：Matlab 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 #### 防伪水印——左手の明天 #### 💗 大家好🤗ᾑ…
【故障分类】基于注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络CNN-BiLSTM-attention实现数据分类附matlab代码
摘要：
ntion机制加权 4. 加权后的特征进行分类
需求分析
本文旨在实现一个通用的数据分类模型，可应用于不同领域的数据分类任务。
设计方案
设计一个CNN网络结构，提取输入数据的特征 将特征序列输入到BiLSTM网络，进行时序建模…
机器学习评价指标（分类、目标检测）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/364253497https://zhuanlan.zhihu.com/p/46714763https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/123029585
1.1 混淆矩阵
在介绍评价指标之前，我们首先要介绍一下混淆矩阵（confusion matrix）。混淆矩阵…
【PyTorch】进阶学习：BCEWithLogitsLoss在多标签分类任务中的正确使用---logits与标签形状指南
【PyTorch】进阶学习：BCEWithLogitsLoss在多标签分类任务中的正确使用—logits与标签形状指南 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTo…
医学图像的图像处理、分割、分类和定位-1
一、说明 本报告全面探讨了应用于医学图像的图像处理和分类技术。开展了四项不同的任务来展示这些方法的多功能性和有效性。任务 1 涉及读取、写入和显示 PNG、JPG 和 DICOM 图像。任务 2 涉及基于定向变化的多类图像分类。此外，我们在任务 3 中包括了胸部 X 光图像…
【免费分享】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
主要内容
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时&#x…
基于深度学习的SSVEP分类算法简介
基于深度学习的SSVEP分类算法简介 1、目标与范畴2、深度学习的算法介绍3、参考文献 1、目标与范畴
稳态视觉诱发电位（SSVEP）是指当受试者持续注视固定频率的闪光或翻转刺激时，在大脑枕-额叶区域诱发的与刺激频率相关的电生理信号。与P300、运…
使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用RoBERTa做中文邮件标题分类，模型在测试集上准确率达到98.3%以上（附公开数据集）
使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用RoBERTa做中文邮件标题分类，模型在测试集上准确率达到98.3%以上（附公开数据集）。 要使用PaddleNLP和RoBERTa来识别垃圾邮件并做中文邮件标题分类，可以按照以下步骤进行操作： 安装PaddlePaddle和PaddleNLP：首先，确保在你的环境中已经安装了…
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解前言EfficientNet_V1讲解问题辨析(Problem Formulation)缩放尺寸(Scaling Dimensions)复合缩…
使用PyTorch实现二元分类
导 读
在机器学习领域，二元分类是一项基本任务，是许多实际应用的基石。无论是垃圾邮件检测、情绪分析、医疗诊断还是欺诈检测，二元分类在基于数据的决策中都发挥着关键作用。在本文中，我们将使用PyTorch 实现二分类任务。
二元分…
CNN文本分类实现文本分类案例解析（附实例源码）
前言 实现步骤1.导入所需的库和模块：2.设置随机种子：3.定义模型超参数：4.加载数据集：5.对文本进行填充和截断：6.构建模型：7.编译模型：8.训练模型：9.评估模型： 完整代码 C…
B站项目-基于Pytorch的ResNet垃圾图片分类
基于Pytorch的ResNet垃圾图片分类
数据集预处理
画图片的宽高分布散点图
import osimport matplotlib.pyplot as plt
import PIL.Image as Imagedef plot_resolution(dataset_root_path):image_size_list []#存放图片尺寸for root, dirs, files in os.walk(dataset_root_pa…
MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
目录 主要内容 部分代码 结果一览
下载链接 主要内容
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）以及相关智能算法（SVM、决策…
植物病害识别：YOLO水稻病害识别数据集（1000多张，3个类别，yolo标注）
YOLO水稻病害识别数据集，包含水稻白叶枯病、稻瘟病、水稻褐斑病3个常见病害类别，共1000多张图像，yolo标注完整，可直接训练。 适用于CV项目，毕设，科研，实验等
需要此数据集或其他任何数据集请私…
用LeNet做CIFAR10图像分类，并用streamlit搭建成web
目录
1. 介绍
2. 搭建LeNet 预测网络
3. 搭建本地的web
error
4. 部署到cloud上 1. 介绍
之前做的用PyQT做的GUI窗口分类图像，然后打包成exe的方法有些过时了
这次用的方法时用streamlit将神经网络部署成一个web
项目包含的文件：
LeNet.pth 是…
RevCol实战：使用RevCol实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上…
音频分类革命：如何用Hugging Face实现前沿的音频频谱图变换器
目录
引言
ASTConfig
参数解释
示例代码及注释
ASTFeatureExtractor
参数解释
call 方法参数
ASTModel
参数
forward 方法参数
返回值
返回的主要元素
示例代码及说明
ASTForAudioClassification
参数
forward 方法参数
返回值
主要返回元素
vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记
1.摘要
细粒度鸟类图像识别致力于实现鸟类图像的准确分类，是机器人视觉跟踪中的一项基础性工作。鉴于濒危鸟类的监测和保护对保护濒危鸟类具有重要意义，需要采用自动化方法来促进鸟类的监测。在这项工作中，我们提出了一种新的基于机器人视觉…
迁移学习实现图片分类任务
导入工具包
import time
import osimport numpy as np
from tqdm import tqdmimport torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fimport matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline# 忽略烦人的红色提示
import warnings
warnings.fi…
基于多种CNN模型在清华新闻语料分类效果上的对比
该实验项目目录如图： 1、 模型
1.1. TextCNN
# coding: UTF-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import numpy as npclass Config(object):"""配置参数"""def __init__(self, dataset, embedd…
【遥感入门系列】遥感分类技术之遥感解译
遥感的最终成果之一就是从遥感图像上获取信息，遥感分类是获取信息的重要手段。同时遥感图像分类也是目前遥感技术中的热点研究方向，每年都有新的分类方法推出。
本小节主要内容：
遥感分类基本概念常见遥感分类方法
1 遥感分类概述 遥感图…
vit细粒度图像分类（八）SIM-Trans学习笔记
1.摘要
细粒度视觉分类(FGVC)旨在从相似的从属类别中识别物体，这对人类准确的自动识别需求具有挑战性和实用性。大多数FGVC方法侧重于判别区域挖掘的注意机制研究，而忽略了它们之间的相互依赖关系和组成的整体对象结构，而这些对模型的判别信…
机器学习算法之分类和回归树（CART）
分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）是一种强大的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。本篇博文将深入介绍CART算法的工作原理、应用领域以及Python示例。
算法背景
CART算法最早由Leo Breiman等人于1984年提出，它是一种决策树算法，用于将数据集…
Transformers微调BERT模型实现文本分类任务（colab）
1. 数据准备
使用colab进行实验
左上角上传数据，到当前实验室 右上角设置GPU选择
查看GPU
! nvidia-sm安装需要的库
!pip install datasets
!pip install transformers[torch]
!pip install torchkeras1.1 读取数据
import pandas as pd
data pd.read_csv(&…
基于Pytorch的猫狗图片分类【深度学习CNN】
猫狗分类来源于Kaggle上的一个入门竞赛——Dogs vs Cats。为了加深对CNN的理解，基于Pytorch复现了LeNet,AlexNet,ResNet等经典CNN模型，源代码放在GitHub上，地址传送点击此处。项目大纲如下： 文章目录 一、问题描述二、数据集处理…
文献速递：GAN医学影像合成--基于生成对抗网络的肺部图像分类的多域医学图像翻译生成
文献速递：GAN医学影像合成–基于生成对抗网络的肺部图像分类的多域医学图像翻译生成
01
文献速递介绍
在2019年底，一种称为2019冠状病毒病（COVID-19）的新型冠状病毒肺炎出现，迅速成为全球性大流行。感染COVID-19可以…
遥感、航拍、影像等用于深度学习的数据集集合
遥感图像的纹理特征异常繁杂，地貌类型多变，人工提取往往存在特征提取困难和特征提取不准确的问题，同时，在这个过程中还会耗费海量的人力物力。随着计算力的突破、数据洪流的暴发和算法的不断创新，在具有鲜明“大数据”…
K-Means 与 DBSCAN 算法
K-Means 与 DBSCAN 算法 K-Means 算法概述K-Means 算法原理算法步骤 K-Means 算法调用示例 DBSCAN 算法概述DBSCAN 算法原理DBSCAN 算法调用示例 其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用 K-Means 和 DBSCAN 算法是常用的无监督学习算法，用于数据聚…
AI：141-利用自然语言处理改进医疗信息提取与分类
🚀点击这里跳转到本专栏，可查阅专栏顶置最新的指南宝典~
🎉🎊🎉 你的技术旅程将在这里启航！ 从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。 ✨✨✨ 每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望…
图像识别完整项目之Swin-Transformer，从获取关键词数据集到训练的完整过程
0. 前言
图像分类的大部分经典神经网络已经全部介绍完，并且已经作了测试 代码已经全部上传到资源，根据文章名或者关键词搜索即可 LeNet ：pytorch 搭建 LeNet 网络对 CIFAR-10 图片分类
AlexNet ： pytorch 搭建AlexNet 对花进行分…
【图神经网络】在节点分类任务中无特征节点的特征表示
无特征节点的特征表示
节点度数degree
pagerank
以pagerank起源的应用场景为例，不是所有的网站都是同等重要的，所以需要根据结构信息对节点进行排序。
直觉上，如果一个网站它有很多链接，它就很重要，举例来说&#…
工具系列：PyCaret介绍_多分类代码示例
👋 工具系列：PyCaret介绍_多分类代码示例
PyCaret 介绍
PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库，可以自动化机器学习工作流程。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，可以大大加快实验周期并提高生产效率。
与其他开…
Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN模型的一维信号分类
目录
前言
1 电能质量数据集制作与加载
1.1 导入数据
1.2 制作数据集
2 CNN-2D分类模型和训练、评估
2.1 定义CNN-2d分类模型
2.2 定义模型参数
2.3 模型结构
2.4 模型训练
2.5 模型评估
3 CNN-1D分类模型和训练、评估
3.1 定义CNN-1d分类模型
3.2 定义模型参数
…
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V1模型算法详解前言ShuffleNet_V1讲解group convolution(分组卷积)Channel Shuffle(通道混洗)ShuffleNet Uint(S…
双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM）-多输入分类预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、部分代码展示：
四、完整代码下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编…
LSTM中文新闻分类源码详解
LSTM中文新闻分类 一、导包二、读取数据三、数据预处理1.分词、去掉停用词和数字、字母转换成小写等2.新闻文本标签数值化 三、创建词汇表/词典1.data.Field()2.空格切分等3.构建词汇表/词典使用训练集构建单词表，vectorsNone:没有使用预训练好的词向量,而是使用的是…
BP神经网络详细原理，BP神经网络训练界面详解，基于BP神经网络的公司财务风险分类
目录
摘要 BP神经网络参数设置及各种函数选择 参数设置 训练函数 传递函数 学习函数 性能函数 显示函数 前向网络创建函数 BP神经网络训练窗口详解 训练窗口例样 训练窗口四部详解 基于BP神经网络的公司财务风险分类 完整代码下载链接：基于BP神经网络的公司财务风险分类（代码…
即插即用篇 | YOLOv8 Gradio 前端展示页面 | 支持 【分类】【检测】【分割】【关键点】 任务
分类任务效果 分割任务效果 检测任务效果 关键点任务效果 使用方法
Gradio 是一个开源库，旨在为机器学习模型提供快速且易于使用的网页界面。它允许开发者和研究人员轻松地为他们的模型创建交互式的演示，使得无论技术背景如何的人都可以方便地试用和理解这些模型。使用Gradi…
RNN文本分类任务实战
递归神经网络 （RNN）： 定义：RNN 是一类专为顺序数据处理而设计的人工神经网络。 顺序处理：RNN 保持一个隐藏状态，该状态捕获有关序列中先前输入的信息，使其适用于涉及顺序依赖关系的任务。词嵌入…
【Python机器学习】k近邻——k近邻分类
k-NN算法最简单的版本是只考虑一个最近邻，也就是想要预测的数据点最近的训练数据点，预测结果就是这个训练数据点的已知输出。
除了仅考虑最近邻，还可以考虑任意（k个）邻居，这也是k近邻算法名字的由来。在考…
深度学习pytorch——多分类问题（持续更新）
回归问题 vs 分类问题（regression vs classification）
回归问题（regression）
1、回归问题的目标是使预测值等于真实值，即predy。
2、求解回归问题的方法是使预测值和真实值的误差最小，即minimize dist(p…
【深度学习】pytorch，MNIST手写数字分类
efficientnet_b0的迁移学习 import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import models
import matplo…
机器学习——贝叶斯分类器（基础理论+编程）
目录
一、理论
1、初步引入
2、做简化
3、拉普拉斯修正
二、实战
1、计算P(c)
2、计算P(x|c)
3、实战结果
1、数据集展示
2、相关信息打印 一、理论
1、初步引入
在所有相关概率都已知的理想情形下，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…
KNN 分类（选择最佳的 K 值，并可视化模型精度与 n_neighbors 的关系）
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 导入乳腺癌数据集
cancer load_breast_cancer()# 划分训练集和测试集
X_tra…
【Python机器学习】线性模型——用于二分类的线性模型
线性模型也广泛用于分类问题，对于二分类问题，可以用以下公式进行预测：
yw[0]*x[0]w[1]*x[1]…………w[p]*x[p]b>0
公式与现行回归的公式非常类似，但没有返回特征的加权求和，而是为预测设置了阈值。如果函数值小于…
JAX 来构建一个基本的人工神经网络（ANN）进行分类任务
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, vmap
from jax import random
from jax.experimental import optimizers
from jax.nn import relu, softmax# 构建神经网络模型
def neural_network(params, x):for W, b in params:x jnp.dot(x, W) bx relu(x)return s…
基于主成分分析的机器学习分类代码
前言
本文内容主要实现基于主成分分析的数据降维和四种经典的机器学习分类算法，包括：支持向量机、随机森林、XGBoost分类器、scikit-learn的梯度提升分类器和Histogram-based Gradient Boosting分类器
1.数据准备
import pickle
import pandas as pd
…
小样本情况下医学图像分类
数据增强、基于度量学习、基于元学习 数据增强通过扩充训练集的样本数目和增强数据的多样性来提高模型的学习能力。
数据增强的操作有：旋转、翻转、裁剪和给图像添加噪声。同时还有一种特征增强的方式：通过一个编码器-解码器网络将样本的特征映射到另一…
把CIFAR-10数据集分类保存成图片
一：cifar10数据集简介
CIFAR-10数据集是一个广泛用于计算机视觉领域的数据集，主要用于图像分类任务。该数据集由Hinton的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理得到。它包含10个不同类别的RGB彩色图片，每个图片的尺寸为32 32像素。这10个…
【tensorflow框架神经网络实现鸢尾花分类_Keras】
文章目录 1、前言2、鸢尾花分类3、结果打印 1、前言
【tensorflow框架神经网络实现鸢尾花分类】一文中使用自定义的方式，实现了鸢尾花数据集的分类工作。在这里使用tensorflow中的keras模块快速、极简实现鸢尾花分类任务。
2、鸢尾花分类
import tensorflow as t…
SBCFormer：能够在单板计算机上以每秒1帧的速度进行全尺寸ImageNet分类的轻量级网络
文章目录 摘要1、引言2、 相关工作2.1、用于移动设备的卷积网络2.2、移动设备上的ViT和CNN-ViT混合模型2.3、评估指标3、CNN-ViT 混合模型在低端CPU上的应用3.1、设计原则3.2、SBCFormer的整体设计3.3、SBCFormer块3.4、改进的注意力机制4、实验结果4.1、实验设置4.2、ImageNet…
【机器学习300问】60、图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解图像数据不足带来的问题？
