NBSVM 朴素贝叶斯（Naive Bayers）)和支持向量机（SVM）是文本分类常用的基础模型。在不同的数据集、不同的特征和不同的参数下，两者的效果有所差异。一般来说NB在短文本上的表现要优于SVM，而SVM在长文本上的表现更佳。 NBSVM来自论文<Baselines and Bigrams ...
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2018-05-27 21:37:51
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1、数据需要清洗注意在读取csv格式文件之后需要对空值进行补全类似如下代码：2、特征工程此处选取以下几个指标作为分类和回归的特征3、深度模型失效通过日志发现正样本即Y>0的样本所占比例在14%左右，深度分类模型可能将所有的数据分为Y=0导致没有数据进行回归所以此处采用传统方法使用SVM方法和决策树进行分类进过测试发现SVM效果较好4、正样本过少考虑将回归模型改为广义线性回归放弃深度模型
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2018-05-25 16:52:07
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HALCON12里的example，classify_pills_auto_select_features.hdev. * This example shows how to use the calculate_feature_set* procedure library together with ...
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2018-05-25 13:24:07
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快捷键: main;psvm 输出语句:sout 常用快捷键: (1)Alt+Enter:导入包，自动修正代码 (2)Ctrl+Y:删除光标所在行 (3)Ctrl+D:复制光标所在行的内容，插入光标位置下面 (4)Ctrl+Alt+L:格式化代码 (5)Ctrl+/:单行注释 (6)Ctrl+Shi ...
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2018-05-24 21:53:41
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在深度学习算法出来之前，对于视觉算法来说，大致可以分为以下5个步骤：特征感知，图像预处理，特征提取，特征筛选，推理预测与识别。早期的机器学习中，占优势的统计机器学习群体中，对特征是不大关心的。 我认为，计算机视觉可以说是机器学习在视觉领域的应用，所以计算机视觉在采用这些机器学习方法的时候，不得不自己 ...
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2018-05-21 14:54:13
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Svm（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类。支持向量机可以分为线性核非线性两大类。其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面，并且使得本本集中所有数据到这个超平面的距离最短。 一、基于最大间隔分 ...
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2018-05-21 10:32:55
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运行cmd 输入control命令，打开控制命板 查看是否有，有的话前面打上勾，确认就开启Hype-V 否则重启进入BIOS，进入后按左右键选择configuration（配置），选择下面的SVM SUPPORT（AMD处理器）或者 Intel Virtual Technology（Intel处理器 ...
输出结果如下：-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 1 -1 从结果可以看出：只有第九个被误判，其它的都是正确的。 转载自https://blog.csdn.net/u010412719/article/details/46794051 ...
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2018-05-15 21:07:41
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数据集下载地址 ：http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf 一、实验目的 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 2．熟悉基于libSVM二分类的一般流程与方法； 二、实验内容 1．对“bedroom， forest”两组数据进行分类（二分类） ...
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2018-05-15 13:17:01
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数据分析实例 -- 气象数据 一、实验介绍 本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。我们在实验过程中先会运用 Python 中matplotlib库的对数据进行图表化处理，然后调用 scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析，最终在图表分析的支持下得出我们的结 ...
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2018-05-12 19:28:56
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