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10.機器學習sklearn——-手寫數字識別例項

1.概念介紹: 影象識別(Image Recognition)是指利用計算機對影象進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對像的技術。  影象識別的發展經歷了三個階段:文字識別、數字影象處理與識別、物體識別。機器學習領域一般將此類識別問題轉化為分類問題。 手寫識別是常見的影象識別任務。計算機 […]

機器學習之實戰樸素貝葉斯演算法

貝葉斯分類是一類分類演算法的總稱,這類演算法均以貝葉斯定理為基礎,故統稱為貝葉斯分類,而樸素貝葉斯分類可謂是裡面最簡單、入門的一種。 首先關於貝葉斯定理,感覺簡單而偉大,前些天一直在看吳軍的數學之美(沒看過的極力推薦)系列文章,看到自然語言處理從規則模型到統計模型轉變的時候,語言的識別準確率上升好幾 […]

Java實現LSTM和GRU做分類(以IRIS資料集為例)

筆者想在JAVA專案中做機器學習的分類想使用迴圈神經網路的時候苦於沒有找到開源的程式碼,最後終於找到lipiji所寫的LSTM和GRU,專案GitHub連結在這:專案GitHub地址,但是這個專案的demo只是簡單的做了一個文字序列的預測,無法達到自己做分類的目的,於是筆者新寫了一個demo來實現分 […]

影象分類、檢測,語義分割等方法梳理

作者:張皓 【新智元導讀】本文作者來自南京大學計算機系機器學習與資料探勘所(LAMDA),本文直觀系統地梳理了深度學習在計算機視覺領域四大基本任務中的應用,包括影象分類、定位、檢測、語義分割和例項分割。 本文旨在介紹深度學習在計算機視覺領域四大基本任務中的應用,包括分類(圖a)、定位、檢測(圖b)、 […]

樹迴歸

1.簡單介紹         線性迴歸方法可以有效的擬合所有樣本點(區域性加權線性迴歸除外)。當資料擁有眾多特徵並且特徵之間關係十分複雜時,構建全域性模型的想法一個是困難一個是笨拙。此外,實際中很多問題為非線性的,例如常見到的分段函式,不可能用全域性線性模型來進行擬合。 樹迴歸將資料集切分成多份易建 […]

使用CNN進行文字分類程式碼實現

1、因為最近學習牛津大學的深度學習nlp課程,練習nlp文字分類,便進行了相應的調研,在課件中進行了全連線神經網路的文字分類,rnn文字分類。作者在之後也上網檢視資料,瞭解到CNN在文字分類中發展很快,於是打算實現一個CNN文字分類的演算法,檢視資料,主要參考如下博文:http://www.wild […]