在机器学习中，绝大部分模型都需要大量的数据进行训练和学习（包括有监督学习和无监督学习），然而在实际应用中经常会遇到训练数据不足的问题。就比如图像分类这样的计算机视觉任务，确实依赖于大规模且多样化的训练数据以…
【tensorflow框架神经网络实现鸢尾花分类—优化器】
文章目录 1、前言2、神经网络参数优化器2.1、SGD2.2、SGDM2.3、Adagrad2.4、RMSProp2.5、Adam 3、实验对比不同优化器4、结果对比 1、前言
此前，在【tensorflow框架神经网络实现鸢尾花分类】一文中使用梯度下降算法SGD，对权重 w w w和偏置 b b b进行更新…
评价指标_Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）区别和联系
Precision（精确率）、Recall（召回率）和Accuracy（准确率）是机器学习和信息检索领域常用的评价指标，它们用于评估分类器或检索系统的性能，但各自关注的方面略有不同。 Precision&#x…
【机器学习】K-近邻算法（KNN）介绍、应用及文本分类实现
一、引言
1.1 K-近邻算法（KNN）的基本概念 K-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基于实例的学习算法，它利用训练数据集中与待分类样本最相似的K个样本的类别来判断待分类样本所属的类别。KNN算法…
一文介绍回归和分类的本质区别 ！！
文章目录 前言 1、回归和分类的本质 （1）回归（Regression）的本质 （2）分类（Classification）的本质 2、回归和分类的原理 （1）回归（Regression&#x…
基于注意力整合的超声图像分割信息在乳腺肿瘤分类中的应用
基于注意力整合的超声图像分割信息在乳腺肿瘤分类中的应用 摘要引言方法 Segmentation information with attention integration for classification of breast tumor in ultrasound image 摘要
乳腺癌是世界范围内女性最常见的癌症之一。基于超声成像的计算机辅助诊断&#x…
【自学记录】【Pytorch2.0深度学习从零开始学 王晓华】第三章 基于Pytorch的MNIST分类实战
3.1.1 数据图像的获取与标签的说明 源码\第三章\one_hot.py import numpy as np
import torch
x_train np.load("../dataset/mnist/x_train.npy")
y_train_label np.load("../dataset/mnist/y_train_label.npy")
print(y_train_label[:5]) #[5 0 4 1 9]
…
利用免费的开源AI引擎：优化企业合规管理与合同审核
合同作为商业活动中的重要法律文件，其准确性、完整性和合规性对于保障企业利益至关重要。然而，传统的人工合同审核和管理过程耗时耗力，且容易出错。随着人工智能技术的发展，我们现在可以通过智能化的手段来优化合同审核和管理流程…
【Python】OpenCV-使用ResNet50进行图像分类
使用ResNet50进行图像分类
如何使用ResNet50模型对图像进行分类。
import os
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image# 设置…
加密流量分类torch实践3：TrafficClassificationPandemonium项目分享
加密流量分类-实践3: TrafficClassificationPandemonium流量分类项目分析
1 项目简介 该项目是流量预处理与分类验证的一个统一实现，力求使用清晰的项目结构与最少的代码实现预设功能，目前支持的模型只有1dcnn、app-net两种，后续会进行更新。…
Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集【动手学深度学习v2】李沐动手学深度学习课程笔记
目录 Softmax回归 损失函数 图片分类数据集 Softmax回归从零开始实现 Softmax回归简洁实现 Softmax回归 回归和分类的区别
回归问题举例上节课的预测房价问题，分类问题就是对样本进行分类 回归和分类的具体区别 假设真实的类别为第i个类别（值为1&#x…
机器学习-面经(part6、集成学习)
10 集成学习 定义：通过结合多个学习器(例如同种算法但是参数不同，或者不同算法)，一般会获得比任意单个学习器都要好的性能，尤其是在这些学习器都是"弱学习器"的时候提升效果会很明显。 10.1 Boosting（提升法） 可以用于回归和分类 问题，它每一…
多分类使用sklearn计算y_pred和y_prob
1.在开始计算时，给定类别为3类使用以下代码进行计算 y_pred classifier.predict(X_test)y_pred_prob classifier.predict_proba(X_test)发现发现输出的y_pred标签没有对应于y_pred_prob中每一个最大值对应位置的标签，找不到存在的问题。 print(y_test…
机器学习-04-分类算法-01决策树案例
总结
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。
本门课程的目标
完成一个特定行业的算法应用全过程：
懂业务会选择合适的算法数据处理算法训练算法调优算法融合 算法评估持续调优工程…
机器学习-04-分类算法-01决策树
总结
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。
本门课程的目标
完成一个特定行业的算法应用全过程：
懂业务会选择合适的算法数据处理算法训练算法调优算法融合 算法评估持续调优工程…
机器学习-04-分类算法-02贝叶斯算法
总结
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与贝叶斯算法部分。
本门课程的目标
完成一个特定行业的算法应用全过程：
懂业务会选择合适的算法数据处理算法训练算法调优算法融合 算法评估持续调优工程…
＜聚类算法(Clustering)＞——《机器学习算法初识》
目录 一、聚类算法简介
1 认识聚类算法
1.1 聚类算法在现实中的应用
1.2 聚类算法的概念
1.3 聚类算法与分类算法最大的区别
2 小结
二、聚类算法api初步使用
1 api介绍
2 案例
2.1流程分析
2.2 代码实现
3 小结
三、聚类算法实现流程
1 k-means聚类步骤
2 小结…
【计算机网络】第一章 概述
目录
1.1 计算机网络在信息时代中的作用
1.2 互联网概述
1.2.1 网络的网络
1.2.2 互联网基础结构发展的三个阶段
1.2.3 互联网的标准化工作
1.3 互联网的组成
1.3.1 互联网的边缘部分
a. 客户-服务器方式（C/S 方式）
b. 对等连接方式&#x…
【提示学习代码】CoOp代码详读
Dassl
基于 PyTorch 的工具包为什么取名为 “Dassl”？Dassl 将域自适应（DA）和半监督学习（SSL）的首字母结合起来
CoOp代码详读
CoOp是对CLIP的改进工作，主要是对prompt进行学习从而不用来手动设置prompt。…
使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用BERT做中文邮件内容分类，验证集准确率高达99.6%以上（附公开数据集）
使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用BERT做中文邮件内容分类，验证集准确率高达99.6%以上（附公开数据集）。
要使用PaddleNLP和BERT来识别垃圾邮件并做中文邮件内容分类，可以按照以下步骤进行操作： 安装PaddlePaddle和PaddleNLP：首先，确保在你的环境中已经安装了PaddlePaddle和…
朴素贝叶斯算法基础——案例：对新闻进行分类
贝叶斯公式
朴素：假设特征与特征之间相互独立
朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯
应用场景：文本分类（单词作为特征）
拉普拉斯平滑系数 Ni：F1词在C类别所有文档中出现的次数 N：所属类别C下的文档所…
【第六章】简单网络实现手写数字分类-编程实现
前言
让我们编写一个程序，学习如何使用随机梯度下降和MNIST训练数据来识别手写数字。我们将通过一个简短的Python程序来实现这一点，只需要74行代码！首先我们需要获取MNIST数据。 本章代码和数据下载地址： https://download.csdn.…
【机器学习】分类模型的评价方法
🌻个人主页：相洋同学
🥇学习在于行动、总结和坚持，共勉！ #学习笔记#
目录
一、混淆矩阵（Confusion Matrix）
二、评估指标（Evaluation metrics）
1.正确率(accuracy) …
ENVI实战—地物波谱分类
实验1：浏览内置波谱库 目的：学会使用波谱浏览器，浏览内置波谱库，以进行课程后继实验 过程： ①打开ENVI软件，在窗口选择“显示”并点击，找到“波谱库浏览器”并打开，此时可以浏览ENVI…
CNN文本分类（tensorflow实现）
前言
实现步骤 1.安装tensorflow2.导入所需要的tensorflow库和其它相关模块3.设置随机种子4.定义模型相关超参数5.加载需要的数据集6.对加载的文本内容进行填充和截断7.构建自己模型8.训练构建的模型9.评估完成的模型 CNN（卷积神经网络）在文本分类任务中…
#LLM入门|Prompt#2.3_对查询任务进行分类|意图分析_Classification
在本章中，我们将重点探讨评估输入任务的重要性，这关乎到整个系统的质量和安全性。 在处理不同情况下的多个独立指令集的任务时，首先对查询类型进行分类，并以此为基础确定要使用哪些指令，具有诸多优势。这可以通过定义固…
MATLAB环境基于全局和局部多特征融合的红外图像分割主动轮廓模型
红外图像是一种热图像，不受光照影响，在光照条件差、有烟雾遮挡的环境中，可以辅助或代替可见光成像在各个领域中应用，同时作为热成像，对景物的热辐射敏感，在安全监测、质量检验等领域具有优势。在以下几个方…
稀疏表示分类（Sparse Representation for Classification，SRC）
稀疏表示分类（Sparse Representation for Classification，简称SRC）是一项在模式识别和信号处理中应用广泛的技术。它基于这样一个概念：一个信号（比如图像、语音等）可以用一个较大的字典中的一些基向量稀疏地…
分类问题经典算法 | 多分类问题 | Softmax回归：梯度下降
目录 一. 多分类问题解决策略1. 一对一策略 OVO (One-vs-One)2. 一对剩余策略 OVR（One-vs-Rest） 二. Softmax回归算法 【前景回顾】
这里我们先来总结Logistic回归算法： 模型函数 p s i g m o i d ( w x b ) p sigmoid(wxb) psigmoid(wx…
【模式识别】探秘分类奥秘：最近邻算法解密与实战
🌈个人主页：Sarapines Programmer🔥 系列专栏：《模式之谜 | 数据奇迹解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游， 星光点缀碧海愁。 山川深邃情难晤， 剑气凌云志自修。 目录
🌌1 初识模式识…
分类问题经典算法 | 二分类问题 | Logistic回归：梯度下降
目录 一. 损失函数1. 交叉熵损失函数2. 梯度下降 一. 损失函数
Logistic回归算法公式推导篇中，我们通过对似然函数求对数，得到 l ( θ ) l(\theta ) l(θ)： l ( θ ) l n [ L ( θ ) ] ∑ i 1 M { y ( i ) l n [ h θ ( x ( i ) ) ] ( …
大数据分析案例-基于SVM支持向量机算法构建手机价格分类预测模型
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
中文文本分类_1（pytorch 实现）
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import os, PIL, pathlib, warningswarnings.filterwarnings("ignore") # 忽略警告信息# win10系统
device torch.device("cuda" if torch.cuda.i…
工程信号的去噪和（分类、回归和时序）预测
🚀【信号去噪及预测论文代码指导】🚀 还为小论文没有思路烦恼么？本人专注于最前沿的信号处理与预测技术——基于信号模态分解的去噪算法和深度学习的信号（回归、时序和分类）预测算法，致力于为您提供最精确、…
阿里云-零基础入门NLP【基于机器学习的文本分类】
文章目录 学习过程赛题理解学习目标赛题数据数据标签评测指标解题思路TF-IDF介绍TF-IDF 机器学习分类器TF-IDF LinearSVCTF-IDF LGBMClassifier 学习过程
20年当时自身功底是比较零基础(会写些基础的Python[三个科学计算包]数据分析)，一开始看这块其实挺懵的&am…
数据分析-Pandas数据分类处理
数据分析-Pandas数据分类处理
数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？
数据表ÿ…
【PyCaret】使用PyCaret创建机器学习Pipeline进行多分类任务
发现一个好东西，PyCaret机器学习Pipeline，记录一下用其进行多分类任务的使用方法。 1、简介 PyCaret是一个开源的、不用写很多代码的Python机器学习库，可以自动化机器学习工作流程，是一个端到端的机器学习和模型管理工具ÿ…
MFO-CNN-LSTM多输入分类预测|飞蛾扑火算法优化的卷积-长短期神经网络|Matlab
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、算法介绍：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
【第五章】简单网络实现手写数字分类-梯度下降算法
前言
现在我们有了神经网络的设计，它该如何学习识别数字呢？我们首先需要一个数据集来学习，即所谓的训练数据集。我们将使用MNIST数据集，其中包含数万张手写数字的扫描图像，以及它们的正确分类。MNIST的名称源于它是美…
【图像分类】基于深度学习的杂草类型识别（9种类别，ResNet网络）
写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信…
基于PyTorch的视频分类实战
1、数据集下载
官方链接：https://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/#Downloads
百度网盘连接：
https://pan.baidu.com/s/1sSn--u_oLvTDjH-BgOAv_Q?pwdxsri
提取码: xsri 官方链接有详细的数据集介绍…
【机器学习入门 】逻辑斯蒂回归和分类
系列文章目录
第1章 专家系统 第2章 决策树 第3章 神经元和感知机 识别手写数字——感知机 第4章 线性回归 文章目录 系列文章目录前言一、分类问题的数学形式二、最大似然估计三、交叉熵损失函数四、多类别分类多类别逻辑斯蒂回归归一化指数函数交叉熵误差和均方误差的比较 五…
ResNet目标检测算法实现交通灯分类
红绿灯识别方案：https://zhuanlan.zhihu.com/p/674791906 目录 一、制作数据集二、ResNet算法三、pytorch转onnx文件四、onnx推理测试五、onnx转mnn 一、制作数据集
1、数据集划分
将红绿灯数据集大文件夹中不同类别的小文件夹中的图片按照9：1进行划分…
搭建一个简单的网络结构（Pytorch实现二分类）
搭建一个简单的网络结构（Pytorch实现二分类）
搭建一个神经网络并进行训练的话，大致需要分为三步：
第一步是数据的处理，将数据整理成输入网络结构中合适的格式第二步是网络的搭建，包括每层网络的结构和前向…
PyTorch搭建卷积神经网络（ResNet-50网络）进行图像分类实战（附源码和数据集）
需要数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留言~~~ 一、实验数据准备
我们使用的是MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一个有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片 读者可通过以下网址下载
但是数据集较大࿰…
文本分类系统Python，基于深度学习CNN卷积神经网络
一、介绍
文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一…
【图像分类】基于深度学习的中草药分类系统的设计与实现（ResNet网络，附代码和数据集）
写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信…
第二十三章 解析PR曲线、ROC曲线、AUC、AP(工具)
混淆矩阵Confusion Matrix
混淆矩阵定义
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值，下面我…
鞋子，靴子，拖鞋傻傻分不清楚 pytorch实现分类 入门小案例
鞋子，靴子，拖鞋傻傻分不清楚 pytorch入门前言方法网络优化器损失函数总体方法代码实现图片加字神经网络总结前言
从入学到现在已经两个多月了，看了一个多月的论文不知道学到了啥 正好最近看了看pytorch的入门，像休息休息&#x…
机器学习之朴素贝叶斯分类
文章目录朴素贝叶斯例题核心代码实现参考朴素贝叶斯 基于朴素贝叶斯公式来估计后验概率P（c | x）的主要困难在于类条件概率P(x | c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。因此，朴素贝叶斯就是拥有一个朴素的条…
(转载)无监督学习神经网络的分类(matlab实现)
对于监督学习神经网络，事先需要知道与输入相对应的期望输出，根据期望输出与网络输出间的偏差来调整网络的权值和阈值。然而，在大多数情况下，由于人们认知能力以及环境的限制，往往无法或者很难获得期望的输出࿰…
【机器学习】线性分类【下】经典线性分类算法
主要参考了B站UP主“shuhuai008”，包含自己的理解。 有任何的书写错误、排版错误、概念错误等，希望大家包含指正。 由于字数限制，分成两篇博客。 【机器学习】线性分类【上】广义线性模型 【机器学习】线性分类【下】经典线性分类算法 3. 线…
【图像分类】Efficientnet的学习
文章目录1. Efficientnet的学习1.1 网络模型1.2 MBConv卷积块1.3 模型规模1.4 模型训练方式2. Efficientnet-pytorch代码3.参考1. Efficientnet的学习
论文：https://arxiv.org/abs/1905.11946
1.1 网络模型
主要结构：
基线模型EfficientNet-B0Effici…
【计算机视觉+CNN】keras+ResNet残差网络实现图像识别分类实战（附源码和数据集 超详细）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 一、深度卷积神经网络模型结构
1：LeNet-5
LeNet-5卷积神经网络首先将输入图像进行了两次卷积与池化操作，然后是两次全连接层操作，最后使用Softmax分类器作为多分类输出，它对…
（动手学习深度学习）第13章 实战kaggle竞赛：树叶分类
文章目录 实战kaggle比赛：树叶分类1. 导入相关库2. 查看数据格式3. 制作数据集4. 数据可视化5. 定义网络模型6. 定义超参数7. 训练模型8. 测试并提交文件 竞赛技术总结1. 技术分析2. 数据方面模型方面3. AutoGluon4. 总结 实战kaggle比赛：树叶分类
kagg…
【图像分类】基于yolov5的钢板表面缺陷分类(附代码和数据集)
写在前面： 首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。
Hello，大家好…
【概率基础】从概率角度去解释回归和分类的主要区别是什么?
1. 从概率角度去解释回归和分类的主要区别是什么?
