集成学习算法Ensemble learning algorithm目的：让机器学习的效果更好，单个的分类器如果表现的好，那么能不能通过使用多个分类器使得分类效果更好呢？或者如果单个分类器分类效果不如人意，那么是否能够通过使用多个分类器来进一步提升分类效果呢？通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有前提条件的。通过集成学习提高整体泛化能力的前提条件：分类器之间是有差异的每个分类器的精度必
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2024-09-23 18:43:21
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组合相似的分类器来提高分类性能 应用AdaBoost算法 处理非均衡分类问题元算法是对其他算法进行组合的一种方式。基于数据集多重抽样的分类器 我们可以将不同的分类器组合起来,而这种组合结果被称为集成方法或者元算法。使用集成方法时会有很多种形式:可以是不同算法的集成,也可以是同一算法在不同设置下的集成,还可以数据集不同部分分
原创
2023-02-18 00:23:49
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数据集：seeds.tsv15.26 14.84 0.871 5.763 3.312 2.221 5.22 Kama
14.88 14.57 0.8811 5.554 3.333 1.018 4.956 Kama
14.29 14.09 0.905 5.291 3.337
在暑假的学习中，我简单的学习了一下阈值处理以及其实现，可见博客：阈值处理 阈值处理——实例分析之前看绿皮书觉得里面讲的虽然很好，但是就是不是很懂，经过一段时间的学习后，在反过来看绿皮书，才觉得是真的写的好；一张图片分为前景和后景，我们感兴趣的一般是前景，所以我们一般使用阈值将前景和后景分割开来，使我们感兴趣的图像的像素值为1，不感兴趣的我0，有时一张图我们会有几个不同的感兴趣
前言最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能。这个思路称之为Adaboost算法，是对其它算法组合的一种方式。我们可以看出弱算法是同类的算法，也就是说，它们是基于相同的算法，只不过参数不同。这样元算法在训练算法的步骤中就好容易控制。注：也有其它的的元算法，可以针对不同算法的。基本概念元算法（meta-a
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2022-05-18 21:53:07
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这项工作由香港科技大学，腾讯 AI lab，以及华中科技大学合作完成，目的是提升二值化卷积神经网络（1-bit CNN）的精度。虽然 1-bit CNN 压缩程度高，但是其当前在大数据集上的分类精度与对应的实值 CNN 相比有较大的精度下降。本文提出的 Bi-Real net 用 shortcut 传递网络中已有的实数值，从而提高二值化网络的表达能力，并且改进了现有的 1-bit CNN 训练方法
本文主要从二分类开始说起，介绍多分类问题的性能评价指标 f1-score首先，先给出二分类问题的计算公式， 其中叫做查准率precision，叫做查全率recall。分类结果的混淆矩阵如下， 对于怎么去理解呢？或者表示分类器是分对了还是分错了，分对了就是，分错了就是；或者表示分类器把该样本分成了什么，分成了正例就是，分成了负例就是。以为例，表示分类器把该样本分错了，并且把它分成了正例。那么和怎么
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2024-06-12 17:02:39
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基于阈值的应用：阈值：在图像处理时，受外界光线的干扰一般比较大，假如在阈值分割时采用固定阈值，那么在环境改变时分割效果受影响极大，那么为了避免此影响就必须采用动态阈值，自动求出合适的阈值进行分割。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本
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2024-10-16 13:09:42
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对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。1. 阈值需要满足的条件在软阈值化
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2024-07-18 21:05:24
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算法练习篇之：机器人的运动范围 （数组）题目描述解题思路代码实现总结 题目描述地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动，每一次只能向左，右，上，下四个方向移动一格，但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。例如，当k为18时，机器人能够进入方格（35,37），因为3+5+3+7 = 18。但是，它不能进入方格（35,38），因为3+5+3+8 = 19。请问该机器
## 机器学习 可变阈值实现流程
在机器学习中，可变阈值是一种常见的技术，它可以根据数据的特征动态调整分类器的阈值，从而提高模型的性能。下面我将介绍实现可变阈值的步骤，并给出相应的代码示例。
