分类器的组合.pdf

怎样组合弱分类器.ppt 看到这么多的weak learn算法，我不知道我改用那一种，也不知道要提高AdaBoost检测速度是不是该从weak learn入手？目前我对AdaBoost的认识停留在数学层面，感觉还是很抽象，特别是人脸特征的知识表示是怎么进行的，我是不是应该先把黄金凤的程序拿来对照学习？提纲前期调研 AdaBoost原理一些问题前期调研 PAC学习模型[2-3] 机器学习中，训练样本再大也不能代表某类事物本身，所以从训练样本中学习得到“规则”不能对某类事物完全适用，总有失效的情况出现，所以机器学习的目标是概率逼近正确学习! 1984年 Valiant提出PAC（Pr

2017-06-21 约3.15千字 31页立即下载

多特征和多分类器组合的湿地遥感影像分类.pdf Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2012 ，48 （33） 9 多特征和多分类器组合的湿地遥感影像分类李畅，刘鹏程 LI Chang, LIU Pengcheng 华中师范大学城市与环境科学学院，武汉 430079 College of Urban and Environmental Science, Huazhong Normal University, Wuhan 430079, China LI Chang, LIU Pengcheng. Wetl

2017-07-30 约1.86万字 5页立即下载

面向行人检测的组合分类器设计的开题报告.docx 面向行人检测的组合分类器设计的开题报告一、研究背景及意义随着计算机视觉技术的不断发展，人们对导航、交通安全等领域中的行人检测技术的需求也越来越大。行人检测是计算机视觉中的一个重要问题，其目的在于通过图像处理的方法，将图像中的行人区域进行准确地识别，从而实现对行人的跟踪、识别等功能，以保障行人的安全、提高行人的交通效率等。在自动驾驶、智能安防、智能交通等众多领域中，行人检测技术都具有极高的应用价值和广阔的市场前景。目前，行人检测技术已经取得了重要的进展，但仍然存在一些挑战。例如： 1.遮挡问题：当行人与其他物体遮挡时，行人的形状特征会发生变化，这时候传统的检测算法难以准确地检测出行人。 2

2024-05-06 约2.56千字 4页立即下载

基于组合特征和级联分类器的防震锤检测算法.pptx 基于组合特征和级联分类器的防震锤检测算法;目录;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW ERA;防震锤在电力线路中的重要作用;目前，针对防震锤检测的问题，已经有一些相关的算法被提出，如基于图像处理的方法、基于深度学习的方法等。这些算法在一定程度上提高了防震锤检测的效率和精度。;;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW ERA;;;;;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW ERA;;;;;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW ERA;;;;与传统方法比较;BIGDATAEMPOWERSTOCREATEANEW ERA;;;方向1

2024-06-16 约小于1千字 29页立即下载

基于组合分类器的恶意域名检测技术.pptx 基于组合分类器的恶意域名检测技术汇报人：2024-01-26 引言组合分类器原理及构建恶意域名特征提取与选择基于组合分类器的恶意域名检测模型实验设计与结果分析结论与展望contents目录 01引言恶意域名的危害窃取个人信息恶意域名常常用于网络钓鱼攻击，诱导用户输入个人信息，如用户名、密码、信用卡信息等，导致个人隐私泄露。传播恶意软件恶意域名可以链接到包含恶意软件的网站，用户一旦访问这些网站，恶意软件便会自动下载并感染用户的计算机。实施网络攻击恶意域名可以作为网络攻击的跳板，攻击者通过控制恶意域名来发起DDoS攻击、僵尸网络攻击等，对目标网站或网络造成严重影响。 123恶意域名检测技术的研究

2024-06-17 约3.63千字 32页立即下载

《模式识别》课件第九章 组合分类器.pptx 第九章 组合分类器 ;分类方法基于经典统计理论的分类法参数法从训练集中直接得出分类结果 ;该方法是在已知先验类别概率和类条件概率，用贝叶斯公式求出判别函数。优点：最优分类（理论）缺点：实际应用中很难实现直接求取分类判别函数（分类面）事先能确定判别函数或分类面的形式，再通过训练样本确定其中的参数。如SVM，线性判别分析等非参数如近邻法等 ;评估分类法的准确率保留法（holdout） k-倍交叉验证（k-foldcrossvalidation）提高分类法的准确率 “arcing”(adaptivereweightingand combining):重新使用或选择数据，以期达

