opencv自己训练人脸检测的分类器，没有检测出人脸，怎么回事？
目的：我想熟悉使用opencv的haar训练方法，用在其他的物体检测上。所以我先用了MITLAB的人脸库来进行训练，得到人脸检测的分类器，如果训练得到的分类器能准确的检测到人脸的话，说明我的训练过程正确，则完全可以将此训练过程用到其他物体上进行训练，从而得到其他物体的分类器；如果没有检测到人脸，说明...
【转】分类器的性能评估
原文链接：http://funhacks.net/2015/08/12/classifier-evaluation/1.背景当我们使用一个分类器进行预测时，我们会遇到一个很重要的问题：如何评价这个分类器的预测效果？这里我构造一个场景作为例子来说明。现在有10个人，其中1个人有感冒症状，9个人没有感冒...
朴素贝叶斯分类器
什么是朴素贝叶斯分类器？首先看朴素两个字，啥意思呢？？它是英文单词naive翻译过来的，意思就是简单的，朴素的。（它哪里简单呢，后面会看到的：它假设一个事件的各个属性之间是相互独立的，这样简化了计算过程；这个假设在现实中不太可能成立，但是呢，研究表明对很多分类结果的准确性影响不大哦。）称为贝叶斯分类...
朴素贝叶斯分类器
一个incrediblysimple的分类器，基本原理是基于条件概率。要求：1.特征值需要是可枚举的属性，例如布尔值，枚举值。对于连续的数值类型，在有的情况下可以根据特定逻辑划分范围，从而映射成为可枚举的属性。2.特征之间需要“条件独立(conditionaldistribution)”,即：p(x...
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯在经典的分类器模型中，NaiveBayesClassifier应该是比较简单的一种了，比之前的决策树要简单得多，但是它虽然简单，但是一点都不简约，在很多情况下它往往能得到比较好的分类效果。通常的分类问题中，每一个实例都可以用一个特征向量来表示的，其相应的类别用来表示，且,。其中表示样本集合...
朴素贝叶斯分类器
上一篇文章极大似然估计的应用已经说明了，后验概率的求解难点在于类条件概率的估计非常难。p(x|w)中的x往往包含多个相关因素（是一个多种因素构成的向量），即它可能有多个需要考虑的属性值：x=(x1,x2,x3,...,xn)。任一xi都代表了所有相关因素中的其中一个。在癌症辅助判断中，它可能...
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器 一、贝叶斯定理所谓"条件概率"（Conditionalprobability），就是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)来表示。 根据文氏图，可以发现同理可得，所以，即 其中，P(A)称为"先验概率"（Priorprobability），即在B事件发生之前，我...
朴素贝叶斯分类器
分类器是根据某一事物一系列特征来判断该事物的类别。朴素贝叶斯分类器就是根据先验概率应用贝叶斯公式来求解后验概率的一种分类器，哪种类别的概率大，就划分为哪种类别。（先验概率和后验概率不熟悉的请看最大似然估计），其实原理很简单，并不需要什么复杂的训练结构，复杂只是计算量，这个交给计算机即可，所以懂了...
使用 AdaBoost 元算法提高分类器性能
前言有人认为AdaBoost是最好的监督学习的方式。某种程度上因为它是元算法，也就是说它会是几种分类器的组合。这就好比对于一个问题能够咨询多个"专家"的意见了。组合的方式有多种，可能是不同分类算法的分类器，可能是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等。本文...
基于Bayes和KNN的newsgroup 18828文本分类器的Python实现
向@yangliuy大牛学习NLP，这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现（上）的Python实现。入门为主，没有太多自己的东西。1.数据集Newsgroup新闻文档集，含有20000篇左右的Usenet文档，平均分配在20个新闻组，即有...
模式识别三--MATLAB实现贝叶斯分类器
文章转自：http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102845贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化...
贝叶斯分类器
其实要说到贝叶斯公式，应该学统计学的人无人不知，无人不晓。当然，对于我们工科生，泛学数学的最终结果就是只知其一，未见“神意”，实在对不起贝叶斯大人。请允许我以笨拙的思维去思考这样一个原始的分类器的框架。 ...
贝叶斯分类器的MATLAB实现
贝叶斯分类器是一种简单的模式分类器，它是以特征值的统计概率为基础的，简单的讲，例如已知两个类w1和w2，一个未知样本x，这里说的未知，就是不知道它属于w1类还是属于w2类，然后根据统计方法分别计算得到x属于w1类的概率，即P（w1|x）和属于w2类的概率，即P（w2|x），如果P（w1|x）...
朴素贝叶斯分类器
在scikit-learn中，提供了3中朴素贝叶斯分类算法：GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯)简单介绍：高斯朴素贝叶斯：适用于连续型数值，比如身高在160cm以下为一类，160-170cm为一个类，则划分...
Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解
这篇文章主要介绍了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法,详细分析了朴素贝叶斯分类器的概念、原理、定义、使用方法及相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下
从线性模型（linear model）衍生出的机器学习分类器（classifier）
1.线性模型简介0x1：线性模型的现实意义在一个理想的连续世界中，任何非线性的东西都可以被线性的东西来拟合（参考TaylorExpansion公式），所以理论上线性模型可以模拟物理世界中的绝大多数现象。而且因为线性模型本质上是均值预测，而大部分事物的变化都只是围绕着均值而波动，即大数定理。事物发展的...
客户续费模型 逻辑回归 分类器 AdaBoost
客户续费模型 逻辑回归分类器 AdaBoost客户续费模型逻辑回归分类器AdaBoost的更多相关文章（数据科学学习手札24）逻辑回归分类器原理详解&;Python与R实现一.简介逻辑回归(LogisticRegression),与它的名字恰恰相反,它是一个分类器而非...
数据挖掘-基于机器学习的SNS隐私策略推荐向导分类器的C++及WEKA实现与评估
本文接《基于机器学习的SNS隐私保护策略推荐向导的设计与实现》，详细解析基于机器学习的SNS隐私策略推荐向导分类器的C++及WEKA实现与评估结果，本文完整C++程序及JAVA工程下载链接见点击打开链接，对数据挖掘和SNS感兴趣的朋友可以下载跑一下，有任何问题欢迎交流：）基于机器学习的SNS隐私策略...
python机器学习实战之最近邻kNN分类器
这篇文章主要介绍了python机器学习实战之最近邻kNN分类器，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
用Python从零实现贝叶斯分类器的机器学习的教程
这篇文章主要介绍了用Python从零实现贝叶斯分类器的教程,朴素贝叶斯算法属于机器学习中的基础内容、实用而高效，本文详细展示了用Python语言实现的步骤，需要的朋友可以参考下