从概率角度来看，回归和分类任务的主要区别在于它们各自预测的目标变量的性质，以及如何使用概率来对这些预测进行建模。
回归
回归任务旨在预测一个连续值的目标变量。在概率术语中，回归模…
深度学习-Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集
Softmax 回归 损失函数 图片分类数据集 1 softmax2 损失函数1均方L1LossHuber Loss 3 图像分类数据集4 softmax回归的从零开始实现 1 softmax
Softmax是一个常用于机器学习和深度学习中的激活函数。它通常用于多分类问题，将一个实数向量转换为概率分布。Softmax函…
iOS高级理论：分类和扩展
在 iOS 开发中，分类（Category）和扩展（Extension）是两种常用的机制，用于对现有类进行扩展和增强。它们可以为现有类添加新的方法、属性或协议，而无需修改原始类的源代码。下面分别介绍 iOS 中的分…
通过MNIST手写数字识别任务快速入门深度学习（事无巨细版）
什么是深度学习
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个研究方向。 深度学习通过对样本数据的内在规律和特征的提取与抽象，在不同维度和层次上进行处理，让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 相比于初期的…
海量文档分类算法选择与实现
处理海量文档的分类是一个复杂而又重要的问题，因为在我实际编程应用中，文档可能包含大量的文本和信息。具体怎么操作，可以看下我们这样做。以下是选择和实现海量文档分类算法的一般步骤和建议： 1、问题背景
问题描述：…
深度学习实战模拟——softmax回归（图像识别并分类）
目录
1、数据集：
2、完整代码 1、数据集：
1.1 Fashion-MNIST是一个服装分类数据集，由10个类别的图像组成，分别为t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫…
（ISPRS，2023）深度语义-视觉对齐用于zero-shot遥感图像场景分类
文章目录 相关论文摘要引言类别嵌入局限性——问题1普通ZSL模型局限性——问题2自动属性注释过程——对应问题1深度语义-视觉对齐（DSVA）模型——对应问题2 基于遥感多模态相似性的自动属性标注属性词汇表构造使用CLIP模型自动标注属性对CLIP模型进行训练…
SaTransformer：用于乳腺癌分类和分割的Semantic-aware Transformer
现有方法将分类和分割作为两个独立的任务来处理，忽略了分类和分割任务之间的潜在联系。SaTransformer支持通过一个统一的框架同时执行两个任务。与现有方法不同的是，分割和分类信息在语义上是交互的，在特征表示学习过程中相互促进，…
MATLAB环境下基于深层小波散射网络的纹理图像分类方法
图像分类是模式识别重要研究领域之一，它的任务是把目标样本分成不同类别，赋予样本相应类别标签。分类实现的基础是用传感器检测到样本的特征，比如形状、颜色、纹理等基本特征或通过基本特征提取更为复杂的特征信息，其中纹理是表示…
PointNet++论文复现（一）【PontNet网络模型代码详解 - 分类部分】
PontNet网络模型代码详解 - 分类部分
专栏持续更新中！关注博主查看后续部分！ 分类模型的训练：
## e.g., pointnet2_ssg without normal features
python train_classification.py --model pointnet2_cls_ssg --log_dir pointnet2_cls_ssg …
训练自己的分类数据集
文章目录 1.数据集准备2. 数据集划分3.设计模型进行训练1. 随便乱写的网络2. 借鉴优秀的网络模型（MobileNetV3） 分析：练习： 1.数据集准备
准备你要进行分类的数据集，可以自己拍摄，可以网上进行爬取。
将不…
以目标检测和分类任务为例理解One-Hot Code
在目标检测和分类任务中，每一个类别都需要一个编码来表示，同时，这个编码会用来计算网络的loss。比如有猫，狗，猪三种动物，这三种动物相互独立，在分类中，将其中任意一种分类为其他都同…
scikit-learn实现近邻算法分类的示例
scikit-learn库
scikit-learn已经封装好很多数据挖掘的算法
现介绍数据挖掘框架的搭建方法
转换器（Transformer）用于数据预处理，数据转换流水线（Pipeline）组合数据挖掘流程，方便再次使用（封装…
麻雀算法SSA优化LSTM长短期记忆网络实现分类算法
1、摘要
本文主要讲解：麻雀算法SSA优化LSTM长短期记忆网络实现分类算法 主要思路：
准备一份分类数据，数据介绍在第二章准备好麻雀算法SSA，要用随机数据跑起来用lstm把分类数据跑起来将lstm的超参数交给SSA去优化优化完的最优参数…
轻松掌握C++的模板与类模板，将Tamplate广泛运用于我们的编程生活
C提高编程
本阶段主要针对C泛型编程和STL技术做详细讲解，探讨C更深层的使用
泛型编程:编写与类型无关的通用代码,是代码复用的一种手段。 模板
1.模板的概念
模板就是建立通用的模具，大大提高复用性
例如： 2.函数模板
C另一种编程思想称…
深度学习细粒度分类综述
https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/89640699#_2一．概述1.什么是图像细粒度分类细粒度图像分类问题是对大类下的子类进行识别。细粒度图像分析任务相对通用图像（General/GenericImages）任务的区别和难点在于其图像所属类别的…
【多标签文本分类】《采用平衡函数的大规模多标签文本分类》
阅读摘要： 使用最常见的BERTfc的多标签文本分类模型，只是改进了一下损失函数。 参考文献： [1] 陈钊鸿,洪智勇,余文华,张昕.采用平衡函数的大规模多标签文本分类[J/OL].计算机工程与应用:1-11[2023-04-02]. 参考论文信息 论文名称&…
使用Pytorch实现自定义的交叉熵损失函数，对手写数字数据集进行分类
文章目录使用torch.nn自带损失函数使用自定义损失函数结论使用torch.nn自带损失函数
import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torchvision
device torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")to…
基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测
目录
背影 极限学习机 基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测
主要参数 MATLAB代码 效果图 结果分析 展望 完整代码下载链接：基于极限学习机的变压器故障分类，基于ELM的变压器故障预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/d…
【深度学习】详解利用Matlab和Python中 LSTM 网络实现序列分类
🔗 运行环境：Matlab、Python 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 🔐#### 防伪水印——左手の明天 ####🔐 💗 大家好🤗🤗🤗，我是左手の明天！好久不见💗 💗今天分享Matlab深度学习—— LSTM 网络实现序列分
(Matlab)基于BP神经网络的序列信号分类
目录
一、主要内容：
二、BP神经网络：
三、BP神经网络语言分类
四、运行效果：
五、代码数据下载： 一、主要内容：
本论文旨在探讨使用BP神经网络进行语音信号分类的方法和应用。语音信号分类在语音识别和模式识别领…
【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于自适应Spread-GRNN学习广义回归神经网络
课题名称：基于自适应Spread-GRNN神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及预测
版本日期：2023-03-15
运行方式: 直接运行GRNN0501_2.m 文件即可
代码获取方式：私信博主或QQ：491052175
模型描述：
威斯康辛大学医学院经过多年的…
FFCNet:基于傅立叶变换的频率学习和复杂卷积网络用于结肠疾病分类
文章目录 FFCNet: Fourier Transform-Based Frequency Learning and Complex Convolutional Network for Colon Disease Classification摘要方法Patch Shuffling Module (PSM)Frequency-Domain Complex NetworkComplex ConvolutionComplex ReLUComplex BN 实验结果 FFCNet: Fou…
基于TextCNN、LSTM与Transformer模型的疫情微博情绪分类
基于TextCNN、LSTM与Transformer模型的疫情微博情绪分类
任务概述
微博情绪分类任务旨在识别微博中蕴含的情绪，输入是一条微博，输出是该微博所蕴含的情绪类别。在本次任务中，我们将微博按照其蕴含的情绪分为以下六个类别之一：积…
python计算分类模型的评价指标
目录
1、混淆矩阵
2、代码实现
2.1、OA
2.2、AA
2.3、kappa
2.4、用户精度(User Accuracy, UA)
2.5、生产者精度(Producer Accuracy, PA)
2.6、f1_score
2.7、混淆矩阵
2.8、分类报告 1、混淆矩阵
以二分类问题为例，混淆矩阵表现形式如下： T…
传统图像分类详细介绍文档
文章目录 传统图像分类简单介绍1. 简介2. 基本原理2.1 特征提取2.2 分类器 3. 常见特征提取方法3.1 SIFT3.2 SURF3.3 HOG 4. 常见分类器4.1 支持向量机（SVM）4.2 K-近邻（KNN）4.3 决策树（Decision Tree） 5. 总…
【计算机视觉 | Pytorch】timm 包的具体介绍和图像分类案例（含源代码）
一、具体介绍
timm 是一个 PyTorch 原生实现的计算机视觉模型库。它提供了预训练模型和各种网络组件，可以用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、物体检测、语义分割等等。
timm 的特点如下：
PyTorch 原生实现：timm 的实现方式…
机器学习基础知识之分类性能评价指标
文章目录 分类性能基本概念1、准确率1、精确率2、召回率3、F1-score4、ROC曲线5、多分类问题中的相关指标6、混淆矩阵 分类性能基本概念
与预测性能评价指标相类似，分类性能评价指标同样也是将模型计算得出的标签值与实际的真实标签值通过数学统计上的公式进行计算…
【MATLAB第32期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理分类问题MATLAB代码实现(持续更新)
【MATLAB第32期】基于MATLAB的降维/全局敏感性分析/特征排序/数据处理分类问题MATLAB代码实现(持续更新)
本文敏感性分析主要分析分类问题（fisher、rf、arf、nca等）。
一、降维方法（分类）
常见的降维方法： 常见的敏…
【数据分类】PNN数据分类 概率神经网络数据分类【Matlab代码#31】
文章目录 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1. 模式识别之数据分类2. 概率神经网络（PNN）3. 基于PNN的数据分类步骤4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取说明 【可更换其他算法，获取资源请见文章…
【.NET AI Books】问题分类和技能使用大全
第一章 问题分类
我会把问题设定放在首位，也就是我们的第一章。毕竟所有生成式的 AI 都是需要基于问题给出答案。所以我一直不认同人工智能会取代人类，没有人类哪来问题呢？
ChatGPT 的神奇之处在于它可以根据你的问题去完成不同的工作&…
玩转ChatGPT：Transformer分类模型
一、写在前面
之前，我们介绍了Sklearn包以及Boost辈的各种分类模型，这些模型都很经典了，实际上也很强大，比如说Xgboost。
然而，近期随着ChatGPT的大火，其底层框架Transformer也逐渐火了，现在大…
ACL 2023 | 用二分类解决无监督常识问答
常识推理最近在自然语言处理研究中引起了广泛关注，现有的常识推理方法一般分为两种：一种是在开源数据集上对大型语言模型进行微调 [1]，另一种是借助外部知识图谱来训练。然而，构建有标注的常识推理数据集既昂贵，又受限…
基于python利用支持向量机实现中文文本分类（附完整代码）
准备好数据食材、去停用词并利用结巴**(jieba)进行分词处理** 数据食材选用参考：NLP中必不可少的语料资源 jieba分词模块参考官方文档啦～ # 本程序用于将搜狗语料库中的文本进行分词，并且去除停用词# coding=utf-8importjiebaimportjieba.possegaspsegimporttimeimportos
训…
深度学习实战（11）：使用多层感知器分类器对手写数字进行分类
使用多层感知器分类器对手写数字进行分类 1.简介
1.1 什么是多层感知器（MLP）？
MLP 是一种监督机器学习 (ML) 算法，属于前馈人工神经网络 [1] 类。该算法本质上是在数据上进行训练以学习函数。给定一组特征和一个目标变量&#x…
FocalLoss原理通俗解释及其二分类和多分类场景下的原理与实现
文章目录1. FocalLoss的应用场景2. 二分类场景下FocalLoss原理解释2.1 FocalLoss如何调节正负样本权重2.2 FocalLoss如何调节难易样本权重2.3 整合上述过程，完成FocalLoss2.4 Pytorch 实现FocalLoss3. 多分类场景下的FocalLoss3.1 FocalLoss调节多分类的类别权重3.2…
【图像分类】卷积神经网络之LeNet5网络模型结构详解
写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。
1. 前言
LeNet5算法是LeCun在1998年提出的卷积神经网络模型。大约90年代，由于支持向量机等算法的发现，深度学习…
【教学类-32-02】十二生肖2.0版（绘画+手工+排序+左右分类+玩牌）（中班：偏科学-数）
作品展示
2.0样式——动物头部方向随机向左、或者向右 背景需求 1.0样式——动物头部方向全部向右，
我希望孩子分类的时候还能够“判断生肖头部的方向做一个左右分类” 素材准备： 1、图片准备
office PPT2013里面有一个图标的功能，内置大量…
基于天鹰算法优化随机森林RF的分类预测，AO-RF分类预测
目录 背影 摘要 随机森林的基本定义 随机森林实现的步骤 天鹰算法原理 基于天鹰算法优化随机森林的分类预测 完整代码下载链接： 基于天鹰算法改进的RF多分类代码，粒子群算法改进RF多分类代码，RB多分类代码，BP神经网络多分类代码资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/do…
UCI心脏病数据集二分类预测（LightGBM + 贝叶斯参数调优 + plotly模型评价可视化）
目录
一、导入数据
二、数据预处理 探索性数据分析
三、特征工程 四、模型训练，参数
wordpress数据表中标签和分类如何区分？
wordpress中标签和分类是什么关系怎么区分？最后有一个群的网友告诉了我文章ID和标签ID的关系是放在了wp_term_relationships表中，然后我百度了下这个表的结构和相关介绍，发现果然如此，先把文章保存起来：
wp_term_rela…
7个顶级开源数据集来训练自然语言处理（NLP）和文本模型
推荐：使用 NSDT场景编辑器快速助你搭建可二次编辑的3D应用场景 NLP现在是一个令人兴奋的领域，特别是在像AutoNLP这样的用例中，但很难掌握。开始使用NLP的主要问题是缺乏适当的指导和该领域的过度广度。很容易迷失在各种论文和代码中ÿ…
基于rsesnet网络架构的图像分类模型
数据预处理部分：
数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可DataLoader模块直接读取batch数据
网络模块设置：
加载预训练…
【图像分类】 理论篇（1） 图像分类的测评指标
对于分类模型的性能评估通常采用混淆矩阵的方式和计算准确率、正确率、召回率和 F1 分数。本文详细介绍图像分类的测评指标 在二分类问题中，样本有正负两个类别，模型对样本的预测结果存在四种组合：真阳性，即预测为正&#x…
【Pytroch】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Pytroch】基于决策树算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过树状结构表示数据的决策…
NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录（二），训练预测自己的【中文文本多分类】
NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录，训练预测自己的【中文文本多分类】
数据准备：
与英文的训练预测一致，都使用相同的数据格式，将数据通过代码处理为JSON格式，以下是我使用的一种，不同的原数据情况…
【Pytroch】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Pytroch】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.数学公式3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单但常用的机器…
机器学习：基于心脏病数据集的XGBoost分类预测
目录
一、简介
原理：
二、实战演练
1.数据准备
2.数据读取/载入
3.数据预处理
4.可视化处理 5.对离散变量进行编码
6.模型训练与预测 7.特征选择
8.通过调整参数获得更好的效果
核心参数调优 网格调参法 一、简介
XGBoost（eXtreme Gradient B…
机器学习与深度学习——通过SVM线性支持向量机分类鸢尾花数据集iris求出错误率并可视化
线性支持向量机
先来看一下什么叫数据近似线性可分，如下图所示，蓝色圆点和红色圆点分别代表正类和负类，显然我们不能找到一个线性的分离超平面将这两类完全正确的分开；但是如果将数据中的某些特异点(黑色箭头指向的点)去除之后&a…
Softmax和Cross Entropy Loss在分类问题中的作用
本文以三分类神经网络为例，讲解Softmax和Cross Entropy Loss在分类问题中的作用。 首先，对类别标签进行一位有效编码： y[y1,y2,y3]Ty[y_{1},y_{2},y_{3}]^{T}y[y1,y2,y3]T yi{1,if(iy)0,otherwisey_{i}\left\{\begin{matrix} 1 ,& …
【软件测试】测试分类
文章目录 🌷 1. 按测试对像划分⭐️ （1）界面测试⭐️ （2）可靠性测试⭐️ （3）容错性测试⭐️ （4）文档测试⭐️ （5）兼容性测试⭐️ （6&a…
TensorFlow入门图像分类-猫狗分类-MobileNet优化
在上一篇文章中《Tensorflow入门图像分类-猫狗分类-安卓》，介绍了使用TensorFlow训练一个猫狗图像分类器的模型并在安卓应用上使用的全过程。 在这一篇文章中，将采用 MobileNet 来重新训练一个猫狗图像分类器。 一、 MobileNet 介绍 MobileNet是一种轻量…
KNN最近邻节点算法分类回归预测基础算法、优化方案及python代码实现
0.基本介绍：
K-NearestNeighbor，最近邻节点算法一种惰性学习算法，存储已有数据样本，推理新样本时计算与其距离最近的K个已有样本点，通过投票（分类）或者加权平均（回归）的…
PointNet：利用深度学习对点云进行3D分类和语义分割
PointNet：利用深度学习对点云进行3D分类和语义分割 参考自，PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 代码仓库地址为：https://github.com/charlesq34/pointnet/ 介绍
这次介绍的是一个比较基础的工作…
基于遗传算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法-附代码
基于遗传算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法 文章目录 基于遗传算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于遗传算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab代码 摘要：本文利用遗传算法对核极限学习机(KELM)进行优化，并用于分类 1.KE…
《SVM支持向量机实现一个线性分类|CSDN创作打卡》
支持向量机在进行决策的时候，所选取的决策边界需要满足一个条件，也就是距离两个分类中最近点的距离是最长的。也可以理解为我们用支持向量机进行分类的时候，要做的就是将能够区分不同类别的数据的决策边界距离最近的点的距离最大化 这么说可能…
使用Keras构建分类问题的MLP神经网络——用于糖尿病预测
大家好，我是带我去滑雪！ Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高级 API，它基于 Python编写，并能够运行于 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 等深度学习框架之上。Keras简化了深度神经网络的构建流程，让用户能够更加…
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
Bilinear CNN：细粒度图像分类网络，对Bilinear CNN中矩阵外积的解释。
文章目录 一、Bilinear CNN 的网络结构二、矩阵外积（outer product）2.1 外积的计算方式2.2 外积的作用 三、PyTorch 网络代码实现 细粒度图像分类（fine-grained image recognition）的目的是区分类别的子类，如判别一只狗…
【吴恩达老师《机器学习》】课后习题3之【逻辑回归解决多分类】与【神经网络】笔记(代码注释详细)
本次习题所用到的数据，#数据集：ex3data1.mat，参数：ex3weights.mat。在文章开头，下载即可！
逻辑回归解决多分类问题
二分类VS多分类
在机器学习中，分类是一种监督学习任务，其中我们…
深度学习基于Resnet18的图像多分类--训练自己的数据集(超详细 含源码)
1.ResNet18原理
2.文件存储 一个样本存放的文件夹为dataset 下两个文件夹 train和test文件(训练和预测)
3.训练和测试的文件要相同。下面都分别放了 crane (鹤)、elephant(大象)、leopard(豹子)
4.编写预测的Python文件：code.py 跟dataset是同级路径。
5.code.p…
基于卷积神经网络的高光谱图像分类
文章目录 引言1. 基于光谱特征2. 基于空间特征3. 基于空谱特征3.1 空间特征和光谱特征的融合3.2 基于3D-CNN分类 4. 总结 引言
近年来深度学习的技术在计算机视觉领域中大放异彩，使得对多光谱数据分类的研究迅速发展，结合2D-CNN，3D-CNN&…
深度学习训练营之文本分类识别
深度学习训练营之文本分类识别 原文链接环境介绍前置工作设置环境设置GPU加载数据 构建词典生成数据批次和迭代器模型定义定义实例 定义训练函数和评估函数模型训练模型评估 原文链接 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍦 参考…
使用 BERT 进行文本分类 （03/3）
一、说明 在使用BERT（2）进行文本分类时，我们讨论了什么是PyTorch以及如何预处理我们的数据，以便可以使用BERT模型对其进行分析。在这篇文章中，我将向您展示如何训练分类器并对其进行评估。
二、准备数据的又一个步骤 …
【机器学习教程】三、决策树保姆式详解
引言
决策树（Decision Trees）是机器学习领域中常用的分类和回归算法之一。它通过构建树形结构来表示特征与目标变量之间的关系，可以用于解决分类、回归和特征选择等问题。决策树算法具有直观、解释性强和易于理解的优点，因此被广泛应用于各个领域。
本文将详细介绍决策树…
cuda多版本管理和分类、运行时cuda、驱动cuda
简单的信息查看和调试命令
运行时只会采用虚拟环境里面的cuda运行时版本，所以不用显示切换cuda版本，只要支持即可。
查看cuda版本
ls -l /usr/local | grep cuda这里是安装的cuda存放的地方和软链接的位置./usr/local/cuda是一个软链接，链…
Hiera：一个没有Bells-and-Whistles的分层视觉转换器
文章目录 Hiera: A Hierarchical Vision Transformer without the Bells-and-Whistles摘要本文方法实验结果 Hiera: A Hierarchical Vision Transformer without the Bells-and-Whistles
摘要
现代层次视觉转换器在追求监督分类性能的过程中增加了一些特定于视觉的组件。虽然…
Java的几种工厂模式的区别，特点，缺点和使用范围
工厂模式有以下几种形态: 简单工厂(Simple Factory)模式 工厂方法(Factory Method)模式,又称多形性工厂(Polymorphic Factory)模式 抽象工厂(Abstract Factory)模式,又称工具箱(Kit或Toolkit)模式 在简单工厂模式中,一个工厂类处于对产品类实例化调用的中…
【FATE联邦学习】非分类、回归任务，如何获得联邦模型的输出？
一般来说，从FATE框架中获得数据使用get_component(name).get_output_data()。 但是这样子在目前的1.x的FATE中，只能以分类、回归的格式输出才能获得。
如果是图片、文本、token embedding等，用这种方式根本拿不到模型的输出。
经过跟FATE社…
回顾分类决策树相关知识并利用python实现
大家好，我是带我去滑雪！ 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，呈树形结构，在分类问题中，表示预计特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为…
交换机是否会梦见机器学习？面向网络内分类
交换机是否会梦见机器学习？面向网络内分类
摘要
机器学习目前正在推动技术和社会革命。虽然可编程交换机已被证明对网络内计算非常有用，但是在可编程交换机内进行机器学习迄今为止取得了很少的成功。不利用网络设备进行机器学习会付出高昂的代价&#…
《PyTorch深度学习实践》第九讲 多分类问题
b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》课程第九讲多分类问题笔记与代码：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p9&vd_sourceb17f113d28933824d753a0915d5e3a90 二分类问题中计算出 P ( y 1 ) P(y1) P(y1)即可直接得到 P ( y 0 ) P(y0) P(y0)࿰…
基于ENVI的遥感影像的非监督分类
ENVI包括了ISODATA和K-Mean两种非监督分类方法。
ISODATA（Iterative Self-Orgnizing Data Analysize Technique）是一种重复自组织数据分析技术，计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合&#x…
【Python机器学习】实验13 基于神经网络的回归-分类实验
文章目录 神经网络例1 基于神经网络的回归(简单例子)1.1 导入包1.2 构造数据集（随机构造的）1.3 构造训练集和测试集1.4 构建神经网络模型1.5 采用训练数据来训练神经网络模型 实验：基于神经网络的分类(鸢尾花数据集)1. 导入包2. 构造数据集3.…
图卷积神经网络文本分类,卷积神经网络文本分析
卷积神经网络主要做什么用的？
卷积网络的特点主要是卷积核参数共享，池化操作。
参数共享的话的话是因为像图片等结构化的数据在不同的区域可能会存在相同的特征，那么就可以把卷积核作为detector，每一层detect不同的特征…
机器学习——贝叶斯（三种分布）/鸢尾花分类分界图/文本分类应用
0、前言：
机器学习中的贝叶斯的理论基础是数学当中的贝叶斯公式。这篇博客强调使用方法，至于理论未作深究。机器学习中三种类型的贝叶斯公式：高斯分布（多分类）、多项式分布（文本分类）、伯努利分…
Python_OpenCV(滤镜_深度传感器_特征匹配_视觉跟踪识别_分类)及其C++ArUco标记姿态计算
滤镜
创建黑白铅笔素描
为了获得相机框架的铅笔素描（即黑白图），我们将使用两种图像融合技术，即躲避和刻录。 这些术语是指在传统摄影的打印过程中使用的技术； 在这里，摄影师可以控制暗室照片某些区域的曝…
统计学习基础--第四章 分类
目录
一、逻辑斯谛回归（logistic）
1、Logistic模型
（1）概率
（2）逻辑斯谛函数
（3）注意
2、估计回归系数
（1）方法：极大似然估计
࿰…
实例：电力窃漏电用户自动识别-神经网络和决策树
1、数据划分
R语言实现：
将专家样本划分为测试样本和训练样本，随机选取20%为测试样本，剩下来的作为训练样本。
data read.csv(file"model.csv")colnames(data) c("time","userid","ele_ind",&q…
3、【正式建模】之数据划分、模型选择以及模型评估、调优
前情回顾之预处理from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, Imputer
