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Python机器学习-多元分类的5种模型

Python机器学习-多元分类的5种模型 最近上了些机器学习的课程,于是想透过Kaggle资料集来练习整个资料科学专案的流程,在模型训练阶段,虽然听过许多分类模型,但不是很了解其各别的优缺点与适合的使用时机,所以想来整理一篇文章,统整上课学习与网路资料,作为后续专案的优化方向! 首先,机器学

Alphabitz — 项目 A

Alphabitz — 项目 A Alphabitz 系列的第一个条目将是一个简单的算术应用程序,它通过非常简单的 UI 执行各种单位转换。这就像计算器应用程序的想法,但有更多在任何项目中有用的真实世界场景。与本系列中的每个应用程序一样,本教程的目标是跨多个平台创建相同的应用程序,以用作您自己

论文笔记-Multi-Adversarial Domain Adaptation

摘要 文章提出了一种多对抗域自适应(MADA Multi - Adversarial Domain Adaptation)方法,它能够捕捉 多模式结构 以基于 多个域鉴别器实现不同数据的细粒度对齐。 ps :其实就是对齐的更细,相较于 DAAN 那种源域和目标域整体的对齐,把域根据分类任务划分,按一个个类进行对齐。 1. 介绍

YOLO

第一章第三节YOLO实战 (6)_哔哩哔哩_bilibili     注解: 1.B:表示几种候选框,比如2,3,5种,是自己可以设置的一个值。 2.B×5种的5代表预测的5个值。 3.(S*S)*(B*5+C),中的C代表样本数据里面20个类别中属于某个类别的概率是多少。 4.(x,y,w,h,c),(x,y)代表中心点位置坐标,w,h代表狗的

@interface的使用

首先,@interface不是接口是注解类,在jdk1.5之后加入的功能,使用@interface自定义注解时,自动继承了java.lang.annotation.Annotation接口,由编译程序自动完成其他细节,我们通过反编译可以看到,源代码如下: //保留的环境@Retention(RUNTIME)//注释起作用的位置,此处表示它只能给类、接口、枚

ENVI5.4中的分类编辑工具

ENVI4.8及ENVI5.x Classic中提供了Interactive Class Tool工具,可以对分类结果图像中局部错分、漏分的像元手动进行修改。ENVI5.4中新增Edit Classification Image工具,结合便捷的操作界面,可以更加方便的对分类结果图像进行编辑。 Edit Classification Image工具支持手动绘制感兴趣

ENVI中为分类图像新增类别的方法

方法很简单,就是手动修改hdr头文件。需要对hdr头文件中各个字段的含义比较了解。下面介绍方法。 首先,使用记事本打开hdr头文件,如下图所示。如果是分类图像的话,就会存在红框中的三个属性: Classes:类别数 Class lookup:索引颜色表,每个类别对应三个数字(R、G、B) Class names:类别名  

ENVI中对图像分类结果的编辑

 ENVI4.8及之前版本直接打开ENVI,ENVI5.X版本需要打开ENVI Classic。下面以ENVI自带例子数据及其分类结果为例介绍操作方法。  本文适用于ENVI5.3及以下版本       使用File > Open Image File打开"can_tmr.img"和"can_tmr_class.dat"。在显示"can_tmr.img"的Display中,选择

【Python学习】基于 KNN 模型的葡萄酒种类预测

算法原理 K最近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的K个训练样本,然后基于这 K个"邻居"的信息来进行预测。 KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 K 个最相邻的样本中的大多

matplotlib------饼图

一、代码示例 import matplotlib.pyplot as plt data = [0.2456, 0.2342, 0.2890, 0.0892, 0.1420] labels = ['类别1', '类别2', '类别3', '类别4', '类别5'] explode = [0, 0.1, 0, 0, 0] color = ['#9999ff', '#ff9999

03 转换css元素的类别

03 转换css元素的类别 通过设置display属性 属性 作用 block 块级 inline 行内 inline-block 行内块级 接来下 就跟着小demo来学习吧! 不懂可以看看!!!什么时候块级元素和行内元素 块级元素转行内元素 我们都知道 div是块级元素 是独占一行 可以设置宽高的 并且是独

【CVPR2022】用于域适应语义分割的域无关先验

摘要:本文给大家分享一篇我们在CVPR 2022 上发表的paper:Domain-Agnostic Prior for Transfer Semantic Segmentation。文章提出了一种图像域无关的先验,可以有效地提升域适应语义分割的精度。 本文分享自华为云社区《EI盘古研究分享【CVPR2022】用于域适应语义分割的域无关先验》,作

Background Suppression Network for Weakly-supervised Temporal Action Localization概述

0. 前言 相关资料: arxiv github 论文解读1,论文解读2 论文基本信息: 领域:弱监督时序行为定位 发表时间:AAAI 2020(2019.11.22) 1.针对的问题   弱监督视频动作定位中,这篇论文之前的方法聚合帧级别的类分数,以产生视频级别的预测并从视频级别的动作中学习。此方法无

