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。 点击Learn按钮,启
支持向量机是一种强大的监督学习算法,用于分类和回归问题。SVM是一个广泛的概念,涵盖了分类和回归问题;而SVC是SVM的特定应用,专门用于分类任务。在机器学习库中,SVC通常是实现SVM的分类器的名称,比如在Scikit-learn库中。 支持向量机(SVM)有几个子类,主要包括:支持向量分类(SVC)、支持向量回归(SVR)、一类支持向量...
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...
MachineLearning 5. 癌症诊断和分子分型方法之支持向量机(SVM) MachineLearning 6. 癌症诊断机器学习之分类树(Classification Trees) MachineLearning 7. 癌症诊断机器学习之回归树(Regression Trees) MachineLearning 8. 癌症诊断机器学习之随机森林(Random Forest) MachineLearning 9. 癌症诊断机器学习之梯度提升算法(Grad...
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...
虽然深度卷积神经网络(CNNs)在单标签图像分类方面取得了巨大成功,但需要注意的是,现实世界的图像通常包含多个标签,这些标签可以对应于一幅图像中不同的物体、场景、动作和属性,传统的多标签图像分类方法是对每个类别学习独立的分类器,并对分类结果进行排序或阈值设定。这些技术虽然执行的很顺利,但是不能明确的利...
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...
多模态深度学习分类器的目标是集成来自多个模态(如图像、文本、音频等)信息,以提高分类性能。下面我将详细介绍实现过程,并提供步骤、代码示例和图表视图来帮助你更好地理解。 实现流程 在实现多模态深度学习分类器时,我们通常按照以下步骤进行: 步骤详解及代码示例 ...
在当前的原位X射线衍射（XRD）技术中，数据的生成能力超过了人类的分析能力，有可能导致洞察力的损失。自动化技术需要人工干预，并且缺乏材料研究所需的性能和适应性。鉴于高通量自动XRD模式分析的迫切需求，我们提出了一个广义的深度学习模型来分类不同材料的晶体系统和空间群。在我们的方法中，我们利用来自不同实验条件...
在机器学习中,分类器是一种算法或模型,用于将输入数据分为不同的类别或标签。分类器是监督学习的一部分,它依据已知的数据集中的特征和标签进行训练,并根据这些学习到的知识对新的未标记数据进行分类。 分类器的目标是从输入数据中提取有用的特征,并根据这些特征对数据进行分类。这些特征可以是数值型、类别型或其他类...