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.decomposition import PCA自带数据集导入 load* 和 fetc…
Kaggle分类问题Titanic——Machine Learning from Disaster
目录 前言1 题目介绍2 数据清洗3 数据可视化分析4 模型训练5 源码 前言
这是我在大三选修课的课程设计，内容参考了Kaggle上高赞的代码，有详细批注，整体比较基础，结构相对完整，便于初学者学习。这个是一个分类问题&am…
【数据挖掘】第4章 分类：基本概念与技术
分类：基本概念与技术
4.1 分类的基本概念
分类任务示例分类的定义：测试集、训练集、预测测试集建立分类模型的一般方法 第一步：建立模型 步骤一：将样本转化为等维的数据特征步骤二：选择与类别相关的特征步骤三&#…
论文笔记：从不平衡数据流中学习的综述: 分类、挑战、实证研究和可重复的实验框架
0 摘要
论文：A survey on learning from imbalanced data streams: taxonomy, challenges, empirical study, and reproducible experimental framework 发表：2023年发表在Machine Learning上。 源代码：https://github.com/canoalberto/imba…
【计算机视觉】使用 notebook 展示如何下载和运行 CLIP models，计算图片和文本相似度，实现 zero-shot 图片分类
文章目录 一、CLIP 模型二、准备三、加载模型四、查看图片处理器五、文本分词六、输入图片和文本，并可视化七、将图片和文字 encode 生成特征八、计算 cosine 相似度九、零样本进行图片分类十、编写函数进行图片分类十一、测试自己的函数十二、编写函数对多图片进行…
TensorFlow二元-多类-多标签分类示例
探索不同类型的分类模型，使用 TensorFlow 构建二元、多类和多标签分类器。
二元分类
简述
逻辑回归
二元交叉熵
二元分类架构
案例：逻辑回归预测获胜团队
多类分类
简述
Softmax 函数
分类交叉熵
多类分类架构
案例：预测航天飞机…
自然语言处理实战项目19-基于ALBERT模型进行微调的项目-文本分类中的合同类型描述的分类
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目19-基于ALBERT模型进行微调的项目-文本分类中的合同类型描述的分类。本文中，我主要将探讨如何使用预训练的ALBERT模型进行微调，以解决文本分类问题，特别是对合同类型的分类。在ALBERT这个模型中，Google研究人员…
从零开始做ISPRS Potsdam地物分类研究——数据预处理
我跑的模型需要将数据裁剪为小图 裁剪RGB,DSM和Label数据，大小为1024，步长512，有重叠的裁剪 import cv2
import os
from PIL import Image
import numpy as np# Cutting the input image to h*w blocks
def clip_picture(file_path,outPath,…
不同学习任务的评价方法
图像识别分析数据集是一个多分类数据集，在预测结果评估过程中与需要注意一些问题[Everingham M]: 1. 在图像分类任务中，仅用一个标签标示样本，而图像中可能包含多个类别的物体。面对这种问题，可以借鉴图像检索的评估思路ÿ…
《继电器元器件》的特性分析
一、继电器：一种电控制器件，它具有控制系统(输入回路)和被控制系统(输出回路)，实际上是用小电流去控制大电流运作的一种“自动开关”，故在电路中起到自动调节、安全保护、转换电路等作用。继电器又包括常开触点与常闭触点两种。常…
训练技巧之百万级类别的分类模型的拆分训练
1. 背景
很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的，分类的训练方式中存在一个很大的问题，就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了，以512为特征为例：
类别数参数矩阵尺寸参数矩阵大小（MB）
100w类别…
第4节 MySQL 锁的分类及实现原理 2021-12-25
Java组件总目录
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 MySQL 锁的分类Java组件总目录一、Upate 语句执行整体流程二、MySQL锁介绍1.锁的粒度分类2.锁的功能分类共享锁Shared Locks（S锁）:排…
最小二乘法手写数字分类
MNIST数据集
MNIST数据集包括70000 张 28 28的手写数字灰度图像，图像数据已经被转换为28 28 784维的向量形式存储，标签对应的为10维向量存储，如：数字3对应的标签为[0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0]。数据集官网上分为…
NLP 项目：维基百科文章爬虫和分类 - 语料库阅读器
塞巴斯蒂安 一、说明 自然语言处理是机器学习和人工智能的一个迷人领域。这篇博客文章启动了一个具体的 NLP 项目，涉及使用维基百科文章进行聚类、分类和知识提取。灵感和一般方法源自《Applied Text Analysis with Python》一书。 在接下来的文章中，我将…
![[管理与领导-108]：IT人看清职场中的隐性规则 - 5 - 你会在不经意间被归属在不同的分类中，一旦分类定型，你就会被打上了某种标签（职场分类方法大全）](https://img-blog.csdnimg.cn/1c3e04878a8e4576a2bb515607f6fdb9.png)
[管理与领导-108]：IT人看清职场中的隐性规则 - 5 - 你会在不经意间被归属在不同的分类中，一旦分类定型，你就会被打上了某种标签（职场分类方法大全）
目录
前言：
一、关于分类
1.1 什么是分类
1.2 分类是人们理解复杂问题的一种常见方式
1.3 分类的优点与缺点
1.4 职场中的分类方法
二、职场对人的分类方法1：组织架构
2.1 职位和职级分类
2.2 按照部门、岗位进行分类
三、职场对人的分类方法2…
【GPU常见概念】GPU常见概念及分类简述
随着大模型和人工智能的爆火，大家对GPU的关注持续上升，本文简单简述下GPU经常用的概念。
GPU（图形处理器），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备&…
基于蚁狮优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于蚁狮优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于蚁狮优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.蚁狮优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 蚁狮算法应用 4.测试结果：5.M…
基于被囊群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于被囊群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于被囊群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.被囊群优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 被囊群算法应用 4.测试结果&#x…
卷积神经网络实现彩色图像分类 - P2
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍦 参考文章：365天深度学习训练营-第P2周：彩色识别🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制🚀 文章来源：K同学的学习圈子…
【Python机器学习】实验12 基于神经网络的回归-分类实验
文章目录 神经网络的回归例1 基于神经网络的回归(简单例子)1.1 导入包1.2 构造数据集（随机构造的）1.3 构造训练集和测试集1.4 构建神经网络模型1.5 采用训练数据来训练神经网络模型 实验1 基于神经网络的分类(鸢尾花数据集)1.1 导入包1.2 构造数据集1.3 …
【Sklearn】基于最中心分类器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于最中心分类器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
最近中心分类器（Nearest Centroid Classifier）也被称为近似最近邻…
【Sklearn】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于K邻近算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理模型原理：数学模型： 2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
K最近邻（K-Nearest Neighbors，…
【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
模型原理：
朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的一种分类方法。它假设特征之间相互…
基于强化学习的自动化裁剪CIFAR-10 分类任务(提升模型精度+减少计算量）
基于强化学习的自动化裁剪，提升模型精度的同时减少计算量。
介绍
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RFnHlyQG-1691544546106)(./pic/APT-main.png)]
目前的强化学习工作很多集中在利用外部环境的反馈训练agent，…
神经网络基础-神经网络补充概念-01-二分分类
概念
二分分类是一种常见的机器学习任务，其目标是将一组数据点分成两个不同的类别。在二分分类中，每个数据点都有一个与之关联的标签，通常是“正类”或“负类”。算法的任务是根据数据点的特征来学习一个模型，以便能够准确地将新…
VGG分类实战：猫狗分类
关于数据集
数据集选择的是Kaggle上的Cat and Dog，猫狗图片数量上达到了上万张。你可以通过这里进入Kaggle下载数据集Cat and Dog | Kaggle。
在我的Github仓库当中也放了猫狗图片各666张。
VGG网络
VGG的主要特点是使用了一系列具有相同尺寸 3x3 大小的卷积核进…
【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析
【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析 PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二：目标检测数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目三：情…
【图像分类】基于卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
清华青年AI自强作业hw5：基于CNN实现CIFAR10分类任务
清华青年AI自强作业hw5：基于CNN实现CIFAR10分类任务 简述作业实现遇到的问题相关链接 一起学AI系列博客：目录索引 简述 hw5作业为利用深度卷积神经网络实现CIFAR_10数据集十分类问题，帮助理解CNN的前向传播结构。
CIFAR-10是一个常用的彩色图…
关于使用对d2l 画图过程中出现cannot import name ‘_check_savefig_extra_args‘ from ‘matplotlib.backend_bases‘
今天在用对d2l.train6进行图片分类的训练时候出现了cannot import name _check_savefig_extra_args from matplotlib.backend_bases的错误。导致不能可视化训练过程。
在全网搜索一番过后发现可能是matplotlib版本的问题。使用老版本即可
我是在colab中使用的d2l包࿰…
Transformer在医学影像中的应用综述-分类
文章目录 COVID-19 Diagnosis黑盒模型可解释的模型 肿瘤分类黑盒模型可解释模型 视网膜疾病分类小结 总体结构 COVID-19 Diagnosis
黑盒模型
Point-of-Care Transformer(POCFormer)：利用Linformer将自注意的空间和时间复杂度从二次型降低到线性型。POCFormer有200…
卷积神经网络狗猫数据集的分类
卷积神经网络狗猫数据集的分类 环境搭建 安装Anaconda 具体安装过程，请自行百度 配置TensorFlow、Keras 创建虚拟环境 输入下面命令： conda create -n ppqppl_tfl python3.6
#tf1是自己为创建虚拟环境取的名字，后面python的版本可以根据自己需…
如何评估分类模型的好坏
如何评估分类模型的好坏 评估分类预测模型的质量，常用一个矩阵、三条曲线和六个指标。
一个矩阵：混淆矩阵；三条曲线：ROC曲线、PR曲线、KS曲线；六个指标：正确率Acc、查全率R、查准率P、F值、AUC、BEP值、KS…
【三等奖方案】小样本数据分类任务赛题「复兴15号」团队解题思路
第十届CCF大数据与计算智能大赛（2022 CCF BDCI）已圆满结束。大赛官方竞赛平台DataFountain（简称DF平台）将陆续释出各赛题获奖队伍的方案思路。 本方案为【小样本数据分类任务】赛题的三等奖获奖方案，赛题地址ÿ…
【论文绘图】seaborn分类数据绘图
参考：https://seaborn.pydata.org/tutorial/categorical.html
分类变量关系图中的catplot类似于连续变量中的relplot，默认是stripplot。
分类变量图种类 分类散点图
stripplotswarmplot (kind‘swarm’)
类别分布图
boxplotviolinplotboxenplot …
朴素贝叶斯数据分类------
------------------后期会编辑些关于朴素贝叶斯算法的推导及代码分析-----------------
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB, BernoulliNB, MultinomialNB
from sklear…
Pytorch代码入门学习之分类任务（二）：定义数据集
一、导包
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
二、下载数据集
2.1 代码展示
# 定义数据加载进来后的初始化操作：
transform transforms.Compose([# 张量转换：transforms.ToTensor(),# 归一化操作&#x…
天梯赛分类练习-3——7-8 公路村村通 (30 分)
现有村落间道路的统计数据表中，列出了有可能建设成标准公路的若干条道路的成本，求使每个村落都有公路连通所需要的最低成本。
输入格式: 输入数据包括城镇数目正整数N（≤1000）和候选道路数目M（≤3N）&#…
基于ResNet18网络训练二分类模型
目录
一、背景介绍
二、数据构建
三、模型构建及训练
3.1 采用预训练的权重进行训练
3.2 固定模型的参数，训练过程中不更新
3.3 如何保存训练好的模型？
3.4 如何查看可视化训练过程？
四、模型预测
五、查看网络各层的参数
六、可视…
使用 Python 进行自然语言处理第 5 部分：文本分类
一、说明 关于文本分类，文章已经很多，本文这里有实操代码，明确而清晰地表述这种过程，是实战工程师所可以参照和依赖的案例版本。 本文是 2023 年 1 月的 WomenWhoCode 数据科学跟踪活动提供的会议系列文章中的一篇。 之前的文章在…
分类算法系列⑤：决策树
目录
1、认识决策树
2、决策树的概念
3、决策树分类原理
基本原理
数学公式
4、信息熵的作用
5、决策树的划分依据之一：信息增益
5.1、定义与公式
5.2、⭐手动计算案例
5.3、log值逼近
6、决策树的三种算法实现
7、API
8、⭐两个代码案例
8.1、决策树…
pytorch-神经网络-手写数字分类任务
Mnist分类任务： 网络基本构建与训练方法，常用函数解析 torch.nn.functional模块 nn.Module模块 读取Mnist数据集 会自动进行下载 %matplotlib inlinefrom pathlib import Path
import requestsDATA_PATH Path("data")
PATH DATA_PATH / &…
点云从入门到精通技术详解100篇-ICESat-2 光子点云去噪分类（续）
目录
3.3.2 光子点云去噪
3.4 基于箱线图的离散噪声光子检测
3.5 实验结果与分析
3.5.1 精度评估方法
机器学习实战-系列教程7：SVM分类实战2线性SVM（鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架）项目实战、代码解读
🌈🌈🌈机器学习 实战系列 总目录 本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 SVM分类实战1之简单SVM分类 SVM分类实战2线性SVM SVM分类实战3非线性SVM
3、不同软间隔C值
3.1 数据标准化的影响 如图左边是没…
机器学习实战-系列教程8：SVM分类实战3非线性SVM（鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架）项目实战、代码解读
🌈🌈🌈机器学习 实战系列 总目录 本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 SVM分类实战1之简单SVM分类 SVM分类实战2线性SVM SVM分类实战3非线性SVM
4、非线性SVM
4.1 创建非线性数据
from sklearn.data…
Pytorch intermediate(三) RNN分类
使用RNN对MNIST手写数字进行分类。RNN和LSTM模型结构
pytorch中的LSTM的使用让人有点头晕，这里讲述的是LSTM的模型参数的意义。 1、加载数据集
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torc…
前馈神经网络多分类任务
pytorch深度学习的套路都差不多，多看多想多写多测试，自然就会了。主要的技术还是在于背后的数学思想和数学逻辑。
废话不多说，上代码自己看。
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torchvision
import torchvisi…
使用bert进行文本二分类
构建BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的训练网络可以使用PyTorch来实现。下面是一个简单的示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer# Load BERT to…
[deeplearning]pytorch实现softmax多分类问题预测训练
写在前面：俺这两天也是刚刚加入实验室，因为之前的学习过程中用到更多的框架是tensorflow，所以突然上手pytorch多少有些力不从心了。
这两个框架的主要区别在与tensorflow更偏向于工业使用，所以里面的很多函数和类都已经封装得很完…
分类散点图 stripplot() 加辅助线axhline() 多图合一
分类散点图 stripplot 加辅助线axhline 多图合一 效果图代码 画图没有什么可说的，直接上图 效果图 代码
# 绘制图， 查看是否数值在阈值上
plt.figure(figsize(30, 18))
n 0
for header, value_list in info_dict.items():ref_value_list ref_info_dic…
多分类中混淆矩阵的TP,TN,FN,FP计算
关于混淆矩阵，各位可以在这里了解：混淆矩阵细致理解_夏天是冰红茶的博客-CSDN博客
上一篇中我们了解了混淆矩阵，并且进行了类定义，那么在这一节中我们将要对其进行扩展，在多分类中，如何去计算TP࿰…
YOLOv5 分类模型 数据集加载
YOLOv5 分类模型 数据集加载
flyfish
数据集的加载 python实现，不使用torch库 简化实现
import os
import os.path
from typing import Any, Callable, cast, Dict, List, Optional, Tuple, Unionclass DatasetFolder:def __init__(self,root: str,) -> None:…
第1关：knn算法概述
*任务描述 本关任务：使用python实现方法，找出目标样本最近的k个样本。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.knn算法思想，2.距离度量。 knn算法思想 k-近邻（k-nearest neighbor ,knn）是一种…
C# Onnx Yolov8 Cls 分类
效果 项目 代码
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System…
计算机视觉的应用16-基于pytorch框架搭建的注意力机制，在汽车品牌与型号分类识别的应用
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用16-基于pytorch框架搭建的注意力机制，在汽车品牌与型号分类识别的应用，该项目主要引导大家使用pytorch深度学习框架，并熟悉注意力机制模型的搭建，这个…
基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类 计算机竞赛
文章目录 0 简介1 常用的分类网络介绍1.1 CNN1.2 VGG1.3 GoogleNet 2 图像分类部分代码实现2.1 环境依赖2.2 需要导入的包2.3 参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4 从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5 数据预…
进阶课2——语音分类
语音分类主要是对语音从不同的维度进行识别和分类，这些维度可以包括语种、性别、年龄段、情绪、说话人身份等，具体如下：
语种分类：根据发音人的母语或者惯用语言，将语音分为不同的语种，例如中文、英文、法…
计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）
车辆跟踪及测距
该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了 YOLOv5目标检测算法和 DeepSORT 目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和…
Pytorch-MLP-Mnist
文章目录 model.pymain.py参数设置注意事项初始化权重如果发现loss和acc不变关于数据下载关于输出格式 运行图 model.py
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.nn.init as initclass MLP_cls(nn.Module):def __init__(self,in_dim28*28):super…
分类问题和回归问题的区别是什么？
分类问题和回归问题是机器学习和统计分析中两种不同类型的问题，它们的主要区别在于其目标和处理方式： 问题类型： 分类问题（Classification）：在分类问题中，目标是将数据分为不同的类别或标签。这…
PyG-GCN-Cora(在Cora数据集上应用GCN做节点分类)
文章目录 model.pymain.py参数设置注意事项运行图 model.py
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConv
import torch.nn.functional as F
class gcn_cls(nn.Module):def __init__(self,in_dim,hid_dim,out_dim,dropout_size0.5):super(gcn_cls,self).__i…
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
文章目录 一、演示多分类效果二、PaddleClas介绍三、代码获取四、数据集获取五、环境搭建六、数据格式分析七、模型训练7.1 其他训练指标 八、模型预测九、模型评估十、PaddleClas相关博客 一、演示多分类效果 二、PaddleClas介绍
PaddleClas主要构件：
PP-ShiTu&a…
pytorch迁移学习训练图像分类
pytorch迁移学习训练图像分类 一、环境配置二、迁移学习关键代码三、完整代码四、结果对比 代码和图片等资源均来源于哔哩哔哩up主：同济子豪兄 讲解视频：Pytorch迁移学习训练自己的图像分类模型
一、环境配置
1，安装所需的包
pip install …
基于适应度相关算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于适应度相关算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于适应度相关算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于适应度相关优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针…
基于世界杯算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于世界杯算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于世界杯算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于世界杯优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
leetcodelintcode分类刷题：图论（三、多源最小距离问题）
1、本次总结的题目通常是多个源头节点分别求解到达目标节点的最小距离，目标节点可能为多个，也可能为一个；要采用广度优先搜索的方法，但先提前入队的不是源头节点了，而是目标节点，由目标节点为基准一圈一圈的…
推送服务本地通知频次及分类管控通知
尊敬的华为开发者：
为了给用户提供更好的消息通知体验，营造清朗网络空间。从2023年9月15日开始，华为推送服务将基于《华为消息分类标准》对本地通知进行灰度管控，主要包括对应用发送的本地通知进行分类管理，以及对资讯…
Pytorch之LeNet-5图像分类
💂 个人主页:风间琉璃🤟 版权: 本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主💬 如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦 目录
前言
一、LeNet-5
二、LeNet-5网络实现
1.定义LeNet-5模型
2.加载数…
基于类电磁机制算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于类电磁机制算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于类电磁机制算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于类电磁机制优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针…
【深度学习实验】前馈神经网络（三）：自定义两层前馈神经网络（激活函数logistic、线性层算子Linear）
目录
一、实验介绍 二、实验环境
1. 配置虚拟环境
2. 库版本介绍
三、实验内容
0. 导入必要的工具包
1. 构建数据集 2. 激活函数logistic
3. 线性层算子 Linear
4. 两层的前馈神经网络MLP
5. 模型训练 一、实验介绍
本实验实现了一个简单的两层前馈神经网络 激活函数…
【多任务案例：猫狗脸部定位与分类】
【猫狗脸部定位与识别】 1 引言2 损失函数3 The Oxford-IIIT Pet Dataset数据集4 数据预处理4 创建模型输入5 自定义数据集加载方式6 显示一批次数据7 创建定位模型8 模型训练9 绘制损失曲线10 模型保存与预测 1 引言
猫狗脸部定位与识别分为定位和识别，即定位猫狗…
基于猫群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于猫群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于猫群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.猫群优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 猫群算法应用 4.测试结果：5.M…
在CIFAR-10数据集上构建ResNet-18模型（pytorch版）
文章目录 1. 构建ResNet模型1.1 前置条件1.2 构建Residual Block1.3 构建ResNet-181.4 模型测试 2. 训练与评估2.1 数据预处理与加载2.2 模型训练2.3 模型评估 参考文献 1. 构建ResNet模型
我们将使用PyTorch框架来实现一个简化版的ResNet-18模型。我们的目标是构建一个可以在…
基于回溯搜索优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于回溯搜索优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于回溯搜索优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.回溯搜索优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 回溯搜索算法应用 4.测试结果…
