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標簽 > 分類器
分類是數據挖掘的一種非常重要的方法。分類的概念是在已有數據的基礎上學會一個分類函數或構造出一個分類模型(即我們通常所說的分類器(Classifier))。該函數或模型能夠把數據庫中的數據紀錄映射到給定類別中的某一個,從而可以應用于數據預測。
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CatBoost是由Yandex發布的梯度提升庫。在Yandex提供的基準測試中,CatBoost的表現超過了XGBoost和LightGBM。許多Ka...
關于卷積神經網絡從交通燈識別到更實際的應用,我經常聽到這樣一個問題:“會否出現一種深度學習“魔法”,它僅用圖像作為單一輸入就能判斷出食物質量的好壞?”簡...
文本分類是一種應用廣泛的算法,它是各種用于大規模處理文本數據的軟件系統的核心,常被用于幫助電子郵箱過濾垃圾郵件,幫助論壇機器人標記不當評論。
樸素貝葉斯方法是在貝葉斯算法的基礎上進行了相應的簡化,即假定給定目標值時屬性之間相互條件獨立。也就是說沒有哪個屬性變量對于決策結果來說占有著較大的比重,...
目前谷歌和加州大學伯克利分校的研究已經發表在學術網站arXiv上,論文標題為《用白盒、黑盒攻擊繞過Deepfake圖像鑒別工具(Evading Deep...
我們之所以使用卷積后的特征,是因為圖像具有“靜態型”的屬性,也就意味著在一個圖像區域的特征極有可能在另一個區域同樣適用。
在語音識別方面,人工智能已經超過了人,一般人類語音識別的錯誤率是5.1%,現在百度對漢語的語音識別,微軟對應于的語音識別已經比這個水平要高了。當然,在嘈...
在模式識別方法中,輸入數據的受監督分類使用受監督學習算法,它是基于不同對象類的培訓數據來創建分類器。然后分類器接受輸入數據并分配相應的對象或類標簽。
最終,來自武漢大學計算機學院軟件工程實驗室的Alassea lome團隊,將預測誤差降低至7%,獲得上市公司營業收入預測賽題第一名,而一人團隊GOGOG...
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