• 2024-09-07聚类分析 | BIRCH(Python)
    BIRCH聚类(BIRCH是平衡迭代减少的缩写,聚类使用层次结构)包括构造一个树状结构,从中提取聚类质心。birch聚类fromnumpyimportuniquefromnumpyimportwherefromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.clusterimportBirchfrommatplotlibim
  • 2024-09-01基于Python的机器学习系列(18):梯度提升分类(Gradient Boosting Classification)
    简介        梯度提升(GradientBoosting)是一种集成学习方法,通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中,我们使用梯度来最小化残差。在分类问题中,我们可以利用梯度提升来进行二分类或多分类任务。与回归不同,分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标
  • 2024-08-09PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
    Abstract通常情况下研究人员会把点云数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。这导致数据不必要的庞大,所以本文引入了一种新型的神经网络,能很好的尊重点云的排列不变性,名称是pointnet,并且能够应用于分类、分割、场景解析等下游任务。同时,网络的架构简单而且非常的高效。Intro
  • 2024-07-25MultiLabelBinarizer:inverse_transform 如何获得根据概率排序的标签列表?
    我正在做多标签分类,我使用MultiLabelBinarizer将标签列表转换为零和一。我可以使用inverse_transform获取标签,这是超级的。但是,如果我想根据类的概率对类进行排名,即概率越高,即使(仅)在其概率小于0.5的情况下,对标签的判断也越好。我怎样才能得到根据概率返回标签的排
  • 2024-07-21在感知器学习模型的 Python 实现中将数组传递给 numpy.dot()
    我正在尝试将单层感知器分类器的Python实现放在一起。我发现SebastianRaschka的《Python机器学习》一书中的示例非常有用,但我对他的实现的一小部分有疑问。这是代码:importnumpyasnpclassPerceptron(object):"""Perceptronclassifier.Parameters
  • 2024-07-14【人工智能】Transformers之Pipeline(一):音频分类(audio-classification)
    ​​​​​​​目录一、引言 二、音频分类(audio-classification)2.1概述2.2技术原理2.2.1 Wav2vec2.0模型 2.2.1HuBERT模型2.3pipeline参数2.3.1pipeline对象实例化参数2.3.2pipeline对象使用参数 2.4 pipeline实战2.4.1指令识别(默认模型) 2.4.2 情
  • 2024-07-09TextCNN: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
    本文是CNN应用在NLP领域的开山之作。TextCNN的成功并不是网络结构的成功,而是通过引入已经训练好的词向量在多个数据集上达到了超越benchmark的表现,证明了构造更好的embedding,是提升NLP各项任务的关键能力。作者做了一系列实验,这些实验使用卷积神经网络(CNN)在预训练的词向量之上
  • 2024-06-30Paper Reading: Genetic programming for multiple-feature construction on high-dimensional classificat
    目录研究动机文章贡献预备知识本文方法MCIFC:一种多类无关的特征构建方法CDFC:一种多类相关特征构建方法实验结果数据集和实验设置多特征构造与单特征构造对比多树GP对比单树GPfilter对比混合方法类依赖对比类独立非GP对比基于GP的特征构建优点和创新点PaperReading是从
  • 2024-06-23image-classification-dataset
    importtorchtextfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2limporttorchvisiontrans=transforms.ToTensor()fashion_mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST("../data",
  • 2024-06-18论文阅读:Improved Graph Contrastive Learning for Short Text Classification
    LiuY,HuangL,GiunchigliaF,etal.Improvedgraphcontrastivelearningforshorttextclassification[C]//ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence.2024,38(17):18716-18724.GIFT模型的github网址整体框架图首先,构建一个由Gw、Ge和Gp三
  • 2024-06-13【高光谱遥感分类论文解读1】Hyperspectral Image Classification Using Group-Aware Hierarchical Transformer(GAHT)
    目录一、论文基本信息二、研究背景三、研究方法1.GAHT总体框架2.GPE模块3.Transformer编码模块四、实验本文是博主对原论文的解读,仅代表博主个人观点,欢迎在评论区和我交流~其中,本博文中的图片和公式均来源于原论文,如需进一步了解,请查看原论文。一、论文基本信息
  • 2024-06-11Summary:《Adversarial Machine Learning in Image Classification: A Survey Towards the Defender’s Persp
    Note“TaxonomyofAdversarialImages”(Machado等,2023,p.5)(pdf)扰动范围(PerturbationScope):个体扰动(Individual-scopedperturbations):为每个输入图像单独生成的扰动。通用扰动(Universal-scopedperturbations):独立于任何输入样本生成的扰动,可应用于任何合
  • 2024-06-10CA Data Classification algorithm
