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標(biāo)簽 > 分類器
分類是數(shù)據(jù)挖掘的一種非常重要的方法。分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會(huì)一個(gè)分類函數(shù)或構(gòu)造出一個(gè)分類模型（即我們通常所說的分類器（Classifier））。該函數(shù)或模型能夠把數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)紀(jì)錄映射到給定類別中的某一個(gè)，從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測。
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傳統(tǒng)檢測、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架、檢測技術(shù)的物體檢測算法全概述
物體檢測一向是比較熱門的研究方向，它經(jīng)歷了傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)特征+淺層分類器的框架，到基于大數(shù)據(jù)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的End-To-End的物體檢測框架的發(fā)展，然...
目前谷歌和加州大學(xué)伯克利分校的研究已經(jīng)發(fā)表在學(xué)術(shù)網(wǎng)站arXiv上，論文標(biāo)題為《用白盒、黑盒攻擊繞過Deepfake圖像鑒別工具（Evading Deep...
2020-05-11 標(biāo)簽：AI數(shù)據(jù)庫分類器 8457 0
Facebook創(chuàng)建了一個(gè)語料庫，通過將用戶分成兩組來訓(xùn)練SybilEdge：那些更有可能接受來自真實(shí)帳戶的朋友請求的人和那些可能接受虛假帳戶請求的人。...
2020-04-24 標(biāo)簽：Facebook分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 4346 0
一項(xiàng)關(guān)于可解釋人工智能規(guī)劃（XAIP）的工作調(diào)查
可解釋AI（X AI）近年來一直是一個(gè)積極的研究課題，受到DARPA2016年倡議的推動(dòng)。 計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等“感知”問題的機(jī)器學(xué)習(xí)的廣泛采用，...
2020-04-03 標(biāo)簽：人工智能分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 3574 0
我們之所以使用卷積后的特征，是因?yàn)閳D像具有“靜態(tài)型”的屬性，也就意味著在一個(gè)圖像區(qū)域的特征極有可能在另一個(gè)區(qū)域同樣適用。
關(guān)于使用MATLAB進(jìn)行模式識(shí)別的教程分析
在模式識(shí)別方法中，輸入數(shù)據(jù)的受監(jiān)督分類使用受監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它是基于不同對象類的培訓(xùn)數(shù)據(jù)來創(chuàng)建分類器。然后分類器接受輸入數(shù)據(jù)并分配相應(yīng)的對象或類標(biāo)簽。
2019-09-17 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)分類器計(jì)算機(jī)視覺 5110 0
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)檢測汽車的方法分析
決策樹得出的結(jié)果十分令人看好，但真正測試是檢驗(yàn)分類器在真實(shí)汽車中的 ECU 上的表現(xiàn)。我們使用 MATLAB Coder 從模型生成代碼，并為安裝在寶馬...
2019-09-11 標(biāo)簽：代碼分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 2545 0
深度推薦系統(tǒng)與CTR預(yù)估2019年值得精讀的論文
FaceBook推薦最新論文，通過建模與系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計(jì)提出一種butterfly-shuffle的機(jī)制來提升模型并行化，離線訓(xùn)練上在沒有任何超參調(diào)優(yōu)下收斂...
必讀！生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN論文TOP 10
這篇 GAN 論文來自 NVIDIA Research，提出以一種漸進(jìn)增大（progressive growing）的方式訓(xùn)練 GAN，通過使用逐漸增大...
2019-03-20 標(biāo)簽：GAN分類器深度學(xué)習(xí) 6877 0
院士鄔賀銓：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是個(gè)分類器
在語音識(shí)別方面，人工智能已經(jīng)超過了人，一般人類語音識(shí)別的錯(cuò)誤率是5.1%，現(xiàn)在百度對漢語的語音識(shí)別，微軟對應(yīng)于的語音識(shí)別已經(jīng)比這個(gè)水平要高了。當(dāng)然，在嘈...
在 2014 年，F(xiàn)AIR 的研究人員發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)本質(zhì)缺陷——長期記憶。雖然大家都知道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)，可一旦系統(tǒng)開始運(yùn)行了...
面對未知分類的圖像，如何改進(jìn)分類器、如何克服這個(gè)問題呢？
在實(shí)際的應(yīng)用程序中，從整體上幫助解決該問題的主要策略是：將模型的適用范圍限制在「應(yīng)用程序?qū)⒚鎸Φ奈矬w與模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)匹配」的情況。要做到這一點(diǎn)，一個(gè)簡單...
2018-10-19 標(biāo)簽：分類器圖像分類計(jì)算機(jī)視覺 4255 0
最終，來自武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院軟件工程實(shí)驗(yàn)室的Alassea lome團(tuán)隊(duì)，將預(yù)測誤差降低至7%，獲得上市公司營業(yè)收入預(yù)測賽題第一名，而一人團(tuán)隊(duì)GOGOG...
2018-09-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)人工智能分類器 4530 0
谷歌探討了如果分類器不再僅限于微小的改變，最終輸出會(huì)是什么結(jié)果
在這篇論文中，谷歌的研究人員探討了如果分類器不再僅限于微小的改變，最終輸出會(huì)是什么結(jié)果。
2018-01-11 標(biāo)簽：谷歌分類器深度學(xué)習(xí) 2913 0
貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗(yàn)概率，利用貝葉斯公式計(jì)算出其后驗(yàn)概率，即該對象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗(yàn)概率的類作為該對象所屬的類。在具...
貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗(yàn)概率，利用貝葉斯公式計(jì)算出其后驗(yàn)概率，即該對象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗(yàn)概率的類作為該對象所屬的類。貝葉...
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