基于交叉验证的改进rbf分类器设计.pdf

基于算法的分类器设计.docx 基于算法的分类器设计 分类器是机器学习的一种常见算法，用于将数据集中的样本划分到不同的类别中。基于算法的分类器设计是指在选择和设计分类器算法时，通过评估算法的效果和性能，选择最合适的算法用于解决特定的分类问题。在基于算法的分类器设计中，首先需要选择适用的分类算法。常见的分类算法包括： 1.朴素贝叶斯分类器：基于贝叶斯定理和特征之间的条件独立性假设，通常用于文本分类、垃圾邮件过滤等问题。具有学习和预测效率高的特点。 2.决策树分类器：通过在样本特征上设置分裂点，递归地划分数据集，构建一棵树形结构，用于对新样本进行分类。具有易于理解和解释、可处理混合类型特征的优点。 3.支持向量机（SVM）：寻

2023-12-28 约1.4千字 3页立即下载

基于算法的分类器设计.docx 基于算法的分类器设计 基于算法的分类器设计是机器学习中的重要任务之一，它可以根据给定的数据集将样本分为不同的类别。在设计分类器时，我们通常需要选择合适的算法和特征表示来实现高性能的分类器。首先，最常用的分类算法之一是朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，它在文本分类、垃圾邮件过滤等任务中广泛使用。这个算法可以通过计算条件概率来预测一个样本属于每个类别的概率，然后选择具有最高概率的类别作为预测结果。另一个常用的分类算法是决策树分类器。决策树分类器基于对属性值的递归划分，它可以生成一棵树形模型，每个内部节点表示一个属性测试，每个叶子节点表示一个类别。决策树分类器

2023-12-23 约1.07千字 2页立即下载

基于Fisher准则的线性分类器设计.doc 基于Fisher准则的线性分类器设计 实验目的： 1. 进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识； 2. 理解Fisher准则方法确定最佳线性分界面方法的原理，以及乘子求解的原理。 1. PC微机一台和MATLAB软件。设有一个集合包含N个d维样本，其中个属于类，个属于类。线性判别函数的一般形式可表示成,其中。根据Fisher选择投影方向的原则，即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内样本投影尽可能密集的要求，用以评价投影方向的函数为：　其中：为类中的第个样本为类内离散度，定义为：为类间离散度，定义为：上面

2017-08-13 约6.45千字 8页立即下载

基于BP-Adaboost的强分类器设计.doc %% 清空环境变量 clc clear %% 下载数据 load data1 input output %% 权重初始化 k=rand(1,2000); [m,n]=sort(k); %训练样本 input_train=input(n(1:1900),:); output_train=output(n(1:1900),:); %测试样本 input_test=input(n(1901:2000),:); output_test=output(n(1901:2000),:); %样本权重 [mm,nn]=size(input_train); D(1,:)=ones(1,nn)

2017-12-19 约3.53千字 6页立即下载

基于交叉验证的对抗验证方法研究及改进.pdf 摘要随着人工智能时代的到来，机器学习模型的安全性逐渐引起网络空间安全领域研究者的关注。其中，训练数据和测试数据的分布差异对模型泛化性及安全性的影响成为研究重点。在如自动驾驶、医疗报警系统等现实应用场景中，因训练和测试数据分布不一致而导致的模型泛化和安全问题备受关注。针对训练集和测试集分布一致性的判定问题，最近提出的对抗验证是一种很有价值的通用方法。对于一组给定的训练集和测试集，对抗验证方法首先将两个数据集合并成为一个二分类的对抗数据集，并引入分类标记来标识每条样本是否来自于原有

2025-03-13 约9.48万字 58页立即下载

实验1分类器设计.doc 实验1分类器设计李俊实验目的掌握几种常用的贝叶斯决策理论、分类器设计的基本步骤和方法。实验原理应用统计决策规则，对观察向量 X进行分类是分类器设计的主要问题。用于表达决策规则的某些函数则称为判别函数。两类问题通常只定义一个判别函数。设不考虑判别函数g(X)的具体形式，通用的决策规则为：两类情况下，最小错误率贝叶斯决策规则的判别函数定义为：两类情况下，最小错误率贝叶斯决策规则的判别函数定义为：最小风险贝叶斯决策规则的判别函数定义为：实验要求根据题目要求进行分类器的设计，对输入的待识别样本，能给出最小错误率贝叶斯决策规则、最小风险贝叶斯决策规则下的分类结果。第一题演算：

2018-04-13 约6.11千字 6页立即下载

SVM分类器设计.doc SVM分类器设计 1.引言支撑矢量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。SVM分类器在推广性和经验误差两方面能达到平衡，是目前比较盛行的分类器。 1.1 什么是SVM分类器所谓支持向量机，顾名思义，分为两个部分了解，一什么是支持向量，简单来说，就是支持或者是支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点；二这里的“机”是什么意思。 “机（machine,机器）”便是一个算法。在机器学习领域，常把一些算法看做是一个机器，如