2025-06-04 约1.83千字 38页立即下载

2-贝叶斯分类器.ppt 第二章贝叶斯分类器 2.1 最小错误率判别规则 2.2 最小风险判别规则 2.3 分类器的错误率 2.4 奈曼-皮尔逊判别规则 2.5 最小最大判别规则引言模式识别的分类问题就是根据待识别对象的特征向量值及其它约束条件将其分到某个类别中去。统计决策理论是模式分类问题的基本理论之一,它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义,贝叶斯(Bayes)决策方法是统计模式识别中的一个重要方法,是处理模式分类问题的基本理论之一。本章要讨论的贝叶斯分类器在统计模式识别中被称为最优分类器。例1 癌细胞识别问题: 如何区分正常细胞与癌细胞? 采用贝叶斯方法必须满足下列两个条件:

2016-06-15 约1.28万字 66页立即下载

二、贝叶斯分类器.ppt 基于AODE和HNB算法的贝叶斯分类器研究演讲者：于龙江一、分类 1：分类是数据挖掘中一项非常重要的任务，在现实生活中有着广泛的应用。 A：根据天气状况判断该天是否适合打网球； B：根据病人各项检查指标判断其是否患有某种疾病； C：根据电子邮件的标题和内容判断是否为垃圾邮件； D：根据动物的各项特征判断动物的类别等。 2：构造分类器的方法有很多贝叶斯方法、决策树方法、基于实例的学习方法、人工神经网络方法、支持向量机方法、基于遗传算法的方法、基于粗糙集的方法、基于模糊集的方法 3：分类步骤 A：用已知的实例集构建分类器 训练阶段（学习阶段）、训练集、类标记已知、类标记

2017-03-05 约1.18千字 9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

统计分类器及学习.doc 第四章统计分类器及学习在距离分类器和判别函数分类器中，我们都是把模式看作是维欧氏空间中的一个点，而且统一类别的模式在空间中聚集在一定的区域，不同模式的区域在空间中具有一定的分离性。在本章所讨论的统计分类器中，我们仍然认为模式是欧氏空间中的一个点，但是每一类模式不是分布在空间中的一个确定区域，而是可能分布在整个空间，只不过空间中每一点属于某一类的概率不同，属于这一类的可能性大一些，属于另一类的可能性小一些。我们可以利用这样的性质来建立统计分类器。 4.1 概率论基本知识本章中我们使用的主要数学工具是概率论，因此先来复习一些概率论的知识。一、事件自然界的事件可以分为确定性事件和不确定性事

2018-04-10 约5.09千字 12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

域适应分类器产生.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344018 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 20201

2023-06-17 约3.2万字 30页立即下载

贝叶斯分类器.ppt 贝叶斯分类器;目录; 设x∈Ω是一个类别未知的数据样本，cj为某个类别，若数据样本x属于一个特定的类别cj，那么分类问题就是决定P(cj|x)，即在获得数据样本x时，确定x的最佳分类。所谓最佳分类，一种办法是把它定义为在给定数据集D中不同类别cj先验概率的条件下最可能分类。变换后得到：更精确地讲，贝叶斯法则基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率，提供了一种计算假设概率的方法。 ;一、贝叶斯定理;贝叶斯公式;贝叶斯公式; 我们现在计算： P(cMAP|x) = max P(cj|x) j∈(1,|C|) 则P(cMAP|x)称为最大后验概率。然后我们就把x分到cMAP类中。

2017-05-28 约小于1千字 17页立即下载

第二讲线性分类器.pdf 《模式识别》讲义2011 版：第二讲线性分类器 第二讲线性分类器 一、判别函数 1、决策论方法在模式识别中，如果根据模式特征信息，按照决策论的思路，以一定的数量规则来采取不同的分类决策，将待识别的模式划分到不同的类别中去，就称为模式识别的决策论方法。在决策论方法中，特征空间被划分成不同的区域，每个区域对应一个模式类，称为决策区域。当我们判定待识别的模式位于某个决策区域时，就判决它可以划归到对应的类别中。

2017-05-06 约5.25万字 27页立即下载