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Java实现简单版SVM
Java实现简单版SVM 最近的图像分类工作要用到latent svm 为了更加深入了解svm 自己动手实现一个简单版的 之所以说是简单版 因为没有用到拉格朗日 对偶 核函数等等 而是用最简单的梯度下降法求解 其中的数学原理我参考了http
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数据挖掘
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sklearn K近邻KNeighborsClassifier参数详解
原文网址 https scikit learn org stable modules generated sklearn neighbors KNeighborsClassifier html class sklearn neighbors
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KNN
朴素贝叶斯--matlab自带工具箱的使用
朴素贝叶斯分类使用条件 其数据点的维数 即特征之间相互独立 当属性之间相关性较小时 分类效率好 当属性之间相关性较大时 分类不如决策树 属性之间的相关性获得 用协方差矩阵 matlab自带函数cov获得 1 nb NaiveBays fit
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朴素贝叶斯
分类器工具箱使用
分类器
关于深度学习中的分类器
因为之前一直都是用caffe做图像去噪 增强方面的工作 没太接触分类 上个学习会上通过报告学习了下关于分类的相关基础知识 为接下来分类的相关工作研究奠定下基础 基础之分类器 1 SVM 线性核SVM 一般应用于多分类 分类的结果 如3分类
深度学习中的科普
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【机器学习】 Matlab 实现多种分类器(感知机、KNN、Logistic、最大熵、决策树、朴素贝叶斯)的二分类
写在之前 这是本人的统计学习方法作业之一 老师要求一定要用Matlab编程 本人在此之前未曾大量使用Matlab 因此某些算法可能因为不知道函数或者包而走了弯路 代码高亮查了一下 没找到Matlab的所以用了C的 部分算法参考了某些算法的p
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CS231n——机器学习算法——线性分类(下:Softmax及其损失函数)
在前两篇笔记中 基于线性分类上 线性分类中继续记笔记 1 Softmax分类器 SVM和Softmax分类器是最常用的两个分类器 Softmax的损失函数与SVM的损失函数不同 对于学习过二元逻辑回归分类器的读者来说 Softmax分类器就
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Python神经网络:训练简单的分类器篇
我们希望训练线性分类器 使其能够正确分类瓢虫或毛虫 在1 3节的图中 根据观察 我们知道要做到这一点 简单说来 就是要调整分界线的斜率 使其能够基于小虫的宽度和长度将两组点划分开来 我们如何做到这一点呢 我们无需研究一些最前沿的数学理论 让
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