1? 模式识别系统 数据获取：用计算机语言（可计算数字符号）来表示研究对象 预处理：对研究对象去噪声，复原等 特征提取与选择：对数据进行变换，降纬，简化处理等 分类决策：归类（） 分类器设计：对分类结果进行判断检测，误差分析 2? 模式识别主要问题 特征选择与优化：特征选择：使同类物体紧致性； 组合 ...
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2020-07-22 16:02:05
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作为目前越来越受欢迎的深度学习框架，pytorch 基本上成了新人进入深度学习领域最常用的框架。相比于 TensorFlow，pytorch 更易学，更快上手，也可以更容易的实现自己想要的 demo。今天的文章就从 pytorch 的基础开始，帮助大家实现成功入门。 首先，本篇文章需要大家对深度学习 ...
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2020-07-18 22:41:15
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#Chap 8 提升方法 Boosting 将多个弱的分类器合成为一个强分类器，且各分类器有关联 怎么得到各分类器呢，就是靠不断resample 和 reweighting你的training data 来形成一个新的数据： （source：https://www.youtube.com/watch ...
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2020-07-14 21:41:27
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先说结论，贝叶斯分类=最大化后验概率。 给定样本$x$和所属类别$c$，贝叶斯最优分类器欲最大化后验概率$P(c|x)$。想实现这个目的可以通过判别模型（如决策树、支持向量机等，直接对后验概率建模），或生成模型（对联合概率$P(x,c)$建模）。 对于生成模型，考虑： \[ P(c|x)=\frac ...
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2020-07-11 20:54:58
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BN解决方差漂移理论 训练集的数据分布和预测集的数据分布不一致，这样的情况下如果我们在训练集上训练出一个分类器，肯定在预测集上不会取得比较好的效果。这种训练集和预测集样本分布不一致的问题就叫做“covariate shift”现象 训练集和测试集的数据分布不一致，因此训练出来的模型是没有泛化能力的 ...
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2020-07-10 19:12:42
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1. 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）： 一种知名的二元线性/非线性分类方法，由俄罗斯的统计学家Vapnik等人所提出。它使用一个非线性转换(Nonlinear Transformation)将原始数据映像(Mapping)至较高维度的特征空间 (Feature ...
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2020-07-05 15:28:57
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1.应用背景 在进行分类器构建后，要对其分类性能进行评估，或新构建的分类器相对于其他分类器对数据集的分类效果进行评估，这时就会用到相应的评估方法 2.常见的评估方法 2.1评估分类器性能的度量 基本概念理解： 正元组：在一个分类问题中我们感兴趣的元组； 负元组：其他元组； 真比例/真阳性(TP)：指 ...
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2020-07-03 19:24:56
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目录 github地址 内容介绍readme 参考资料 PyTorch是一个简单易用的深度学习框架。 本文主要复现了PyTorch官网的一些常用demo，并修改demo，提供了一系列能方便移植到自己的图像分类任务并高效实用的解决方案。 github地址 https://github.com/itmo ...
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2020-07-03 00:45:23
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图像分类 KNN算法 KNN算法可用于图像分类，且根据K值的不同，分割边界也会受到比较大的影响。 KNN并不常用于如今的图像分类，原因主要有两点： 没有显式的训练过程，测试时每个测试样本点需要遍历所有样本点，找到K个最近邻的点，以确定分类。 距离计算标准（欧几里得、曼哈顿距离）公式在比较图像上并不适 ...
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2020-06-30 22:30:12
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一、朴素贝叶斯分类器的构建 import numpy as np class BernoulliNavieBayes: def __init__(self, alpha=1.): # 平滑系数, 默认为1(拉普拉斯平滑). self.alpha = alpha def _class_prior_pr ...
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2020-06-30 12:34:35
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