GEE ——绘制二元分类的特征 (ROC) 曲线、计算曲线下面积 (AUC)
简介：
一个示例 GEE 脚本，用于绘制二元分类的接收者操作特征 (ROC) 曲线、计算曲线下面积 (AUC) 并找到最接近完美分类的截止点。
要计算ROC曲线，首先需要计算分类器不同阈值下的真正率（TPR）和假正率（FPR）。TPR是正确分类的正例的比例，而FPR是错误分类的负例的比例。…
基于混合蛙跳优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于混合蛙跳优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于混合蛙跳优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.混合蛙跳优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 混合蛙跳算法应用 4.测试结果…
基于自私羊群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于自私羊群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于自私羊群优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.自私羊群优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 自私羊群算法应用 4.测试结果…
基于帝国主义竞争优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于帝国主义竞争优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于帝国主义竞争优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.帝国主义竞争优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 帝国主义竞争算…
基于入侵杂草优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于入侵杂草优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于入侵杂草优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.入侵杂草优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 入侵杂草算法应用 4.测试结果…
3_使用传统CNN网络训练图像分类模型
使用传统CNN网络训练图像分类模型
1. MNIST
首先，定义一下超参数等
import torch# dataset
input_shape = 28
num_classes = 10# hyper
batch_size = 64
num_epochs = 5
learning_rate = 1e-3# gpu
device = torch.device(cuda
论文阅读：一种通过降低噪声和增强判别信息实现细粒度分类的视觉转换器
论文标题： A vision transformer for fine-grained classification by reducing noise and enhancing discriminative information 翻译： 一种通过降低噪声和增强判别信息实现细粒度分类的视觉转换器
摘要
最近，已经提出了几种基于Vision T…
文献阅读：基于改进ConvNext的玉米叶片病害分类
文献阅读：基于改进ConvNext的玉米叶片病害分类
CBAM注意力机制模块：
1：通道注意力模块，对输入进来的特征层分别进行全局平均池化（AvgPool）和全局最大池化（MaxPool）（两个…
基于水循环优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于水循环优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于水循环优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.水循环优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 水循环算法应用 4.测试结果&#x…
基于蝠鲼觅食优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于蝠鲼觅食优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于蝠鲼觅食优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.蝠鲼觅食优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 蝠鲼觅食算法应用 4.测试结果…
机器学习---朴素贝叶斯分类器的实现（对文本进行侮辱性言论和非侮辱性言论的分类）
1. loadDataSet函数
import numpy as np# 构造loadDataSet函数用于生成实验样本
def loadDataSet(): postingList[[my, dog, has, flea, problems, help, please],[maybe, not, take, him, to, dog, park, stupid],[my, dalmation, is, so, cute, I, love, him],[stop, postin…
YOLO物体检测系列3：YOLOV3改进解读
🎈🎈🎈YOLO 系列教程 总目录
YOLOV1整体解读 YOLOV2整体解读
YOLOV3提出论文：《Yolov3: An incremental improvement》
1、YOLOV3改进
这张图讲道理真的过分了！！！我不是针对谁，在…
基于秃鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于秃鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于秃鹰优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.秃鹰优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 秃鹰算法应用 4.测试结果：5.M…
基于堆优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码
基于堆优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码 文章目录 基于堆优化优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.堆优化优化BP神经网络3.1 BP神经网络参数设置3.2 堆优化算法应用 4.测试结果&#x…
利用jupyter进行分类
Jupyter Notebook是一个非常强大的工具，可以用于各种数据分析和机器学习任务，包括分类问题。在Jupyter Notebook中进行分类通常需要以下步骤： 导入所需的库：首先，你需要导入必要的Python库，例如NumPy、Pand…
SK-Net eca注意力机制应用于ResNet (附代码)
resnet发展历程 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf
代码地址：https://github.com/pppLang/SKNet
1.是什么？
SK-net网络是一种增加模块嵌入到一些网络中的注意力机制，它可以嵌入和Resnet中进行补强，嵌入…
机器学习实验三：决策树-隐形眼镜分类（判断视力程度）
决策树-隐形眼镜分类（判断视力程度） Title : 使用决策树预测隐形眼镜类型 # Description :隐形眼镜数据是非常著名的数据集 ，它包含很多患者眼部状况的观察条件以及医生推荐的隐形眼镜类型 。 # 隐形眼镜类型包括硬材质 、软材质以及不适合佩…
针对多分类问题，使用深度学习--Keras进行微调提升性能
前面的文章对二分类问题用Keras进行了Fine-tune，使得模型的准确率进一步提升，此处对于多分类问题，尝试使用Fine-tune来提升性能。
1. 准备数据集
为了演示，本次选用了博文keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）中提到的数据集，原始的数据集…
CNN 卷积神经网络之 DenseNet 网络的分类统一项目(包含自定义数据集的获取)
1. DenseNet 网络介绍
本章实现的项目是DenseNet 网络对花数据集的五分类，下载链接：
基于迁移学习的 DenseNet 图像分类项目
DenseNet 网络是在 ResNet 网络上的改进，大概的网络结构如下： 1.1 卷积的简单介绍
图像识别任务主要…
【深度学习】pytorch——实现CIFAR-10数据集的分类
笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~ 往期文章： 【深度学习】pytorch——快速入门 CIFAR-10分类 CIFAR-10简介CIFAR-10数据集分类实现步骤一、数据加载及预处理实现数据加载及预处理归一化的理解访问数据集Dataset对象Dataloader对象 二、…
基于果蝇算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于果蝇算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于果蝇算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于果蝇优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
基于引力搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于引力搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于引力搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于引力搜索优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测
大家好，我是带我去滑雪！ 自组织神经网络可以通过对客观事件的反复观察、分析与比较，自行提示内在规律，并对具有共同特征的事物进行正确的分类。该网络更与人脑中生物神经网络的学习模式类似，即可以通过自动寻找样本中的…
（Matalb分类预测）GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络的多维分类预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、部分代码展示：
四、完整代码数据说明手册下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于M…
基于象群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于象群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于象群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于象群优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
基于黏菌算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于黏菌算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于黏菌算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于黏菌优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
基于黄金正弦算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于黄金正弦算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于黄金正弦算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于黄金正弦优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于共生生物算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于共生生物算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于共生生物算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于共生生物优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
MATLAB--pie函数绘制分类饼图（1）--附案例代码
MATLAB–pie函数绘制分类饼图（1） 目录 MATLAB--pie函数绘制分类饼图（1）摘要1. pie函数概述2. 使用pie函数绘制分类图的步骤步骤1：准备数据步骤2：调用pie函数步骤3：定制图形（可选&…
![NNDL卷积神经网络-使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类 [HBU]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/bac7f553e6da42e390765965758f4427.jpeg)
NNDL卷积神经网络-使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类 [HBU]
目录
Adam优化器引入
数据处理
*将文件数据集进行解压
数据读取
构造Dataset类
模型构建
模型训练
模型评价
模型预测
什么是“预训练模型”？什么是“迁移学习”？
比较 使用预训练模型 和 不使用预训练模型 的效果
总结 前言：
原…
UniRepLKNet实战：使用 UniRepLKNet实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上…
怎么把PDF转成图片格式？分享一个PDF转图片的方法
在数字时代，PDF文件已经成为我们日常工作中不可或缺的一部分。然而，有时候我们需要将PDF文件中的内容转换为图片格式，这涉及到将PDF转图片的需求。PDF转图片的需求来源于不同的应用场景。在某些情况下，我们需要将PDF文件中的内容以…
基于蛾群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于蛾群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于蛾群算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于蛾群优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
基于和声算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于和声算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于和声算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于和声优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络的光滑…
Pandas.DataFrame.groupby() 数据分组(数据透视、分类汇总) 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新
关于Pandas版本： 本文基于 pandas2.1.2 编写。
关于本文内容更新： 随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。
Pandas稳定版更新及变动内容整合专题： Pandas稳定版更新及变动迭持续更新。 Pandas API参…
基于黑猩猩算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于黑猩猩算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于黑猩猩算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于黑猩猩优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
基于蝠鲼觅食算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于蝠鲼觅食算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于蝠鲼觅食算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于蝠鲼觅食优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
基于热交换算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于热交换算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于热交换算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于热交换优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
![34、StoHisNet：CNN+Transformer结合首次用于胃病理图像4分类[奔狼怎配质疑雄狮!]](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/22390d480e80497fa1909ba746a06bc8.jpeg)
34、StoHisNet：CNN+Transformer结合首次用于胃病理图像4分类[奔狼怎配质疑雄狮!]
本文由贵州大学医学院，贵州省人民医院医学影像教研室，精密影像诊疗国际示范合作基地，贵州大学计算机科学与技术学院，清华大学北京信息科学与技术国家研究中心，共同合作，于2022年5月28日发表于<Computer …
基于吉萨金字塔建造算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于吉萨金字塔建造算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于吉萨金字塔建造算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于吉萨金字塔建造优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要&a…
机器学习实验1——朴素贝叶斯和逻辑回归分类Adult数据集
实验内容 数据预处理
实验内容
基于Adult数据集，完成关于收入是否大于50K的逻辑回归分类、朴素贝叶斯模型训练、测试与评估。
数据预处理
"""数据预处理
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot a…
基于未来搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于未来搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于未来搜索算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于未来搜索优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
Facebook的DINO，无监督模型，可用于分类和分割任务
Facebook的DINO 参考：https://blog.csdn.net/hello_dear_you/article/details/133695006 代码：https://github.com/facebookresearch/dino/tree/main DINO本质上是一种自监督学习方法，其核心思想是通过在大规模的无标签数据集上进行对比学习&…
基于黑寡妇算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于黑寡妇算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于黑寡妇算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于黑寡妇优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
AT800(3000) +昇腾300V 之 第一个例子图片分类
第一个列子 背景开发流程准备模型开发推理流程编码 编译与运行 背景
第一个例子是 图片分类的应用
因第一个，直接获取已训练好的开源模型，选择Caffe框架的ResNet-50模型。
ResNet-50模型的基本介绍如下：
输入数据：RGB格式、22…
基于龙格-库塔算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于龙格-库塔算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于龙格-库塔算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于龙格-库塔优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对P…
图像分类(四) 全面解读复现GoogleNet_InceptionV1-V4
论文解读
InceptionV1
前言
论文题目: Going Deeper with Convolutions
Googlenet论文原文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf
之前看过VGG的论文（VGG精读直达）。当时VGG获得了 2014 ILSVRC 图像分类的第二名，今天来看一下第一名…
基于变色龙算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于变色龙算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于变色龙算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于变色龙优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神经网络…
基于骑手优化算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于骑手优化算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于骑手优化算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于骑手优化优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
线性【SVM】数学原理和算法实现
一. 数学原理 SVM是一类有监督的分类算法，它的大致思想是：假设样本空间上有两类点，如下图所示，我们希望找到一个划分超平面，将这两类样本分开，我们希望这个间隔能够最大化来使得模型泛化能力最强。 如上图所…
4D毫米波雷达分类和工程实现
4D毫米波目标检测信息丰富，可获得目标3维位置信息、径向速度vr和rcs等，能够对目标准确分类。 4D毫米波和激光做好时空同步，可以用激光目标给4D毫米波做标注，提升标注效率。
1 激光用做4D毫米波分类真值 128线激光推理的结果作为4…
NLP之Bert实现文本多分类
文章目录 代码代码整体流程解读debug上面的代码 代码
from pypro.chapters03.demo03_数据获取与处理 import train_list, label_list, val_train_list, val_label_list
import tensorflow as tf
from transformers import TFBertForSequenceClassificationbert_model "b…
【机器学习3】有监督学习经典分类算法
1 支持向量机
在现实世界的机器学习领域， SVM涵盖了各个方面的知识， 也是面试题目中常见的基础模型。 SVM的分类结果仅依赖于支持向量，对于任意线性可分的两组点，它 们在SVM分类的超平面上的投影都是线性不可分的。
2逻辑回归 …
基于遗传算法的电器分类，基于GA的电器分类
目录
背影 遗传算法的原理及步骤 基本定义 编码方式 适应度函数 运算过程 代码 结果分析 展望 完整代码下载链接：基于遗传算法的电器识别，基于遗传算法的电器分类（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88506649
背影
电器…
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解
【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解 文章目录 【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】MobileNets_V2模型算法详解前言MobleNet_V2讲解反向残差结构(Inverted Residuals)兴趣流形(Manifold of interest)线性瓶颈层…
基于北方苍鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码
基于北方苍鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于北方苍鹰算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于北方苍鹰优化的PNN网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：针对PNN神…
【AI读论文】AutoML的8年回顾：分类、综述与趋势
论文标题：Eight years of AutoML: categorisation, review and trends 论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s10115-023-01935-1 本文主要围绕自动机器学习（AutoML）展开了系统性的文献综述，总结了该领…
竞赛选题 题目：垃圾邮件(短信)分类 算法实现 机器学习 深度学习 开题
文章目录 1 前言2 垃圾短信/邮件 分类算法 原理2.1 常用的分类器 - 贝叶斯分类器 3 数据集介绍4 数据预处理5 特征提取6 训练分类器7 综合测试结果8 其他模型方法9 最后 1 前言
🔥 优质竞赛项目系列，今天要分享的是
基于机器学习的垃圾邮件分类
该项目…
HuggingFace-利用BERT预训练模型实现中文情感分类（下游任务）
准备数据集
使用编码工具
首先需要加载编码工具，编码工具可以将抽象的文字转成数字，便于神经网络后续的处理，其代码如下：
# 定义数据集
from transformers import BertTokenizer, BertModel, AdamW
# 加载tokenizer
token Ber…
深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3（CNN相关补充，附详细举例代码1）
【1】激活函数（Activation Function）：在深度学习（CNN）中，激活函数用于引入非线性性质，帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。
（1）ReLU激活函…
【人工智能Ⅰ】实验4：贝叶斯分类
实验4 贝叶斯分类
一、实验目的
1. 了解并学习机器学习相关库的使用。
2. 熟悉贝叶斯分类原理和方法，并对MNIST数据集进行分类。 二、实验内容
1. 使用贝叶斯方法对mnist或mnist variation数据集进行分类，并计算准确率。数据集从网上下载࿰…
基于CSP的运动想象EEG分类任务实战
基于运动想象的公开数据集：Data set IVa (BCI Competition III)1 数据描述参考前文：https://blog.csdn.net/qq_43811536/article/details/134224005?spm1001.2014.3001.5501 EEG 信号时频空域分析参考前文：https://blog.csdn.net/qq_4381153…
【100天精通Python】Day76：Python机器学习-第一个机器学习小项目_鸾尾花分类项目，预测与可视化完整代码（下）
目录
5 模型实现
5.1 分离出评估数据集
5.2 创建不同的模型来预测新数据
基于CLIP的图像分类、语义分割和目标检测
OpenAI CLIP模型是一个创造性的突破； 它以与文本相同的方式处理图像。 令人惊讶的是，如果进行大规模训练，效果非常好。 在线工具推荐： Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 3D…
数据采集接口分类：数据采集、数据的采集有哪些?
