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标签 > 分类器
分类是数据挖掘的一种非常重要的方法。分类的概念是在已有数据的基础上学会一个分类函数或构造出一个分类模型(即我们通常所说的分类器(Classifier))。该函数或模型能够把数据库中的数据纪录映射到给定类别中的某一个,从而可以应用于数据预测。
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特征提取就是提取出最能代表某篇文章或某类的特征项,以达到降维的效果从而减少文本分类的计算量。典型特征提取方法:信息增益(Information Gain...
SAN基于卷积自动编码器进行受限优化:最大化某一分类器表现的同时最小化另一分类器表现
正如我们的BTAS 2018论文提到的,我们最近致力于通过增强数据集等措施改善原SAN模型的概括性表现。例如,为了避免Buolamwini等在Gende...
作为第一个例子,让我们看一下可以用来训练图像分类器的技术,仅从少量训练数据开始。现代图像识别模型具有数百万个参数,当然,从头开始训练需要大量标记数据和计...
2018-07-31 标签:分类器机器学习TensorFlow 3.3k 0
文本分类是一种应用广泛的算法,它是各种用于大规模处理文本数据的软件系统的核心,常被用于帮助电子邮箱过滤垃圾邮件,帮助论坛机器人标记不当评论。
训练一个分类器: 这步可以说是很核心的一步,分类器的效果好坏决定了我们最终应用的效果,深度学习之所以效果要超过传统的机器学习在部分领域上比如计算机视觉,...
最后,如果你观察一个单一决策树,重要的特征会出现在更靠近根部的位置,而不重要的特征会经常出现在靠近叶子的位置。因此我们可以通过计算一个特征在森林的全部树...
令人惊奇的是这种投票分类器得出的结果经常会比集成中最好的一个分类器结果更好。事实上,即使每一个分类器都是一个弱学习器(意味着它们也就比瞎猜好点),集成后...
解决实际应用中此类问题的主要思想就是限制模型的使用场景,这样对目标物体的预测假设就会匹配训练数据。一种直接的方法是进行产品设计,你可以在用户界面设计一个...
一种全新的基于旋转的框架,能对自然场景中任意方向的文字进行检测辨认
最近一些研究提出了针对随机方向文本的检测方法,总的来说,这些方法大致包括两个步骤:分割网络(全卷积网络)以及用于倾斜候选框的几何方法。然而,对图像进行分...
关于卷积神经网络从交通灯识别到更实际的应用,我经常听到这样一个问题:“会否出现一种深度学习“魔法”,它仅用图像作为单一输入就能判断出食物质量的好坏?”简...
CatBoost是由Yandex发布的梯度提升库。在Yandex提供的基准测试中,CatBoost的表现超过了XGBoost和LightGBM。许多Ka...
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