3.4模型解释性和可解释性:多层次分类器设计中涉及大量的特征和分类器,模型的复杂性可能导致其决策过程和结果难以解释。因此,未来的研究可以关注如何提高多层次分类器设计的模型解释性和可解释性,使人们能够理解和解释分类器的判别过程和决策依据。 综上所述,图像上的多层次分类器设计是一种解析视觉信息、实现精准判别...
针对小样本学习问题,可以探索如何在多层次分类器设计中有效利用有限的样本信息,进行主动学习、迁移学习和元学习等策略,从而提高对小样本类别的分类能力。 3.4 模型解释性和可解释性:多层次分类器设计中涉及大量的特征和分类器,模型的复杂性可能导致其决策过程和结果难以解释。因此,未来的研究可以关注如何提高多层次分类器...
最小错误率准则、最小风险准则、近邻准则、Fisher准则、均方误差最小准则、感知准则等。 3、简述分类器设计的方法 模板匹配法、判别函数法、神经网络分类法、基于规则推理法等 4、试写出基于二维特征两类分类问题的线性线性判别函数形式 d(X)= w1x1 + w2x2 + w3 = 0 5、试写出基于n维特征两类分类问题的线性...
5 第五章 分类器的设计
同样,类似于[贝叶斯四]之贝叶斯分类器设计,我们用一个例子:字母分类,来阐述朴素贝叶斯分类器的设计。 老套路,搞个三部曲: 特征向量生成 决策函数设计 模型训练 在做问题分析之前,请先做数据集的分析。 一、数据集分析 数据集来自于UCI:UCI字母分类数据集链接 ...
1.选择要分类的文件夹 代码如下(示例): #设置建立分类总文件夹路径 mkdir_path=r'D:\文件夹分类' #设置需要遍历整理的文件夹路径,可以依据自己的实际需求修改 goal_dir =r'D:\乱七八糟的文件' if not os.path.exists(mkdir_path): os.mkdir(mkdir_path) ...
以下是我的Bayes分类器设计的思路,程序原理,运行结果: 设计思路: 基于最小错误率的Bayes分类器 基于最小错误率的Bayes公式 基于最小风险的Bayes分类器 基于最小风险的Bayes公式 程序原理: 最小错误率的多二维特征训练函数 if isempty(get(handles.MaleError_edit,'String')) || isempty(get(handles.FemaleError...
实验目的: 理解朴素贝叶斯分类器的原理; 能够独立实现贝叶斯分类器的设计; 能够评估分类器的精度。 实验步骤: 1.朴素贝叶斯分类器原理理解 贝叶斯决策理论 假设有一个数据集,由两类组成,对于每个样本分类如下: 现在有一个新的点new_point(x,y),其分类未知。用p1(x,y)
分类器设计之线性分类器和线性SVM(含Matlab代码) 对于高维空间的两类问题,最直接的方法是找到一个最佳的分类超平面,使得 并且 ,对于所有的正负训练样本 和 . 因此,以上问题可以表达为: 问题P0可以转化为 两边除以\epsilon,并且做变量替换,最终得到下面的线性规化(linear programming)问题:...