由于 KNN 是基于实例的算法,也常被称呼为懒算法(lazy algorithm)。 K-NN原理 K近邻算法(K-NN)算法是一种简单但也很常用的分类算法,它也可以应用于回归计算。K-NN是无参数学习,这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。它是基于实例,即该算法没有显式地学习模型。相反,它选择的是记忆训练实例,并在一个...
1、K邻近分类法(KNN) 2、用稠密SIFT作为图像特征 3、图像分类:手势识别 说到分类,这里先提出一个简单有效的分类方法——K邻近分类法 1、K邻近分类法(KNN) 在分类方法中,最简单且用的最多的一种方法之一就是KNN,这种算法把要分类的对象(如一个特征向量)与训练集中已知类标记的所有对象进行对比,并由K近邻对...
CNN是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神...
与图片分类是截然不同的，但在一定程度上又有着继往开来的继承关系。简单说一下二者的相同与相异两方...
使用交叉熵损失函数适合多类别分类问题,这点已经正确。 考虑使用更多的评估指标,如准确率、召回率等,可以更全面地评估模型性能。 import numpy as np from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision import transforms import torch fromtorch.utils.dataimport random_split, DataLoader ...
一、 图片分类算法研究 1.特征提取技术 图片分类的第一步是提取图像的特征,常见的特征包括颜色、纹理和形状等。在这里,可以采用传统的特征提取算法,如颜色直方图、Gabor滤波器和边缘检测算法等。同时,也可以尝试深度学习技术,使用预训练的卷积神经网络(CNN)来提取图像的高级特征。 2.特征编码与表示 得到图像的特征向量...
说到图片分类算法的调优技巧,不得不提亚马逊团队的一篇文章Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks。 下面的Table1展示了一系列Tricks被用在ResNet50网络做分类任务获得的结果。 可以看到使用本文的技巧,Top1准确率从75.3%提升到了79.29%。所以这一系列技巧还是非常给力的,接下来我们...
通过图片分类,相册应用可以将同一类型的照片放在一起,方便用户查找。 目前,相册应用中的图片分类算法可以分为以下几类: 1.基于特征的分类 基于特征的分类是指利用图片的色彩、纹理、形状等特征,对照片进行分类。例如,在一张照片中,如果出现了大量绿色,相册应用就会将这张照片放入“自然”分类中。 2.基于语义的分类...
利用KMeans函数新建一个聚类算法,这里设置为2分类 y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=9) 然后进行分类 y_pred = y_pred.fit_predict(X) 新建对象后,常用的方法包括fit、predict、cluster_centers_和labels。 fit(X)函数对数据X进行聚类, ...