判断char类别常用的几种方法

var a = "str123$&++"; var b = a.ToCharArray(); for (int i = 0; i < b.Length; i++) { char.IsDigit(b[i]);//十进制数字类别 char.IsLetter(b[i]);//Unicode 字母类别 char.IsLetterOrDigit(b[i]);//字母或十进制数字类别 char.IsLower(b[i]);//小写字母类别

day72(Spring JDBC的事务管理,添加类别:(业务逻辑层,控制层),根据父级类别查询其所有子级类别:(持久层,业务逻辑层,控制层))

day72(Spring JDBC的事务管理,添加类别:(业务逻辑层,控制层),根据父级类别查询其所有子级类别:(持久层,业务逻辑层,控制层)) 1.基于Spring JDBC的事务管理 1.事务 是一种能够保证同一个业务中多个写(增删改)操作要么全部成功,要么失败的机制! 2.实现 在业务方法上添加@Transactional即

day71(添加类别--持久层,添加类别--业务逻辑层)

day71(添加类别--持久层,添加类别--业务逻辑层) 1.类别管理--添加类别--持久层 1.配置 续前日,无新增 2.规划需要执行的SQL语句 续前日,无新增 3.接口与抽象方法 此前需要执行的SQL语句大致是 select id from pms_category where name=? 1.创建CategorySimpleVO类 在csmall-pojo的根

存储类别

存储类别解决的是标识符的“生命周期” 或 变量内存的开辟时间和销毁 栈变量 用 auto 声明的变量 变量内存开辟时间:栈变量是在 当执行到定义语句时,开辟内存 变量内存销毁时间:所在作用域结束时销毁 注意:全局变量不能auto修饰,局部可以 全局变量 用 static(静态的) 声明的变量

笔记:UNIRE: A Unified Label Space for Entity Relation Extraction

UNIRE: A Unified Label Space for Entity Relation Extraction 作者:Wang et al., ACL 2021 目录 简介 方法 实验 1 简介 以往的联合抽取无论是pipeline也好还是联合训练也好包括之前的table filling方法,即便是联合处理但两个子任务的label space仍然是独立的即实体类型和实体

ENVIDeepLearning1.1正式版发布

ENVI DL 1.1 包含许多重大改进,以提高可用性和训练性能。 ·    多类别架构(Multiclass Architecture) ·    深度学习标记工具(Deep Learning Labeling Tool) ·    集成TensorBoard(可查看训练状态) ·    测试系统支持状态 ·    其他更新 ·    编程 · 

[论文][表情识别]Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Mar

论文基本情况 发表时间及刊物/会议:2022 CVPR 发表单位:西安电子科技大学, 香港中文大学,重庆邮电大学 问题背景 在大部分半监督学习方法中,一般而言,只有部分置信度高于提前设置的阈值的无标签数据被利用。由此说明,大部分半监督方法没有充分利用已有数据进行训练。 论文创新点 设置了Ad

【数据科学原理与实践】基本建模方法

数据准备 step 1:加载数据 d <- read.table(filename,header=F,sep='\t')//header:要不要表头 step 2:数据划分:两类划分——训练集合测试集,通过重复划分进行验证/交叉验证估计过拟合(度量标准:AUC) set.seed(65536) #设置随机种子,使复现时出现相同结果 d$rgroup<-runif(dim(d)[[1]]) d

一文总结聚类分析步骤!

    一、聚类 1.准备工作 (1) 研究目的 聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法,聚类分析的原则是同一类别的个体有较大相似性,不同类别的个体差异比较大。 (2) 数据类型 1)定量:数字有比较意义,比如数字越大代表满意度越高,量表为典型定量数据。 2)定类:数字无比较意义,比如性别,1

论文阅读《The Sketchy Database: Learning to Retrieve Badly Drawn Bunnies》

如果没有啥基础的读者一定要看完这这个视频,然后看论文这样就好理解多了: https://www.bilibili.com/video/BV1vQ4y1R7dr?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 1Learning a Cross-domain Mapping Overview:   在本节中,我们使用草图数据库来学习草图和照片的共享嵌入,这样学

长尾目标是什么?long-tail

    在实际的视觉相关任务中,数据都存在如上图所示的长尾分布,少量类别占据了绝大多少样本,如图中Head部分,大量的类别仅有少量的样本,如图中Tail部分。解决长尾问题的方案一般分为4种: Re-sampling:主要是在训练集上实现样本平衡,如对tail中的类别样本进行过采样,或者对head类别样本进

Attention Mechanism in Computer Vision

​  前言 本文系统全面地介绍了Attention机制的不同类别,介绍了每个类别的原理、优缺点。 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。   概述 Attention机制目的在于聚焦有用的信息,并减少不重要信息的比重。Attention机