中国的人工智能会面临着前所未有的发展机遇，她也将会以真正解决人类钢需载入史册，我们也期待着在天津跟在座的各位合作伙伴共同努力，真正的用人工智能建设美好世界。 API接口数据采集 主流电商数据采集
一、 什么是数据采集 确立一个算法模…
huggingface pipeline零训练样本分类Zero-Shot Classification的实现
1 ： 默认的model 。
from huggingface_hub.hf_api import HfFolder
HfFolder.save_token(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)
from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBart50TokenizerFastfrom transformers import pipelineclassifier p…
阿里文档类图像的智能识别，文档分类自定义分类器
阿里云文档类图像智能识别服务为用户提供了强大的文档处理能力，可以将文档图像中的文本内容、表格数据和结构化信息自动识别并提取出来。而自定义分类器则允许用户根据自己的需求，训练出更适合自己场景的文档分类模型。本文将详细介绍阿里云文档类图像智…
【机器学习】逻辑回归（二元分类）
文章目录 感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归…
浅谈语义分割、图像分类与目标检测中的TP、TN、FP、FN
语义分割 TP：正确地预测出了正类，即原本是正类，识别的也是正类
TN：正确地预测出了负类，即原本是负类，识别的也是负类
FP：错误地预测为了正类，即原本是负类，识别的是正类…
人工智能|深度学习——基于数字图像处理和深度学习的车牌定位
1.研究背景及研究目的和意义 车牌识别Vehicle License Plate Recognition VLPR) 是从一张或一系列数字图片中自动定位车牌区域并提取车牌信息的图像识别技术。车牌识别 以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，是现代智能交通系统的重要组成部分…
四、分类算法 - 朴素贝叶斯算法
目录
1、朴素贝叶斯算法
1.1 案例
1.2 联合概率、条件概率、相互独立
1.3 贝叶斯公式
1.4 朴素贝叶斯算法原理
1.5 应用场景
2、朴素贝叶斯算法对文本进行分类
2.1 案例
2.2 拉普拉斯平滑系数
3、API
4、案例：20类新闻分类
4.1 步骤分析
4.2 代码分析 …
【解决（几乎）任何机器学习问题】：处理分类变量篇（上篇）
这篇文章相当长，您可以添加至收藏夹，以便在后续有空时候悠闲地阅读。 本章因太长所以分为上下篇来上传，文章末尾有下篇链接 很多⼈在处理分类变量时都会遇到很多困难，因此这值得⽤整整⼀章的篇幅来讨论。在本章中，我将…
NLP 使用Word2vec实现文本分类
🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营学习记录博客 🍦 参考文章：365天深度学习训练营 🍖 原作者：[K同学啊 | 接辅导、项目定制]\n🚀 文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/…
【人脸朝向识别与分类预测】基于GRNN神经网络
课题名称：基于GRNN神经网络的人脸朝向识别分类
版本日期：2024-02-20
运行方式：直接运行GRNN0503.m文件
代码获取方式：私信博主或 企鹅号:491052175
模型描述：
采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像…
sklearn随机森林 测试 路面点云分类
一、特征5个坐标 坐标-特征-类别 训练数据 二、模型训练
记录分享给有需要的人，代码质量勿喷
import numpy as np
import pandas as pd
import joblib#region 1 读取数据
dir D:\\py\\RandomForest\\
filename1 trainRS
filename2 .csv
path dirfilename1file…
神经网络系列---回归问题和分类问题
文章目录 回归问题和分类问题回归问题：分类问题：多分类问题：排序问题：自定义损失函数： 回归问题和分类问题
回归问题：
回归问题是一种预测连续数值输出的任务。在这种问题中，模型的目标是根据…
【教程】逻辑回归怎么做多分类
目录
一、逻辑回归模型介绍
1.1 逻辑回归模型简介
1.2 逻辑回归二分类模型
1.3 逻辑回归多分类模型
二、如何实现逻辑回归二分类
2.1 逻辑回归二分类例子
2.2 逻辑回归二分类实现代码
三、如何实现一个逻辑回归多分类
3.1 逻辑回归多分类问题
3.1 逻辑回归多分类的代…
数据分析实战 | 贝叶斯分类算法——病例自动诊断分析
目录
一、数据及分析对象
二、目的及分析任务
三、方法及工具
四、数据读入
五、数据理解
六、数据准备
七、模型训练
八、模型评价
九、模型调参
十、模型预测 一、数据及分析对象
CSV文件——“bc_data.csv”
数据集链接：https://download.csdn.net/d…
Python绘制多分类ROC曲线
目录
1 数据集介绍
1.1 数据集简介
1.2 数据预处理 2随机森林分类
2.1 数据加载
2.2 参数寻优
2.3 模型训练与评估
3 绘制十分类ROC曲线
第一步，计算每个分类的预测结果概率
第二步，画图数据准备
第三步，绘制十分类ROC曲线 1 数据集…
综述 2022-Genome Biology：“AI+癌症multi-omics”融合方法benchmark
Leng, Dongjin, et al. "A benchmark study of deep learning-based multi-omics data fusion methods for cancer." Genome biology 23.1 (2022): 1-32.
被引次数：34作者单位 红色高亮表示写论文中可以借鉴的地方 一、方法和数据集
1. 3个数据集&…
GEE机器学习——利用分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）土地分类分析
分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）方法
分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。CART算法通过构建一棵决策树来对数据进行分类或回归预测。
CART方法的具体步骤如下： 1. 数…
GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定
支持向量机方法
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本点分隔开来，使得两个类别的间隔最大化。具体来说，SVM通过寻找支持向量（即距离超平面最近的样本点），确定…
管理类联考——数学——真题篇——按知识分类——代数——数列
【等差数列 ⟹ \Longrightarrow ⟹ 通项公式： a n a 1 ( n − 1 ) d a m ( n − m ) d n d a 1 − d A n B a_n a_1(n-1)d a_m(n-m)dnda_1-dAnB ana1(n−1)dam(n−m)dnda1−dAnB ⟹ \Longrightarrow ⟹ A d ， B a 1 − d Ad&#x…
如何选择出最适合的backbone模型？图像分类模型性能大摸底
到2023年图像分类backbone模型已经拓展到了几十个系列，而有的新算法还在采样vgg、resnet做backbone，比如2022年提出的GDIP-YOLO还在用VGG16做IA参数预测，那是在浪费计算资源并限制了模型性能的提升，应该将目光放到现在的最新模型中…
【深度学习-图像分类】02 - AlexNet 论文学习与总结
论文地址：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
论文学习 1. 摘要
本研究训练了一个大型深度卷积神经网络（CNN），用于对ImageNet LSVRC-2010比赛中的1.2百万高分辨率图像进行分类，这些图…
卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现
还记得这篇文章吗？迁移学习|代码实现
在这篇文章中，我们知道了在构建模型时，可以借助一些非常有名的模型，这些模型在ImageNet数据集上早已经得到了检验。
同时torchvision模块也提供了预训练好的模型。我们只需稍作修改…
卷积神经网络|猫狗分类系列--导入kaggle猫狗数据集
解决任何真实问题的重要一步是获取数据，Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。 我们将从
https://www.kaggle.com/competitions/dogs-vs-cats/data
下载猫狗数据集，并对其进行一定的操作，以正确的导入到我们的计算机，为接下…
用Bert进行文本分类
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一种基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于自然语言处理任务。以下是对BERT模型的系统解释： 双向编码器（Bidirectional Encoder࿰…
jupyter快速实现单标签及多标签多分类的文本分类BERT模型
jupyter实现pytorch版BERT（单标签分类版）
nlp-notebooks/Text classification with BERT in PyTorch.ipynb
通过改写上述代码，实现多标签分类
参考解决方案 ，我选择的解决方案是继承BertForSequenceClassification并改写&#…
贝叶斯分类器（公式推导+举例应用）
文章目录 引言贝叶斯决策论先验概率和后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器的优点与缺点优点缺点 总结实验分析 引言
在机器学习的世界中，有一类强大而受欢迎的算法——贝叶斯分类器，它倚仗着贝叶斯定理和朴素的独立性假设，…
【特征工程】 分类变量：使用OrdinalEncoder对序数特征进行编码
Ordinal Encoding：序数特征的编码方法
1. Ordinal Encoding是什么？
什么是序数特征？：
序数特征（Ordinal features） 是分类特征中包含一定顺序的变量（如家属人数、教育程度、财产范围…
高光谱分类论文解读分享之HybridSN：基于 3-D–2-D CNN 的高光谱分类（经典回顾）
IEEE GRSL 2019：HybridSN：基于 3-D–2-D CNN 的高光谱分类
题目
HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification
作者
Swalpa Kumar Roy, Student Member, IEEE, Gopal Krishna, Shiv Ram Dubey , Mem…
极简sklearn上手教程，快速体验特性
文章目录 极简sklearn上手教程，快速体验特性1. **环境搭建与安装**2. **用户指南：监督学习模块 - 线性模型**3. **模型评估与选择 - 超参数调优**4. **数据预处理与转换 - 标准化**5. **统计检验与依赖分析 - 部分依赖图**6. **大规模计算与性能优化 - 并…
MATLAB--pie函数绘制复杂分类饼图（2）--附案例代码
MATLAB–pie函数绘制复杂分类数据的饼状图 目录 MATLAB--pie函数绘制复杂分类数据的饼状图摘要1. 问题描述2. 具体步骤：3. 绘制结果4. 小结 摘要
在数据可视化中，饼状图是一种常用的展示分类数据的方式。之前，文章介绍了使用MATLAB绘制饼状图…
【目标分类检测测试指标】
目标分类指标
目标分类指标是指在机器学习和深度学习中，用于衡量模型对目标类别预测准确度的一系列评价标准。以下是一些常见的目标分类指标及其详细说明，并附上Python代码示例（以PyTorch为例）： 准确率（Ac…
机器学习——分类问题、logistic分类算法
之前我们学习的线性回归算法，适用于预测值y为连续值的情况下，但是在分类问题中，预测值y是个离散值，所以线性回归算法不适用。在这篇文章中，主要以二分类问题为例，介绍分类算法————logistic回归算法&…
练习3-softmax分类(李沐函数简要解析)与d2l.train_ch3缺失的简单解决方式
环境为:练习1的环境 网址为:https://www.bilibili.com/video/BV1K64y1Q7wu/?spm_id_from333.1007.top_right_bar_window_history.content.click
代码简要解析
导入模块 导入PyTorch 导入Torch中的nn模块 导入d2l中torch模块 并命名为d2l
import torch
from torch import nn…
植物病害识别：YOLO甘蔗叶片病害识别分类数据集
YOLO甘蔗叶片病害识别数据集, 包含尾孢菌叶斑病，眼斑病，健康，红腐病，锈病，黄叶病6个常见病类别，3300多张图像，yolo标注完整，全部原始图像，未应用增强。 适用于CV项目&…
组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）
基本介绍
组基轨迹建模（Group-Based Trajectory Modeling，GBTM）（旧名称：Semiparametric mixture model）
历史：由DANIELS.NAGIN提出，发表文献《Analyzing Developmental Trajectori…
江大白 | 万字长文，算法工程师的深度经验总结！（建议阅读收藏！）
本文来源公众号“OpenCV与AI深度学习”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。
原文链接：万字长文，算法工程师的深度经验总结！
以下文章来源于知乎：机智的叉烧
链接：https://zhuanlan…
基于机器学习的网络入侵检测二元分类模型构建与性能评估(NSL-KDD数据集)
简介
该项目是一个基于NSL-KDD数据集的网络入侵检测系统，主要采用机器学习方法对网络流量数据进行使用了多种机器学习模型，如逻辑回归、线性SVM、多项式核SVM、高斯核SVM、决策树、随机森林、朴素贝叶斯和K近邻算法训练二元分类（正常/异常&a…
基于决策树实现葡萄酒分类
基于决策树实现葡萄酒分类
将葡萄酒数据集拆分成训练集和测试集，搭建tree_1和tree_2两个决策树模型，tree_1使用信息增益作为特征选择指标，B树使用基尼指数作为特征选择指标，各自对训练集进行训练，然后分别对训练集和测…
App Inventor 2 Personal Image Classifier (PIC) 拓展：自行训练AI图像识别模型，开发图像识别分类App
这里仅仅介绍一下AI图像识别App的实现原理，AI的基础技术细节不在本文讨论范围。通过拓展即可开发出一款完全自行训练AI模型，用于特定识别场景的App了。
我们都知道，人工智能AI的基本原理是事先准备好样本数据（这里指的是图片&…
朴素贝叶斯 | 多分类问题
目录 一. 贝叶斯公式的推导二. 朴素贝叶斯1. 离散的朴素贝叶斯朴素贝叶斯导入示例 离散的朴素贝叶斯训练 2. 连续的朴素贝叶斯3. 伯努利朴素贝叶斯4. 多项式朴素贝叶斯4.1 Laplace平滑4.2 Lidstone平滑 三. 概率图模型1. 贝叶斯网络(Bayesian Network)1.1 全连接贝叶斯网络1.2 …
吴恩达机器学习-可选实验室：可选实验:使用逻辑回归进行分类（Classification using Logistic Regression）
在本实验中，您将对比回归和分类。
import numpy as np
%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
from lab_utils_common import dlc, plot_data
from plt_one_addpt_onclick import plt_one_addpt_onclick
plt.style.use(./deeplearning.mplstyle)jupy…
【机器学习】【决策树】分类树|回归树学习笔记总结
决策树算法概述
基本概念
决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点，每一步都是决策过程 对于判断的先后顺序把控特别严格 一旦将判断顺序进行变化则最终的结果将可能发生改变
往往将分类效果较佳的判断条件放在前面，即先初略分在进行细节分…
神经网络中的损失函数（下）——分类任务
神经网络中的损失函数 前言分类任务中的损失函数交叉熵最大似然信息论信息量信息熵最短平均编码长度交叉熵 KL散度余弦相似度损失函数 总结 前言
上文主要介绍了回归任务中常用的几个损失函数，本文则主要介绍分类任务中的损失函数。
分类任务中的损失函数
为了与…
3、非数值型的分类变量
非数值型的分类变量 有很多非数字的数据，这里介绍如何使用它来进行机器学习。 在本教程中，您将了解什么是分类变量，以及处理此类数据的三种方法。 本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2 提取码：uDzP 文章目录 1、简介2、三种方法的使用1…
![[SS]语义分割——基础知识](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/15200c090deb4f68b408eb9ae73d2f19.png)
[SS]语义分割——基础知识
语义分割前言 目录
一、定义
1、概念
2、 常见分割任务
3、建筑物提取(Building Footprint Extraction)
二、任务数据
1、数据集格式
2、结果具体形式
三、评价指标与标注
1、评价指标
2、标注工具 一、定义
1、概念 语义分割（Semantic Segmentation&…
2.机器学习-K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法原理讲解
2️⃣机器学习-K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法原理讲解 个人简介一算法概述二算法思想2.1 KNN的优缺点 三实例演示3.1电影分类3.2使用KNN算法预测 鸢(yuan)尾花 的种类3.3 预测年收入是否大于50K美元 个人简介 🏘️&…
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建
系列文章目录
【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part1 案例复现 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建 【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用 在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型…
【学习笔记】遥感影像分类相关精度指标
文章目录 0.混淆矩阵1. 精度名词解释2. Kappa系数3.举个栗子参考资料 0.混淆矩阵
混淆矩阵是分类精度的评定指标。是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。
对检核分类精度的样区内所有的像元，统计其分类图中的类别与实际类别之间的…
jetson-inference----docker内运行分类任务
系列文章目录 jetson-inference入门 jetson-inference----docker内运行分类任务 文章目录 系列文章目录前言一、进入jetson-inference的docker二、分类任务总结 前言
继jetson-inference入门 一、进入jetson-inference的docker
官方运行命令 进入jetson-inference的docker
d…
机器学习-04-分类算法-03KNN算法
总结
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与knn算法部分。
本门课程的目标
完成一个特定行业的算法应用全过程：
懂业务会选择合适的算法数据处理算法训练算法调优算法融合 算法评估持续调优工程化…
【SpringBoot】多环境切换的灵活配置
摘要：
本文详细阐述了在SpringBoot框架下实现多环境切换的灵活配置方法，包括基本概念、核心组件、工作流程、需求分析、设计方案、实现步骤、技巧与实践、性能优化与测试、常见问题与解答、总结观点等内容，旨在为读者提供全方位的技术指南。…
分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测
分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现DT决策树多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果
（开源）2023工训大赛智能垃圾分类项目(可循环播放视频，显示垃圾分类信息，拍照识别，垃圾分类，满载报警，压缩）
省赛:由于这个比赛是两年一届，并未做足充分的准备，但是通过一定的单片机基础，加上速成能力，也就是熬夜学，通过疯狂的网络搜索，在省赛第5 入选国赛 下面来简单介绍一下我们作品： 主控࿱…
pytorch文本分类（二）：引入pytorch处理文本数据
pytorch文本数据处理 目录 pytorch文本数据处理1. Pytorch背景2. 数据分割3. 数据加载Dataset代码分析字典的用途代码修改的目的 Dataloader 4. 练习 原学习任务链接
相关数据链接：https://pan.baidu.com/s/1iwE3LdRv3uAkGGI2fF9BjA?pwdro0v 提取码：ro…
