监督学习（Supervised Learning）：训练集有标记信息，学习方式有分类和回归。无监督学习（Unsupervised Learn...
监督学习基于标签的固有属性可以分为: 分类:标签是离散的的值。如人脸识别,人脸识别的一种模式是判断两张人脸是否是同一个人,是则标签为1,不是则标签为0。则标签是离散的0和1.第二种识别模式是识别一张人脸是一堆人脸中的哪一个,那么每张特定的人脸可以标为1,2,3……N,同样离散。 回归:标签是连续的值。...
机器学习模型的核心组成部分可划分为四个主要类别，其中之一是泛化能力。机器学习是一门涉及广泛交叉学科领域的学科，它结合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多学科知识。该领域专注于研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以便获取新知识和技能，并重新组织现有知识结构以不断优化自身...
主成分分析(可以理解一种特征提取的方式) 1 低方差特征过滤 删除低方差的一些特征,前面讲过方差的意义。再结合方差的大小来考虑这个方式的角度。 特征方差小:某个特征大多样本的值比较相近(比如说有一个样本是鸟有没有爪子,那么这行数据正常情况下方差的0,以为鸟都有爪子,数据几乎没什么波动,这对我们研究几乎没...
然后是decoder，它就像一个解码器，专门负责解读这些编码的密语，将特征解码为我们所需的任务输出。比如，它能把词向量转化为我们熟悉的词语，或者将特征映射转化为图像生成，甚至是目标检测框和类别序列的预测。但embedding这个词的含义并非一成不变，它就像一个多面体，根据不同场景和模型的应用，可以指代...
类别数据特征又可分为标称特征和有序特征。 标称特征只代表类别,数据无序,如电影数据集中的类型、地区特征,爱情和动作是无法做比较的。 有序特征的数据是用于分类且有序的,如电影数据集中的评星,显然5高于4,3高于2,可以比较。 构造电影数据集 我这里用Python的pandas库构造了DataFrame数据框,pandas是非常有用的数...
训练分类器 确定模板图片的参照字段和识别区后,多模板分类工作流在模板数量较多,或版式相似度较高的情况下,建议针对不同的模板上传对应的训练集数据,用于训练模板分类模型,使服务能够精准地分类多个模板图片,然后对多个模板图片进行 文字识别 和结构化提取。 前提条件 已在文字识别套件控制台选 来自:帮助中心 查看...
首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。 1. Bagging (b...
确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可 ...
支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是一种分类算法,它试图找到一个超平面来分隔两个类别的数据点,使得两侧的间隔(margin)最大。 当数据点在高维空间中不是线性可分时,SVM通过使用核函数(kernel function)将原始数据映射到更高维的特征空间,使得数据在新的空间中线性可分。