    CAAssignment1DataClassification ImplementingPerceptronalgorithmAssessmentInformationAssignmentNumber1(of2)Weighting15%AssignmentCirculated10Feb2023Deadline3March2023at17:00SubmissionModeElectronicviaCanvasPurposeofassessm
  • 2024-06-02近年来高光谱深度学习语义分割方法分类及代表性网络
    目录一、卷积神经网络——光谱、空间、光谱-空间CNN1.SSRN(Spectral-SpatialResidualNetwork)2.HybridSN3.A2S2K-ResNet二、图卷积神经网络GCNGCN(GraphConvolutionalNetworksforHyperspectralImageClassification)三、深度置信网络DBN四、循环神经网络RNN
  • 2024-04-23分类算法(Classification Algorithm)需求记录
    [toc]比如说,在WEB扫描器场景中。一个扫描器在扫描过程中,它可以自动识别接口类型并采用相应分类规则进行漏洞检测的算法,这种通常属于一种称为"智能扫描"(IntelligentScanning)或"漏洞扫描引擎"的技术。这些算法利用机器学习、深度学习和模式识别等技术,通过分析网络流量、响应内容
  • 2024-03-14Coursera自然语言处理专项课程01:Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces笔记Week04(完结)
    NaturalLanguageProcessingwithClassificationandVectorSpacesCourseCertificate本文是NaturalLanguageProcessingwithClassificationandVectorSpaces这门课的学习笔记,仅供个人学习使用,如有侵权,请联系删除。文章目录NaturalLanguageProcessingwi
  • 2024-03-06A Comprehensive Study of Image Classification Model Sensitivity to Foregrounds, Backgrounds, and Vis
    问题引出概念  **背景敏感度(foregroundsensitivity)**是一种用于评估模型对前景和背景信息的敏感度的指标。通过计算模型在前景和背景噪声下的准确性,可以得到相对前景敏感度(RFS),用于比较不同模型在相同噪声水平下对前景和背景信息的敏感度。高RFS值表示模型在推断过程中更依
  • 2024-03-01make_classification函数
     sklearn.datasets.make_classificationsklearn.datasets.make_classification(n_samples=100,n_features=20,*,n_informative=2,n_redundant=2,n_repeated=0,n_classes=2,n_clusters_per_class=2,weights=None,flip_y=0.01,class_sep=1.0,hypercube=True,shif
  • 2024-02-27Classification
    分类 先介绍一种分类方式,这种分类方式是生成式(Generative)的。通过后验概率来进行分类(如:某一个物品在某一个类别的概率比较大,那么我们就认为这个物品属于这个类别)不妨假设数据服从二维正态分布,考虑利用训练集确定二维正态分布所需要的参数,$\mu$和$\sum$分别是均值和协方差,二维
  • 2024-02-22李宏毅2022机器学习HW3 Image Classification
    Homework3数据集下载在本地环境下进行实验总是令人安心,但是又苦于网上找不到数据集,虽然kaggle上有数据集但是下载存在问题于是有了一个天才的想法,间接从kaggle上下载(利用output文件夹中的文件是可下载这一机制将数据集从input文件夹拷贝到output文件夹),具体操作如下图等待数
  • 2024-02-18基于python+django+mysql的小区物业管理系统
    该系统是基于python+django开发的小区物业管理系统。适用场景:大学生、课程作业、毕业设计。学习过程中,如遇问题可以在github给作者留言。主要功能有:业主管理、报修管理、停车管理、资产管理、小区管理、用户管理、日志管理、系统信息。演示地址http://wuye.gitapp.cn/admin后
  • 2024-02-07git踩坑
    错误提示('fatal:detecteddubiousownershipinrepositoryat')PSMicrosoft.PowerShell.Core\FileSystem::\\mega\xchang\classification>gitremoteaddoriginhttps://gitee.com/me095/post-doc-abnormally-detection.gitfatal:detecteddubiousow
  • 2024-01-28《Confusion Graph: Detecting Confusion Communities in Large Scale Image Classification》阅读笔记
    论文标题《ConfusionGraph:DetectingConfusionCommunitiesinLargeScaleImageClassification》混淆图:在大规模图像分类中检测混淆社区作者RuochunJin、YongDou、YueqingWang和XinNiu来自国防科技大学并行和分布式处理国家实验室,和上一篇是姊妹篇。初读摘要
  • 2024-01-25《Visual Tree Convolutional Neural Network in Image Classification》阅读笔记
    论文标题《VisualTreeConvolutionalNeuralNetworkinImageClassification》图像分类中的视觉树卷积神经网络作者YuntaoLiu、YongDou、RuochunJin和PengQiao来自国防科技大学并行和分布式处理国家实验室初读摘要问题:在图像分类领域,随着深度学习的快速发展,卷
  • 2023-12-05Fine-grained Visual Classification with High-temperature Refinement and Background Suppression
    摘要细粒度视觉分类是一项具有挑战性的任务,因为类别之间的相似性很高,单个类别中数据之间的差异不同。为了应对这些挑战,以前的策略侧重于定位类别之间的细微差异并理解其中的判别特征。然而,背景还提供了重要信息,可以告诉模型哪些特征对于分类是不必要的甚至有害,并且过于依赖细微特