提高分类或者预测模型的准确度
模型融合（Ensemble）：尝试将多个模型的预测结果进行融合，可以通过投票、加权平均等方式。这通常可以提高模型的鲁棒性和性能。
自适应学习率调整：使用自适应学习率调整方法，如AdamW中的自适应学习率&#x…
【NLP03-新闻主题分类任务】
新闻主题分类任务
背景
以一段新闻报道中的文本描述内容为输入，使用模型帮助我们判断它最优可能属于哪一种类型的新闻，这是典型的文本分类问题，这里假定每种类型是互斥的，即文本描述有且只有一种类型
新闻主题分类数据
#通过t…
文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+Django网页界面
一、介绍
文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（“体育类”, “财经类”, “房产类”, “家居类”, “教育类”, “科技类”, “时尚类”, “时政类”, “游戏类”, “娱乐类”），基于Te…
FlashInternImage实战：使用 FlashInternImage实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上…
深度学习项目实战：垃圾分类系统
简介：
今天开启深度学习另一板块。就是计算机视觉方向，这里主要讨论图像分类任务–垃圾分类系统。其实这个项目早在19年的时候，我就写好了一个版本了。之前使用的是python搭建深度学习网络，然后前后端交互的采用的是java spring …
Vim实战：使用Vim实现图像分类任务（一）
文章目录 摘要安装包安装timm 数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装Vim环境环境安装过程安装库文件 计算mean和std生成数据集 摘要
论文：https://arxiv.org/pdf/2401.09417v1.pdf 翻译： 近年来，随着深度学习的发展，视觉模型…
【python】python葡萄酒数据集—分类建模与分析（源码+数据集）【独一无二】
👉博__主👈：米码收割机 👉技__能👈：C/Python语言 👉公众号👈：测试开发自动化【获取源码商业合作】 👉荣__誉👈：阿里云博客专家博主、5…
vit细粒度图像分类（三）TRS-DeiT 学习笔记
1.摘要 细粒度图像分类任务由于自身存在的细微的类间差别和巨大的类内差别使其极具挑战性， 为了更好地学习细粒度图像的潜在特征， 该算法将知识蒸馏引入到细粒度图像分类任务中， 提出基于知识蒸馏与目标区域选取的细粒度图像分类方法…
【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于BP神经网络
课题名称：基于BP神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及预测
版本日期：2023-05-15
运行方式: 直接运行BP0501.m 文件即可
代码获取方式：私信博主或QQ：491052175
模型描述：
威斯康辛大学医学院经过多年的收集和整理…
Vim实战：使用 Vim实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上…
TensorFlow2实战-系列教程12：RNN文本分类4
🧡💛💚TensorFlow2实战-系列教程 总目录 有任何问题欢迎在下面留言 本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 8、压缩版本网络模型
class Model(tf.keras.Model):def __init__(self, params):supe…
ImageNet预训练图像分类模型预测单张图像
导入基础工具包
import osimport cv2import pandas as pd
import numpy as npimport torchimport matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
计算设备确定
# 有 GPU 就用 GPU，没有就用 CPU
device torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else c…
深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）
（2）卷积神经网络：英文全称Convolutional Neural Network,简称 CNN 是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层都是卷积…
机器学习本科课程 实验3 决策树处理分类任务
实验3.1 决策树处理分类任务
使用sklearn.tree.DecisionTreeClassifier完成肿瘤分类（breast-cancer）计算最大深度为10时，十折交叉验证的精度(accuracy)，查准率(precision)，查全率(recall)，F1值绘制最大深度…
Python 处理小样本数据的文档分类问题
在处理小样本数据的文档分类问题时，可以尝试使用迁移学习或者基于预训练模型的方法，如BERT、GPT等。然而，直接在这里编写一个完整的深度学习文档分类代码超出了这个平台的限制，但我可以为你提供一个基本的思路和简单示例ÿ…
机器学习本科课程 实验5 贝叶斯分类
实验1.使用sklearn的GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测任务
实验内容：
使用GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测计算各自十折交叉验证的精度、查准率、查全率、F1值根据精度、查准率、查全率、F1值的实际意义以及四个值的对比阐…
基于深度学习算法的轴承故障自主分类
1. 要求
轴承有3种故障：外圈故障，内圈故障，滚珠故障，外加正常的工作状态。如表1所示，结合轴承的3种直径（直径1,直径2,直径3），轴承的工作状态有10类： 表1 轴承故障类别 外…
【iOS分类、关联对象】如何使用关联对象给分类实现一个weak的属性
如何使用关联对象给分类实现一个weak的属性
通过关联对象objc_setAssociatedObject中的策略policy可知，并不支持使用weak修饰对象属性：
typedef OBJC_ENUM(uintptr_t, objc_AssociationPolicy) {OBJC_ASSOCIATION_ASSIGN 0, //assignOBJC_ASSOCIATION…
【项目】基于YOLOv8和RotNet实现圆形滑块验证码(拼图)自动识别（通过识别中间圆形的角度实现）
TOC
一、引言
1.1 实现目标
要达到的效果是使用算法预测中间圆形的角度，返回给服务器，实现自动完成验证码的问题。要实现的内容如下图所示。 1.2 实现思路
思路1（效果较差）：以RotNet要实现的验证码识别为灵感&…
C#基础-五大数据类型
C#的数据类型可以分为五个大类：
1，类（classes）：如 Window，Form，Console，String
2，结构体（structures）：如 Int32，Int64，Single，Double
3，枚举（enumerations）：如 HorizontalAlignment，Visibility
4，接口（interfaces）
5，委托（delegates）
说明：
…
【机器学习之旅】概念启程、步骤前行、分类掌握与实践落地
🎈个人主页：豌豆射手^ 🎉欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 🤗收录专栏：机器学习 🤝希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进…
YOLOv9改进策略：block优化 | Transformer架构ConvNeXt 网络在检测中大放异彩
💡💡💡本文改进内容：Transformer架构 ConvNeXt 网络在图像分类和识别、分割领域大放异彩，同时对比 Swin-T 模型，在多种任务中其模型的大小和准确率均有一些提升，模型的 FLOPs 较大的减小且 Acc …
【tensorflow框架神经网络实现鸢尾花分类】
文章目录 1、数据获取2、数据集构建3、模型的训练验证可视化训练过程 1、数据获取
从sklearn中获取鸢尾花数据，并合并处理
from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pdx_data load_iris().data
y_data load_iris().targetx_data pd.DataFrame…
002-基于Pytorch的手写汉字数字分类
本节将介绍一种 2.1 准备
2.1.1 数据集
（1）MNIST
只要学习过深度学习相关理论的人，都一定听说过名字叫做LeNet-5模型，它是深度学习三巨头只有Yann Lecun在1998年提出的一个CNN模型（很多人认为这是第一个具有实际应用…
PS从入门到精通视频各类教程整理全集，包含素材、作业等（2）
PS从入门到精通视频各类教程整理全集，包含素材、作业等
最新PS以及插件合集，可在我以往文章中找到
由于阿里云盘有分享次受限制和文件大小限制，今天先分享到这里，后续持续更新 初级教程素材 等文件 https://www.alipan.com/s/fC…
开源AI引擎：文本自动分类在公安及消防执法办案自动化中的应用
一、实际案例介绍
通过文本分类算法自动化处理文本数据，快速识别案件性质和关键特征，极大地提高了案件管理和分派的效率。本文将探讨这两种技术如何帮助执法机构优化资源分配，确保案件得到及时而恰当的处理，并增强公共安全管理的…
ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head
1、引言
论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2023/papers/Ridnik_ML-Decoder_Scalable_and_Versatile_Classification_Head_WACV_2023_paper.pdf 因为 transformer 解码器分类头[1] 在少类别多标签分类数据集上表现得很好，但由于其查询…
＜TensorFlow学习使用P1＞——《TensorFlow教程》
一、TensorFlow概述 前言： 本文中一些TensorFlow综合案例的代码逻辑一般正常，在本地均可运行。如有代码复现运行失败，原因如下： （1）运行环境配置可能有误。 （2）由于一些数据集存储空…
GEE23：基于植被物候实现农作物分类
地物分类 1. 写在前面2. 北京作物分类 1. 写在前面 今天分享一个有意思的文章，用于进行农作物分类。文章提出了一个灵活的物候辅助监督水稻(PSPR)制图框架。主要是通过提取植被物候，并自动对物候数据进行采样，获得足够多的样本点，…
基于pytorch深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
基于PyTorch的深度学习遥感影像地物分类、目标识别与分割实践技术应用是一个涉及多个步骤的复杂过程。以下是一个基本的框架和实践技术应用的概述： 数据收集与预处理: 收集遥感影像数据，包括不同地物类别、不同分辨率和不同场景的数据。对遥感影像进行预…
【NLP练习】Pytorch文本分类入门
Pytorch文本分类入门
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制一、前期准备
1. 环境安装 确保已经安装torchtext与portalocker库 2. 加载数据
#加载数据
import torch
import t…
pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建
1.前言 在PyTorch中，Dataset和DataLoader是两个重要的工具，用于构建输入数据的管道。
（1）Dataset是一个抽象类，表示数据集，需要实现__len__和__getitem__方法。
（2）DataLoader是一…
解锁机器学习多类分类之门：Softmax函数的全面指南
1. 引言
Softmax函数的定义和基本概念
Softmax函数，也称为归一化指数函数，是一个将向量映射到另一个向量的函数，其中输出向量的元素值代表了一个概率分布。在机器学习中，特别是在处理多类分类问题时，Softmax函数扮演…
【Pytorch2.0学习记录】第三章 基于Pytorch的MNIST分类实战
3.1.1 数据图像的获取与标签的说明 源码\第三章\one_hot.py import numpy as np
import torch
x_train np.load("../dataset/mnist/x_train.npy")
y_train_label np.load("../dataset/mnist/y_train_label.npy")
print(y_train_label[:5]) #[5 0 4 1 9]
…
【自学记录5】【Pytorch2.0深度学习从零开始学 王晓华】第五章 基于Pytorch卷积层的MNIST分类实战
5.1.2 PyTorch2.0中卷积函数实现详解
1、torch.nn.Conv2d
in_channels3: 输入的通道数，对应图像的3个颜色通道。 out_channels10: 输出的通道数，即卷积后我们想要得到的特征图的数量。 kernel_size3: 卷积核的大小，这里使用的是3x3的卷积核…
机器学习KNN最邻近分类算法
文章目录 1、KNN算法简介2、KNN算法实现2.1、调用scikit-learn库中KNN算法 3、使用scikit-learn库生成数据集3.1、自定义函数划分数据集3.2、使用scikit-learn库划分数据集 4、使用scikit-learn库对鸢尾花数据集进行分类5、什么是超参数5.1、实现寻找超参数5.2、使用scikit-lea…
MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类
2012年，法国工程学院院士Mallat教授深受深度学习结构框架思想的启发，提出了基于小波变换的小波时间散射网络，并以此构造了小波时间散射网络。
小波时间散射网络的结构类似于深度卷积神经网络，不同的是其滤波器是预先确定好的小波…
第N3周：Pytorch文本分类入门
>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA) 中的学习记录博客** >- **🍖 原作者：[K同学啊 | 接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)**
import torch
import…
深度学习方法；乳腺癌分类
乳腺癌的类型很多，但大多数常见的是浸润性导管癌、导管原位癌和浸润性小叶癌。浸润性导管癌(IDC)是最常见的乳腺癌类型。这些都是恶性肿瘤的亚型。大约80%的乳腺癌是浸润性导管癌(IDC)，它起源于乳腺的乳管。 浸润性是指癌症已经“侵袭”或扩散到周围的乳…
ObjectiveC-10-OOP面向对象程序设计-分类/类别
类别(Category)是OjectiveC的一个特性，主要目的是让开发者可以以模块的形式向类添加方法（扩展），创建标准化的方法列表供给其他人实现。 有些文档也会翻译成类别，其实是一个意思。 概述
语法说明
类别提供了一个简单的…
对Fashion._mnist进行10分类ipynb
import os os.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL] 2#设置tensorflow的日志级别 from tensorflow.python.platform import build_info
import tensorflow as tf
# 列出所有物理GPU设备 gpus tf.config.list_physical_devices(GPU) if gpus: # 如果有GPU，设…
【Intel oneAPI实战】使用英特尔套件解决杂草-农作物检测分类的视觉问题
目录 一、简介：计算机视觉挑战——检测并清除杂草二、基于YOLO的杂草-农作物检测分类2.1、YOLO简介2.2、基于YOLO的杂草-农作物检测分类解决方案 三、基于YOLO的杂草-农作物检测分类系统设计3.1、基于flask框架的demo应用程序后端3.2、基于Vue框架的demo应用程序前端…
![[分类指标]准确率、精确率、召回率、F1值、ROC和AUC、MCC马修相关系数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ec34e11aee0b42db8b8a119319207bb4.png)
[分类指标]准确率、精确率、召回率、F1值、ROC和AUC、MCC马修相关系数
准确率、精确率、召回率、F1值
定义：
1、准确率（Accuracy）
准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。准确率是针对所有样本的统计量。它被定义为： 准确率能够清晰的判断我们模型的表现，但有一个严重的缺陷&…
练习3-softmax分类(李沐函数简要解析)
环境为:练习1的环境 网址为:https://www.bilibili.com/video/BV1K64y1Q7wu/?spm_id_from333.1007.top_right_bar_window_history.content.click
代码简要解析
导入模块 导入PyTorch 导入Torch中的nn模块 导入d2l中torch模块 并命名为d2l
import torch
from torch import nn…
分类算法入门：以鸢尾花数据集为例
近两年人工智能技术蓬勃发展，OpenAI连续放出ChatGPT、Sora等“王炸”产品，大模型、AIGC等技术带来了革命性的提升，很多人认为人工智能将引领第四次工业革命。国内各大互联网公司也是重点投资布局，从个人角度来说要尽快跟上时代的潮…
分类算法(Classification algorithms)
逻辑回归(logical regression）：
逻辑回归这个名字听上去好像应该是回归算法的，但其实这个名字只是在历史上取名有点区别，但实际上它是一个完全属于是分类算法的。
我们为什么要学习它呢？在用我们的线性回归时会遇到一…
支持向量机 SVM | 非线性可分：核函数
目录 一. 情景引入二. 核函数1. 核函数的分类1.1 线性核函数(Linear Kernel)1.2 多项式核函数(Polynomial Kernel)1.3 高斯核函数(Radial Basis Function Kernel)1.4 Sigmoid核函数(Sigmoid Kernel) 2. 核函数小节 前面我们讲述了SVM算法的线性可分问题，即对应硬间隔…
基于机器学习的垃圾分类
1绪论
1.1问题背景
垃圾分类有减少环境污染、节省土地资源、再生资源的利用、提高民众价值观念等的好处，在倡导绿色生活，注重环境保护的今天，正确的垃圾分类和处理对我们的生态环境显得尤为重要。
在国外很多国家，经过了几十年…
YOLOv8基础必需运用【目标检测、分割、姿势估计、跟踪和分类任务】
文章目录 前言1、环境安装2.1安装torch相关库2.2 获取yolov8最新版本，并安装依赖 3. 如何使用模型用于各种CV任务方式一：命令行形式方式二：python代码形式示例3.1 目标检测任务实现代码运行结果检测视频代码 3.2 分割任务实现代码运行效果分割…
土地利用数据分类过程教学/土地利用分类/遥感解译/土地利用获取来源介绍/地理数据获取
本篇主要介绍如何对影像数据进行分类解译，及过程教学，示例数据下载链接：数据下载链接 一、背景介绍 土地是人类赖以生存与发展的重要资源和物质保障，在“人口－资源－环境－发展&#x…
机器学习之分类回归模型（决策数、随机森林）
回归分析
回归分析属于监督学习方法的一种，主要用于预测连续型目标变量，可以预测、计算趋势以及确定变量之间的关系等。
Regession Evaluation Metrics
以下是一些最流行的回归评估指标: 平均绝对误差(MAE):目标变量的预测值与实际值之间的平均绝对差…
【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用---二元分类问题中的logits与标签形状问题
【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用—二元分类问题中的logits与标签形状问题 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、Py…
【机器学习】一文掌握机器学习十大分类算法(上)。
十大分类算法 1、引言2、分类算法总结2.1 逻辑回归2.1.1 核心原理2.1.2 算法公式2.1.3 代码实例 2.2 决策树2.2.1 核心原理2.2. 代码实例 2.3 随机森林2.3.1 核心原理2.3.2 代码实例 2.4 支持向量机2.4.1 核心原理2.4.2 算法公式2.4.3 代码实例 2.5 朴素贝叶斯2.5.1 核心原理2.…
InsectMamba：基于状态空间模型的害虫分类
InsectMamba：基于状态空间模型的害虫分类 摘要IntroductionRelated WorkImage ClassificationInsect Pest Classification PreliminariesInsectMambaOverall Architecture InsectMamba: Insect Pest Classification with State Space Model 摘要
害虫分类是农业技术…
027—pandas 不同分类每天指定取值的比例
前言
本例我们将进行分组计算，分组后得到一个堆叠数据，并对堆叠数据解除堆叠，最后再按要求格式化为百分数样式。 此类操作会经常发生在业务数据透视场景下，一般都会有 Excel 来操作完成，今天我们使用 Python 的 panda…
机器学习模型—分类回归树(CART)
机器学习模型—分类回归树(CART)