### 步骤一：准备数据
在实现可变阈值之前，我们首先需要准备一些数据来训练我们的模型。数据可以是任何形式的，但是一般情况下我们会使用标注好的数据集。在这个示例中，我们使用一个二分类的数据集，包含了一些
原创
2023-07-19 20:00:13
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# 动态阈值机器学习入门指南
动态阈值机器学习是一种可以根据数据自适应调整分类决策边界的技术。在这篇文章中，我们将通过一个简化的流程教你如何实现动态阈值的机器学习模型。以下是实现过程的步骤概述。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集与预处理 |
| 2 | 特征选择与工程 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4 | 阈值动态调
前言尽管在前面的介绍中我们似乎已经实现了图像的阈值处理，但事实并非如此，因为在图像处理时依然会遇到之前的方法无法解决的阈值处理问题。这里简单介绍两种改进图像阈值处理的方法，分别是基于局部统计的可变阈值处理和使用移动平均的图像阈值处理。 一、基于局部统计的可变阈值处理在前面的全局阈值处理中我们曾经使用过一幅酵母细胞的图像进行阈值处理，实际上在那幅图像中共有三个比较明显的灰度级，
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2024-07-05 20:47:31
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组合分类方法简介基本思想：组合分类把k个学习得到的模型（或基分类器）M1，M2，···，Mk组合在一起，旨在创建一个改进的复合分类器模型M*。使用给定的数据集D创建k个训练集D1，D2，···，Dk，其中Di用于创建分类器Mi。现在给定一个待分类的新数据元组，每个基分类器通过返回类预测进行投票。组合分类器基于基分类器的投票返回类预测。 目前常用的组合分类器有：装袋、提升和随机森林。下面就对这三种分
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2024-06-05 10:04:54
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当预测的变量y是一个离散值的情况下的分类问题在分类问题中分为正类和负类，通常情况下认为没有某样东西是父类二元分类算法及多元分类算法使用线性回归算法对数据进行拟合，可能会得到一个假设，如果想要做出预测，对分类器输出的阈值设定，这里的阈值是一个纵坐标，分类问题可以设置一个阈值，当超过这个阈值的时候为1，低于这个阈值时为0不推荐将线性回归用于分类问题逻辑回归算法（分类算法的一种） 希望分类器的输出值在
本节内容组合相似的分类器来提高分类性能应用AdaBoost算法处理非均衡分类问题元算法（meta-algorithm）是对其他算法进行组合的一种方式。其中AdaBoost是最流行的元算法之一。本节首先讨论不同分类器的集成方法，主要关注boosting方法及其代表分类器Adaboost。接着建立一个单层决策树分类器，并将AdaBoost算法应用在上述单层决策树分类器上。本文将在一个难
原创
2023-03-07 12:33:48
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当时使用sigmoid时，如果确定分类的阈值呢？（使用sigmoid的多分类或者softmax的2分类，其实2分类的softmax就是sigmoid没区别）一般我们喜欢使用0.5这个默认的值。但是如果有更好的阈值使得结果更好，那该如何处理呢。。。可以使用ROC，如下例子所示，排好序的阈值以对应的10个阈值进行划分，得到对应的统计值。根据你能接受的假阳性率FPR和召回率TPR来确定对应的点位，再根据
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2024-08-15 11:02:34
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## 动态阈值机器学习算法实现流程
在教会刚入行的小白如何实现动态阈值机器学习算法之前，我们首先需要了解整个流程。下面的流程图展示了动态阈值机器学习算法的实现过程。
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备数据
A(收集数据)
B(数据预处理)
C(特征工程)
D(划分训练集和测试集)
原创
2023-09-10 11:22:22
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OpenCV图像处理 文章目录OpenCV图像处理一、图像阈值二、自适应阈值 一、图像阈值如果像素值大于阈值，则会被赋为一个值（可能为白色），否则会赋为另一个值（可能为黑色）。使用的函数是 cv.threshold。第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是 maxval，它表示像素值大于（有时小于）阈值时要给定的值。opencv 提供了不同类型的阈
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2024-09-27 00:30:02
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# 动态阈值 AI 机器学习入门指南
在当今数据驱动的世界中，动态阈值模型在异常检测、状态监测等领域具有重要应用。本文将引导你如何实现一个简单的动态阈值 AI 机器学习模型。以下是实现过程的步骤：
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
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