NN，Nearest Neighbor，最近邻
KNN，K-Nearest Neighbor，K最近邻KNN分类的思路：分类的过程其实是直接将测试集的每一个图片和训练集中的所有图片进行比较，计算距离（这里使用L2距离）。距离越远，代表图片之间的相似度越低；距离越近，代表图片之间越相似。找到和测试图片距离最近的K个图，统计它们的分类，数量最多的分类就作为测试图片的分类。Python实现：1、加载CI
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2023-08-01 16:35:53
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基于深度学习的图像分类一、问题描述本次作业需要利用深度学习的方法对 10 类图片进行分类，图片类别及示例如图 1 所示。提供的数据包含 30000 张带类别标签的图片组成的训练集，和 5000 张无类别的测试集，需要用训练好的模型对测试集图片进行分类，并将结果生成 csv 文件上传提交。选用 python 编写网络架构，深度学习框架在 pytorch/tensorflow/caffe 中任选其一。
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2023-09-26 15:40:24
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目录第一章 高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想4)、传统遥感图像分类中存在的问题3、高分辨率遥感图像分类理解1)、载荷特色2)、分类的难点 3)、
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2024-08-08 17:08:20
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、遥感图像分类基础二、常用遥感图像分类方法三、集成学习分类技术四、半监督学习分类五、主动学习六、半监督与主动学习集成七、多视图学习实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,
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2024-09-01 17:42:21
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图像分类和面部识别总览在机器学习中的主要步骤机器学习的训练和测试面部识别 (Face Recognition)人类方法应用面部特征 (本地local和整体holistic)配置信息 (Configure Information)计算机视觉方法面部识别系统早期设计特征脸 (Eigenfaces)主成分分析 PCA特征脸算法特征脸算法 - 检测线性判别分析 (Linear Discriminated
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2024-04-09 13:15:48
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1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码，如果自己写代码实现此理论不够) 1） BP神经网络是一种多层网络算法，其核心是反向传播误差，即： 使用梯度下降法(或其他算法)，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。 BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐藏层(hi
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2023-06-14 16:59:24
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前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络
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2023-09-19 22:06:43
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# BP神经网络图像分类
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络，被广泛应用于图像分类问题中。图像分类是计算机视觉领域的重要任务，它的目标是将输入的图像分为不同的类别。本文将介绍BP神经网络的原理和实现，并提供一个代码示例，用于图像分类任务。
## 基本原理
BP神经网络是一种有向无环图，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元
原创
2023-07-31 18:37:56
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BP 算法是一个迭代算法，它的基本思想为：(1) 先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；(2) 计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；(3) 更新参数（目标是误差变小），迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）。 下面用图片的形式展示其推到过程 数据集：数据集采用Sort_1000pics数据
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2023-07-05 20:52:23
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# BP神经网络简单图像分类原理及实现
## 概述
本文将介绍如何使用BP神经网络实现简单图像分类任务。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，通过多层神经元之间的连接和反向传播算法，可以实现对图像、文本等数据的分类和识别。
## 整体流程
下面是使用BP神经网络进行图像分类的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备数据
A[加载图
原创
2024-01-27 05:54:23
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图像分类参考链接1.前言2.K近邻与KMeans算法比较KNN原理和实现过程(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离：(2) 按照距离递增次序排序(3) 选取与当前点距离最小的k个点(4) 确定前k个点所在类别的出现频率(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 1.前言传统的图像分类通常包括以下步骤：特征提取：通过一系列的特征提取算法从图像中提取出代表图像信息的特征向
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2023-08-05 20:06:36
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图像内容分类1 K邻近分类器（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2 贝叶斯分类器2.1 用PCA降维3 支持向量机scikit-learn中的SVM 本章介绍图像分类和图像内容分类算法。首先，我们介绍一些简单而有效的方法和目前一些性能最好的分类器，并应用他们解决两类和多分类问题，最后展示两个用于手势识别和目标识别的应用实例。 1 K邻
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2023-07-10 12:48:00
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一.项目描述数据集来源于kaggle猫狗大战数据集。训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张。希望计算机可以从这些训练集图片中学习到猫狗的特征，从而使得计算机可以正确的对未曾见过的猫狗图片进行分类。这就是图像分类问题，计算机视觉研究领域之一，计算机通过学习图像本身的特征将不同类别的图像区分开来。二.评价指标二分类评价指标 binary_crossentropy：交叉熵ŷ i是样本标
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2023-08-14 20:14:16
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图像分类概述图像分类，也称图像识别，是计算机根据已有的固定分类标签集合和图像所反馈的信息特征从标签集合中找出一个分类标签，并分配给该图像的视觉处理方法。譬如规定一个分类标签为猫和狗的集合，给计算机输入一张猫或狗的图片，通过判断其特征比如胡子，眼睛，嘴巴，耳朵等，从集合中找出一个分类标签，区分（识别）该图是猫还是狗。图像分类意义图像分类是计算机视觉的核心任务，也是最为基础的任务，有着各种各样的实际应
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2024-07-30 22:06:12
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1. BP算法多层感知机模型理论上有求解线性不可分的能力，但是当时并没有有效的训练方法。 1986年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《Parallel Distributed Processing》一书中，提出了一种前馈型神经计算模型和用于调节该模型神经元联系效率或联结强度的误差往回传播学习算法，即著名的BP网络和BP算法。BP算法解决了感知器存在的问题，使人工
⛄ 内容介绍语音分类是语音信号处理的重要组成部分.准确快速地对语音进行分类在语音编码,语音合成中有着重要的意义.针对语音的多样性和不确定性,使用传统分类方法在大规模的实际语音分类应用中速度慢,正确率低.为了提高语音分类的正确率和分类精度,⛄ 完整代码%% 该代码为基于BP网络的语言识别
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load dat
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2023-10-30 22:55:31
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前言： BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。 主要应用在 函数逼近，模式识别，分类，数据压缩（降低数据维度） 算法 优点：广泛的
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2023-08-24 20:37:29
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关于代码的实现环境在python3.8和Tensorflow2.3下完成，若介绍不周，希望指正。以下部分我将从如何入门简单的图像分类，以及关于数据集导入部分和如何建立全连接的神经网络，做代码的一一拆分。第一步：导入相关包import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
import numpy as np
from matplotlib im
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2023-09-26 10:31:09
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文章目录1、K邻近分类法（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密 SIFT 作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2、贝叶斯分类器2.1 概述2.1 PCA降维3、支持向量机3.1 Linearly Separable SVM3.2 Linear SVM3.3 LibSVM4、光学字符识别 1、K邻近分类法（KNN）图像分类是指根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分
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2023-07-10 12:48:16
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深度学习是使用人工神经网络进行机器学习的一个子集，目前已经被证明在图像分类方面非常强大。尽管这些算法的内部工作在数学上是严格的，但 Python 库(比如 keras)使这些问题对我们所有人都可以接近。在本文中，我将介绍一个简单的图像分类器的设计，它使用人工神经网络将食物图像分为两类：披萨或意大利面。下载图片为了训练我们的模型，我们将需要下载大量比萨饼和意大利面的图像，这是一个可能非常繁琐的任务，
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2023-08-09 15:26:05
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