**CART（分类和回归树）**是决策树算法的一种变体。它可以处理分类和回归任务。Scikit-Learn使用分类和回归树 (CART) 算法来训练 决策树。CART 最初由 Leo Breiman、Jerome Friedman、Richard Olshen 和 Charles Stone 于 1984 年制作。
CAR…
GEE土地分类——适用sentinel-2数据进行春夏秋冬季节的土地分类（利用蒸散发数据来筛选出农作物区域）
简介
利用Sentinel-2数据进行不同时间段的土地分类是一项重要的遥感应用。Sentinel-2是欧空局（ESA）开发的一组地球观测卫星，可以提供高空间分辨率（10米-60米）和中等时间分辨率（5天-10天）的多光谱影像，适用于土地覆盖分类和变化检测等应用。这里将会适用MODIS蒸散发数据…
SSA-LSTM多输入分类预测 | 樽海鞘优化算法-长短期神经网络 | Matlab
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、算法介绍：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
每天五分钟计算机视觉：如何构造分类定位任务的算法模型？
本文重点
本节课程我们将学习分类定位的问题，也就是说不仅要完成图片分类任务，然后还要完成定位任务。如下所示，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆车，还要在图片中标记出它的位置，用边框对象圈起来，这就是分类定位问题。 一般可能会有一张图片对应多个对象，本节课我…
决策树 | 分类树回归树：算法逻辑
目录 一. 决策树(Decision Tree)1. 决策树的构建1.1 信息熵(Entropy)1.1.1 信息量&信息熵 定义1.1.2 高信息熵&低信息熵 定义1.1.3 信息熵 公式 1.2 信息增益(Information Gain)1.2.1 信息增益的计算1.2.2 小节 2. 小节2.1 算法分类2.2 决策树算法分割选择2.3 决策树算…
真·人工智障!“弱智贴吧”竟被用来训练大模型
离了个大谱，弱智吧登上正经AI论文，还成了最好的中文训练数据？中国科学院、北京大学、中国科学技术大学、滑铁卢大学以及01.ai等十家知名机构联合推出了一款专注于中文的高质量指令调优数据集——COIG-CQIA。 在大型语言模型的研究领域&#x…
自然语言处理实验2 字符级RNN分类实验
实验2 字符级RNN分类实验 必做题： （1）数据准备：academy_titles.txt为“考硕考博”板块的帖子标题，job_titles.txt为“招聘信息”板块的帖子标题，将上述两个txt进行划分，其中训练集为70%…
人工智能分类算法概述
文章目录 人工智能主要分类算法决策树随机森林逻辑回归K-均值 总结 人工智能主要分类算法
人工智能分类算法是用于将数据划分为不同类别的算法。这些算法通过学习数据的特征和模式，将输入数据映射到相应的类别。分类算法在人工智能中具有广泛的应用，如图…
【第四章】简单网络实现手写数字分类-网络架构
问题
定义了神经网络后，让我们回到手写识别领域。我们可以将识别手写数字的问题分为两个子问题。首先，我们希望有一种方法将包含多个数字的图像分解为一系列单独的图像，每个图像包含一个单独的数字。例如，我们希望分解图像为六个…
【深度学习实践】面部表情识别，深度学习分类模型，mmpretrain用于分类的实用教程，多任务网络头
文章目录 数据集数据集的进一步处理转换training.csv转换validation.csv 剔除无法使用的图片数据选择mmpretrain框架来训练配置四个文件改写base model改写base datasetsschedulesdefault_runtime 总配置开始训练训练分析考虑在网络上增加facial_landmarks回归head考虑是否可以…
＜支持向量机算法(SVM：Support Vector Machine)＞——《机器学习算法初识》
目录
一、⽀持向量机(SVM)算法
1 SVM算法导⼊
2 SVM算法定义
2.1 定义
2.2 超平⾯最⼤间隔介绍
2.3 硬间隔和软间隔
2.3.1 硬间隔分类
2.3.2 软间隔分类
3 ⼩结 二、 SVM算法api初步使⽤
三、 SVM算法原理 1 定义输⼊数据
2 线性可分⽀持向量机
3 SVM的计算过程与算…
遥感图像地物分类流程
遥感图像地物分类流程
1. 制作标签
使用arcgis pro或者arcgis或者envi，画标签，保存为tiff格式
2. 处理标签数据
用python gdal库安装 osgdal库，如果安装失败就需要下载 对应库得 .whl去安装，网站具体搞忘了，可以百…
运动想象 (MI) 分类学习系列 (2) : EEG-FMCNN
运动想象分类学习系列:EEG-FMCNN 0. 引言1. 主要贡献2. 提出的网络结构2.1 SE模块2.2 多分支一维卷积神经网络 3. 实验结果3.1 消融实验结果3.2 与基线模型比较 4. 总结欢迎来稿 论文地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s11517-023-02931-x 论文题目&a…
机器学习-04-分类算法-04-支持向量机SVM
总结
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与SVM算法部分。
本门课程的目标
完成一个特定行业的算法应用全过程：
懂业务会选择合适的算法数据处理算法训练算法调优算法融合 算法评估持续调优工程化…
PyTorch深度学习：遥感影像地物分类的高效工具
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时…
面对数据集不平衡的分类任务怎么办？
如果有一个数据集其中一个类别数据有几十万，而一类数据只有几万。该怎么做才能更好的训练模型进行分类？
1.重采样技术 过采样少数类：增加少数类的样本数量，可以通过简单复制、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling…
paddlepaddle框架构建数据集进行分类问题的时候，会发现数据集在构建的过程中不会构建标签（花分类）
问题描述
在做一个paddlepaddle项目的时候，需要使用神经网络对他进行分类，数据集的结构如下图，这时候我们可以使用常用dataset方法对数据集进行构建。 这时候我们就会发现一个问题，就是这个矿建不是构建标签，也就是说…
【深度学习】四种天气分类 模版函数 从0到1手敲版本
引入该引入的库
import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
import torchvision
import torch.optim as optim
%matplotlib inline
import os
import shutil
import glob
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK&q…
数据分析-Pandas分类数据的操作方法
数据分析-Pandas分类数据的操作方法
数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？
数据表&am…
阿里云-零基础入门NLP【基于深度学习的文本分类3-BERT】
文章目录 学习过程赛题理解学习目标赛题数据数据标签评测指标解题思路BERT代码 学习过程
20年当时自身功底是比较零基础(会写些基础的Python[三个科学计算包]数据分析)，一开始看这块其实挺懵的，不会就去问百度或其他人，当时遇见困难挺害怕的…
基于深度学习的图像分类方法
基于深度学习的图像分类方法已经成为计算机视觉领域的重要组成部分。这类方法通常涉及使用深度神经网络，特别是卷积神经网络（CNNs）来识别和分类图像中的对象。以下是基于深度学习的图像分类方法的一些关键要点：
卷积神经网络&…
神经网络系列---分类度量
文章目录 分类度量混淆矩阵（Confusion Matrix）：二分类问题二分类代码多分类问题多分类宏平均法:多分类代码多分类微平均法： 准确率（Accuracy）：精确率（Precision）…
一种基于道路分类特性的超快速车道检测算法
摘要：
本文介绍了一种新颖、简单但有效的车道检测公式。 车道检测是自动驾驶和高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 的基本组成部分，在实际高阶驾驶辅助应用中，考虑车道保持、转向、限速等相关的控制问题，这种方式通常是通过受限的车辆计算…
基于华为atlas的分类模型实战
分类模型选用基于imagenet训练的MobileNetV3模型，分类类别为1000类。 pytorch模型导出为onnx：
修改mobilenetv3.py中网络结构，模型选用MobileNetV3_Small模型，网络输出节点增加softmax层，将原始的return self.linear4…
机器学习-02-机器学习算法分类以及在各行各业的应用
总结
本系列是机器学习课程的第02篇，主要介绍机器学习算法分类以及在各行各业的应用
本门课程的目标
完成一个特定行业的算法应用全过程： 定义问题（Problem Definition） -> 数据收集(Data Collection) -> 数据分割(Data…
#LLM入门|prompt#面向开发者的LLM入门教程
面向开发者的LLM入门教程笔记合集（更新中）
点击链接可跳转
目录 前言环境配置第一部分 面向开发者的提示工程 概述 1. 简介 Introduction2. 提示原则 Guidelines3. 迭代优化 Iterative4. 文本概括 Summarizing5. 推断 Inferring6. 文本转换 Transformi…
吴恩达机器学习笔记十四 多输出的分类 多类和多标签的区别 梯度下降优化 卷积层
这里老师想讲的是multiclass classification和multilable classification的区别，下面是我从其他地方找到的说法:
Multiclass classification 多类分类 意味着一个分类任务需要对多于两个类的数据进行分类。比如，对一系列的橘子，苹果或者梨的…
分类问题经典算法 | 二分类问题 | Logistic回归：公式推导
目录 一. Logistic回归的思想1. 分类任务思想2. Logistic回归思想 二. Logistic回归算法：线性可分推导 一. Logistic回归的思想
1. 分类任务思想
分类问题通常可以分为二分类，多分类任务；而对于不同的分类任务，训练的主要目标是…
（三）softmax分类--九五小庞
softmax分类
对数几率回归解决的是二分类的问题，对于多个选项的问题，我们可以使用softmax函数，它是对数几率回归在N个可能不同的值上的推广 softmax各样本分量之和为1，当只有两个类别时，与对数几率回归完全相同
损失…
【论文阅读】RSMamba：基于状态空间模型的遥感图像分类
【论文阅读】基于状态空间模型的遥感图像分类 文章目录 【论文阅读】基于状态空间模型的遥感图像分类一、介绍二、方法2.1 预准备 2.1 RSMamba2.2 动态多路径激活2.3 模型结构 三、实验结果 RSMamba: Remote Sensing Image Classification with State Space Mode 遥感图像分类是…
基于Swin Transformers的乳腺癌组织病理学图像多分类
乳腺癌的非侵入性诊断程序涉及体检和成像技术，如乳房X光检查、超声检查和磁共振成像。成像程序对于更全面地评估癌症区域和识别癌症亚型的敏感性较低。
CNN表现出固有的归纳偏差，并且对于图像中感兴趣对象的平移、旋转和位置有所不同。因此，…
【NLP练习】中文文本分类-Pytorch实现
中文文本分类-Pytorch实现 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 一、准备工作
1. 任务说明
本次使用Pytorch实现中文文本分类。主要代码与文本分类代码基本一致，不同的是本次任务使用…
数字图像处理项目——基于BCNN和迁移学习的鸟类图像细粒度分类（论文/代码）
完整的论文代码见文章末尾 以下为核心内容
摘要
本文采用了ResNet50、VGG19、InceptionV3和Xception等四种不同的深度神经网络模型，并应用于鸟类图像的细粒度分类问题中，以探究其在该任务上的性能表现。
其中，本文使用了BCNN（B…
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（二十二）—— 基于 TPU 的肺炎分类
目录
简述
介绍 / 布置
加载数据
可视化数据集
建立 CNN
纠正数据失衡
训练模型
拟合模型
可视化模型性能
编辑预测和评估结果 政安晨的个人主页：政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战 希望政安晨的博客…
基于逻辑回归和支持向量机的前馈网络进行乳腺癌组织病理学图像分类
CNN（卷积神经网络）通过使用反向传播方法来学习特征，这种方法需要大量的训练数据，并且存在梯度消失问题，从而恶化了特征学习。
CNN卷积神经网络
CNN由一个多层神经网络组成，该网络从标记的训练数据集中学习…
【tensorflow框架神经网络实现MNIST分类_Keras】
文章目录 1、代码2、结果展示 1、代码
import tensorflow as tf# 1、数据导入/构建数据集
mnist tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) mnist.load_data()
# 2、数据预处理/数据归一化
x_train, x_test x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 3、构建…
textcnn做多分类
textcnn.py代码文件
import jieba
import pickle
import numpy as np
from tensorflow.keras import Model, models
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing import sequence
from tensorflow.keras.layers import…
（WSI分类）WSI分类文献小综述 2024
2024的WSI分类。
Multiple Instance Learning Framework with Masked Hard Instance Mining for Whole Slide Image Classification （ICCV2024）
由于阳性组织只占 Gi- gapixel WSI 的一小部分，因此现有的 MIL 方法直观上侧重于通过注意力机…
BERT论文解读及情感分类实战
文章目录 简介BERT文章主要贡献BERT模型架构技术细节任务1 Masked LM（MLM）任务2 Next Sentence Prediction (NSP)模型输入 下游任务微调GLUE数据集SQuAD v1.1 和 v2.0NER 情感分类实战IMDB影评情感数据集数据集构建模型构建超参数设置训练结果注意事项 简…
探索K-近邻算法（KNN）：原理、实践应用与文本分类实战
第一部分：引言与背景
KNN算法在机器学习领域的重要性及其地位
KNN算法作为机器学习中的基石之一，由于其概念直观、易于理解并且不需要复杂的模型训练过程，被广泛应用于多种场景。它在监督学习中占据着特殊的位置，尤其适用于实时…
KNN分类算法的MATLAB实现以及可视化
一、KNN简介
KNN算法，即K-Nearest Neighbors，是一种常用的监督学习算法，可以用于分类问题，并且在实际应用中取得了广泛的成功。
二、KNN算法的基本原理
对于给定的测试样本，KNN算法首先计算它与训练集中所有样本的距…
零基础入门NLP - 新闻文本分类比赛方案分享 nano- Rank1
nano- 康一帅
简介
环境
Tensorflow 1.14.0Keras 2.3.1bert4keras 0.8.4
文件说明
EDA：用于探索性数据分析。data_utils：用于预训练语料的构建。pretraining：用于Bert的预训练。train：用于新闻文本分类模型的训练。pred&a…
【深度学习】海洋生物数据集，图片分类
文章目录 任务描述数据收集数据处理模型训练指标评测web app代码和帮助 任务描述
收集9种以上的海洋生物图片，然后基于深度学习做一个分类模型，训练完成后，分类模型就可以对未知图片进行分类。
在之后随便传一张图片，分类模型就…
基于BP神经网络的分类预测模型matlab代码
基于BP神经网络的分类预测模型matlab代码，该数据集下，本模型的表现优异，训练集准确率可达97%，测试集准确率可达93.5%，表现优异。注释十分齐全适合新手学习。
代码获取链接：基于BP神经网络的分类预测模型ma…
【MATLAB 分类算法教程】_3麻雀搜索算法优化支持向量机SVM分类 - 教程和对应MATLAB代码
分类代码案例3：麻雀搜索算法优化支持向量机SVM分类 - MATLAB完全代码教程 1. 初始化代码2.读取数据代码3.数据预处理代码4.利用麻雀搜索算法SSA求解最佳的SVM参数c和g代码5.根据最佳的参数进行SVM模型训练代码6.SVM模型预测代码7.准确率分析以及分类结果对比作图代码本文以红酒…
分类模型绘制决策边界、过拟合、评价指标
文章目录 1、线性逻辑回归决策边界1.2、使用自定义函数绘制决策边界1.3、三分类的决策边界1.4、多项式逻辑回归决策边界 2、过拟合和欠拟合2.2、欠拟合2.3、过拟合 3、学习曲线4、交叉验证5、泛化能力6、混淆矩阵7、PR曲线和ROC曲线 x2可以用x1来表示 1、线性逻辑回归决策边界 …
数据分析-Pandas分类数据的比较如何避坑
数据分析-Pandas分类数据的比较如何避坑
数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？
数据表…
机器学习 - 神经网络分类
什么叫做分类问题？ A classification problem involves predicting whether something is one thing or another.
Problem typeWhat is it?ExampleBinary classificationTarget can be one of two options, e.g. yes or noPredict whether or not someone has hea…
深度学习新篇章：PyTorch在遥感地物分类的革命性应用
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时…
机器学习导论：概念、分类与应用场景
目录
1.引言
2. 机器学习基本概念与分类方法
2.1. 基本概念
1.2. 分类方法
3.主要应用场景与现实案例剖析
3.1. 推荐系统
3.2. 金融风控
3.3. 医学诊断
3.4. 自然语言处理
4.结束语 1.引言 在数字化时代，数据已成为驱动社会进步的关键要素。…
分类任务中的评估指标：Accuracy、Precision、Recall、F1
概念理解 T P TP TP、 T N TN TN、 F P FP FP、 F N FN FN精度/正确率（ A c c u r a c y Accuracy Accuracy） 二分类查准率 P r e c i s i o n Precision Precision，查全率 R e c a l l Recall Recall 和 F 1 − s c o r e F1-score F1−s…
【分类评估指标，精确率，召回率，】from sklearn.metrics import classification_report
from： https://zhuanlan.zhihu.com/p/368196647
多分类
from sklearn.metrics import classification_report
y_true [0, 1, 2, 2, 2]
y_pred [0, 0, 2, 2, 1]
target_names [class 0, class 1, class 2]
# print(classification_report(y_true, y_pred, targe…
EfficientVMamba实战：使用 EfficientVMamba实现图像分类任务（二）
文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上…
YOLOV5 分类：利用yolov5进行图像分类
1、前言
之前介绍了yolov5的目标检测示例，这次将介绍yolov5的分类展示
目标检测：YOLOv5 项目：训练代码和参数详细介绍（train）_yolov5训练代码的详解-CSDN博客 yolov5和其他网络的性能对比 yolov5分类的代码部分在这 2、数据集准备
yolov5分类的数据集就是常规的摆放方式…
【详细注释+流程讲解】基于深度学习的文本分类 TextCNN
前言
这篇文章用于记录阿里天池 NLP 入门赛，详细讲解了整个数据处理流程，以及如何从零构建一个模型，适合新手入门。
赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名…
论文复现 关于计算痤疮数量来进行分类
cls cou cou2cls
在您提供的代码中，cls和cou在应用softmax激活函数之后确实表示概率分布。具体来说： cls（分类）：cls F.softmax(cls) 1e-4 这一步计算了分类任务的输出概率分布。这里的softmax函数确保了输出的值是一…
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（二十一）—— MobileViT：基于变换器的移动友好图像分类模型
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简介
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MobileViT 实用程序 政安晨的个人主页：政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战 希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！ …