浅谈线性多分类分类器（全连接层、SVM、Softmax classifier等）
本文在CIFAR-10数据集上举例。CIFAR-10的训练集有50000张32*32*3的图片，包括10个类别。因此形成一个32*32*3 = 3072维的样本空间，此空间中其中包括50000个样本点。一个机器学习（包括深度学习）多分类器的生命周期包括3大模块：1.Score Function：将3...
多标签分类：Semantic-Unit-Based Dilated Convolution for Multi-Label Text Classificatio
论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1485.pdf文章代码：https://github.com/lancopku/SU4MLC文章标题：Semantic-Unit-Based Dilated Convolution for Multi-Label ...
有序/无序分类变量的统计推断
有序/无序分类变量的统计推断1 有序分类变量的统计推断——非参数检验1.1 非参数检验概述1.2 两个配对样本的非参数检验1.3 两个独立样本的非参数检验1.4 多个独立样本的非参数检验1.5 多个配对样本的非参数检验2 无序分类变量的统计推断——卡方检验2.1 卡方检验概述2.2 单样本案例：考察...
PCB的基本分类
PCB（ Printed Circuit Board），中文名称为印制电路板，又称印刷线路板，是电子元器件的支撑体，是电子元器件电气连接的载体。它的基本分类有：一.按层数:以铜箔的层数(Layer)为依据导线只出现在其中一面,在设计线路上有许多严格的限制（因为只有一面,布线间不能交叉而必须绕独自的路...
PCB板材的基本分类
转自：https://blog.csdn.net/weixin_45453290/article/details/103298894一博科技自媒体高速先生原创文 | 周伟经常问一些客户或朋友，你们的PCB用的材料是什么？通常得到的回答是FR4，好吧，当我没问，我还是不知道具体是什么材料。所以很有必要...
机器学习 —— 基础整理（三）生成式模型的非参数方法： Parzen窗估计、k近邻估计；k近邻分类器
本文简述了以下内容：（一）生成式模型的非参数方法（二）Parzen窗估计（三）k近邻估计（四）k近邻分类器（k-nearest neighbor，kNN）（一）非参数方法（Non-parametric method）对于生成式模型（Generative model）来说，重要的地方在于类条件概率密度...
机器学习-分类器-Adaboost原理
Adaboost原理Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法，通过对训练集不断训练弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成强分类器。adaboost算法训练的过程中，初始化所有训练样例的具有相同的权值重，在此样本分布下训练出一个弱分类器，针对错分样本加大对其对应的权值，分...
第4章 基于概率论的分类方法： 朴素贝叶斯
称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。 4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯： 优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。 使用数据类型：标称型数据。 贝叶斯决策理论的核心思想,即选择据亚欧最高概率的决策。 假设...
【weka】分类，cross-validation，数据
一、分类classifier如何利用weka里的类对数据集进行分类，要对数据集进行分类，第一步要指定数据集中哪一列做为类别，如果这一步忘记了（事实上经常会忘记）会出现“Class index is negative (not set)!”这个错误，设置某一列为类别用Instances类的成员方法se...
【C++】文件-文件分类
按存储介质 磁盘文件光盘文件U盘文件按用途 程序文件数据文件按文件中数据的组织形式ASCII文件：以ASCII表示的文件，.txt,.cpp二进制文件：用二进制形式表示的文件，可以是.o,.exe等程序文件，也可以是特定格式的数据文件文件流 输出文件流是从内存流向外存文件的数据输入文件流是...
C#知识|WinForm项目结构Partial部分类与窗体控件介绍
哈喽，你好啊，我是雷工！ 在我国上位机开发，医院里的HIS开发、ERP开发、很多二次开发、GIS开发等，相当一部分都是由C#开发的。 目前很多企业应用是C/S+B/S架构，WinForm作为经典的框架，还是很有必要学习的，特别是对于初学者比较友好。 要想学好WinForm需要着重以下几个方面： （1...
轴承故障检测（分类任务）+傅里叶变化+CNN+matlab-4 cnn模型
搭建一个普通的模型就行，因为这个数据集识别准确率特别高，最后都能到100% % 设置图像文件夹路径data_folder = 'images';% 创建图像数据存储器imds = imageDatastore(data_folder, ... 'IncludeSubfolders', tru...
利用pytorch两层线性网络对titanic数据集进行分类（kaggle)
import torch from torch.utils.data import Datasetfrom torch.utils.data import DataLoaderimport numpy as npfrom torchvision import datasetsfrom torchvi...
常用的文本分类算法概览
准确率 (Accuracy)： 准确率是最直观的性能指标，它衡量的是模型正确分类的文档数占总文档数的比例。然而，准确率在类别不平衡的情况下可能不是最佳的评估指标。 召回率 (Recall)： 召回率关注于模型识别所有正类样本的能力。它定义为真正例（TP）与实际为正类的所有样本（TP + FN）的...
对比学习用于分类任务
import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow" os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import resource low, high = resource.getrlimit(resource....
白话机器学习1：分类问题中的评价指标
机器学习中的评价指标非常多，它们用来衡量模型的性能和预测能力。不同类型的机器学习任务可能需要不同的评价指标。以下是一些常见的评价指标，按照不同类型的机器学习任务分类： 对于分类问题： 准确率（Accuracy）精确率（Precision）召回率（Recall）或灵敏度（Sensiti...
CGAL 点云数据生成DSM、DTM、等高线和数据分类
原文链接 CGAL 点云数据生成DSM、DTM、等高线和数据分类 - 知乎 在GIS应用软件中使用的许多传感器(如激光雷达)都会产生密集的点云。这类应用软件通常利用更高级的数据结构：如：不规则三角格网 (TIN)是生成数字高程模型 (DEM) 的基础，也可以利用TIN生成数字地形模型 (DTM)。对...
Html学习(三) 分类学习
代码：<h1>这是一级分类吗</h1><h2>这是二级分类吗</h2><h3>这是三级分类吗 </h3>效果：介绍：<abbr>（表示缩写），<em>（表示强调）。<strong>（表示更强地...
对虾病害分类数据集889张7类别
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：889 分类类别数：7 类别名称:["baibanbing","baizhuobing","ganweisuo","heibanbing","heisai...
Caffe学习系列(20)：用训练好的caffemodel来进行分类
caffe程序自带有一张小猫图片，存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类，那该怎么办呢？ 如果不用这张小猫图片，换一张别的图片，又该怎么办呢？如果学会了小猫图片的分类，那么换成其它图片，程序实...