二、MaixPy 中使用自学习分类器# 默认镜像自带了自学习分类 APP,可以直接尝试使用熟悉使用流程。 步骤: 点击+ Class按钮, 采集 n 张分类(class)图,采集图时物体需要在屏幕的白色框中。 点击+ Sample按钮,采集 m 张样本图,每个分类都采集一些,顺序无所谓,张数也比较随意,最好是在各个角度拍一点,不要差距过大。
接下来我将从四个方面来评估分类学习器的性能一般的分类学习器的性能度量 基于随机变量密度函数的评估 基于随机变量分布函数的评估 基于实验的估计方法我们先从一般的分类学习器的性能度量开始,此时因为因变量的类别数可能大于2,所以更多的是分类的准确度上来考量的。
自学习分类器(self learning classifier) 编辑本页 无需单独训练, 直接在开发板上对物体特征进行学习,然后直接使用 演示视频:youtube或者bilibili 一、使用方法# 在这里下载版本 >= v0.5.0-33 的固件 下载kmodel 使用kflash_gui下载固件和模型 运行示例脚本...
对于CNN部分,为了避免过拟合的问题,以往的方法通常假设所有的分类器都具有相同的图像特征(分类器:参数W被称为权重,其中每个类的分类器就是W的一个行向量),然而,当使用相同的图像特征来预测多个标签时,图像中较小的物体很容易被忽略或难以独立识别,在此工作中,我们设计了基于先前预测结果的RNNs框架来适应图...
KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基本的分类与回归方法，属于监督学习范畴。它的核心思想是“物以类聚”，即相似的数据应有相似的输出。对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。| KNN的工作原理 KNN算法通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。对于一...
1. 最近邻分类器(k-Nearest Neighbor) 尽管贝叶斯分类器/朴素贝叶斯分类器都能获得较好的性能,但是对高维特征的估计,计算均值和方差/协方差都需要很大的计算量,那么,有没有一种办法可以避免计算均值和方差也能进行分类?实际上,现在最流行的神经网络就不需要。不过,我们今天介绍一些经典的分类方法,首先介绍最近邻分类...
Adaboost是Adaptive Boosting的缩写,使用一组简单的弱分类器,通过强调被弱分类器错误分类的样本来实现改进的分类器。AdaBoost是一种集成模型,使用的是boosting框架思想。 首先,让我们回顾一下原始的增强算法过程: 与原始的增强过程相反,AdaBoost使用完整的训练数据集来训练弱学习器,其中训练示例在每次迭代中重新加权,以...
机器学习分类器的种类有很多，主要包括以下几种：一、决策树分类器 决策树分类器是一种基于树形结构的分类方法。它通过一系列的判断规则，将数据点分配到不同的类别中。常见的决策树分类器包括ID3、C4.5和CART等。二、逻辑回归分类器 逻辑回归分类器是一种基于统计方法的分类技术。它通过拟合一个逻辑...
打开Matlab2021b,找到在APP中找到分类学习器 或直接命令行输入 2、数据集介绍 鸢尾花(Iris)有三个亚属 山鸢尾(Iris-setosa) 变色鸢尾(Iris-versicolor) 维吉尼亚鸢尾(Iris-virginica) 数据集一共包含4个特征变量(输入),1个类别变量(输出结果为三个亚属的某一个),共有150个样本。