2017-09-05 约6.5千字 10页立即下载

03分类器设计.ppt 第三章 分类器的设计 线性分类器的设计 分段线性分类器的设计 非线性分类器的设计 §3-1 线性分类器的设计 上一章我们讨论了线性判别函数形式为:g(x)=WTX 其中 X= (x1, x2…xn) n维特征向量 W= (w1, w2 … wn , wn+1) n维权向量通常通过特征抽取可以获得n维特征向量，因此n维权向量是要求解的。求解权向量的过程就是分类器的训练过程，使用已知类别的有限的学习样本来获得分类器的权向量被称为有监督的分类。利用已知类别学习样本来获得权向量的训练过程如下已知x

2015-12-20 约1.12万字 48页立即下载

Bayes分类器设计.docx 实验二 Bayes分类器设计一、实验目的通过实验，加深对统计判决与概率密度估计基本思想、方法的认识，了解影响Bayes分类器性能的因素，掌握基于Bayes决策理论的随机模式分类的原理和方法。二、实验内容设计Bayes决策理论的随机模式分类器。假定某个局部区域细胞识别中正常（a1）和非正常（a2）两类先验概率分别为正常状态：P（a1）=0.9；异常状态：P（a2）=0.1。三、方法手段Bayes分类器的基本思想是依据类的概率、概密，按照某种准则使分类结果从统计上讲是最佳的。换言之，根据类的概率、概密将模式空间划分成若干个子空间，在此基础上形成模式分类的判决规则。准则函数不同，所导出的判决规则

2017-05-31 约4.46千字 13页立即下载

作业二基于Fisher准则线性分类器设计.doc 作业二 Fisher线性判别分类器 一实验目的本实验旨在让同学进一步了解分类器的设计概念，能够根据自己的设计对线性分类器有更深刻地认识，理解Fisher准则方法确定最佳线性分界面方法的原理，以及Lagrande乘子求解的原理。二实验条件 Matlab软件三实验原理线性判别函数的一般形式可表示成　　其中根据Fisher选择投影方向W的原则，即使原样本向量在该方向上的投影能兼顾类间分布尽可能分开，类内样本投影尽可能密集的要求，用以评价投影方向W的函数为：　　　　上面的公式是使用Fisher准则求最佳法线向量的解，该式比较重要。另外，该式这种形式的运

2018-10-10 约字 5页立即下载

基于tensorflow lite的嵌入式图像智能分类器设计.docx PAGE2 摘要当下人工智能时代，深度学习与智能化设备的研究已经日益成为科学研究、工业生产应用乃至日常生活的焦点。伴随机器视觉的发展和数字图像的指数级增长，图像分类在生产生活中具有广泛的应用，比如垃圾分类、零件分拣、商品分类等。然而，在设备端上应用传统图像处理技术在实现高精度和低时延上都存在一定的限制,从硬件设计和部署TFlite轻量级深度学习模型这一研究方向入手对于在嵌入式设备应用图像分类技术有着重要的研究意义。本研究的核心是TensorFlowLite，其用于数据集模型的训练，快速搭建深度学习模型，训练自定义的神经网络模型。在训练中，对数据集进行批量预处理，改变

2024-09-15 约2万字 38页立即下载

基于matlab的图像形状分类器毕业设计.doc 基于matlab的图像形状分类器毕业设计目录前言 1 第一章图像分类器概述 2 第一节图像的定义 3 一、图像边缘 3 二、图像形状 3 第二节图像边缘检测 5 一、边缘检测的主要内容 5 二、边缘检测的应用 6 第三节国内外研究现状 8 第四节论文主要内容及章节安排 8 第二章数字图像处理方法 10 第一节数字图像的预处理 10 一、数字图像 10 二、采样 13 三、量化 13 四、采样、量化和图像细节的关系 13 第二节形状特征及其描述方法 14 一、形状特征 14 二、几种典型的形状特征描述方法 15 第三节几种不同的度量 16 一、矩形

2017-08-05 约1.26万字 38页立即下载

基于tensorflow lite的嵌入式图像智能分类器设计.pdf 摘要当下人工智能时代，深度学习与智能化设备的研究已经日益成为科学研究、工业生产应用乃至日常生活的焦点。伴随机器视觉的发展和数字图像的指数级增长，图像分类在生产生活中具有广泛的应用，比如垃圾分类、零件分拣、商品分类等。然而，在设备端上应用传统图像处理技术在实现高精度和低时延上都存在一定的限制,从硬件设计和部署TFlite轻量级深度学习模型这一研究方向入手对于在嵌入式设备应用图像分类技术有着重要的研究意义。本研究的核心是TensorFlowLite，其用于数据集模型的训练，快速搭建深度学习模型，训练自定义的神经网络模型。在训练中，对数据集进行批量预处

2025-04-29 约2.6万字 28页立即下载

2025-05-14 约3.79万字 62页立即下载

2025-04-22 约5.84万字 98页立即下载