Публикации по теме 'knn'
Найдите иголку в стоге сена: учебник по OpenCV Matcher
Идентификация объектов и подсчет объектов являются одной из наиболее важных функций машинного обучения и распознавания изображений. Хотя глубокое обучение и распознавание образов становятся популярными и мощными, они все еще могут быть дорогими и трудоемкими. К счастью, существует множество мощных открытых алгоритмов CV, которые могут помочь вам выполнить работу без использования глубокого обучения.
В этой статье мы продемонстрируем использование пакетов обнаружения openCV для поиска..
Разве ты не будешь моим соседом?
K-Nearest Neighbor, шаг за шагом с scikit-learn
Заявление об ограничении ответственности : эта статья предназначена для самообучения, чтобы понять, как работают функции и алгоритмы машинного обучения. Проконсультируйтесь с различными ссылками, связанными в этом сообщении, для получения дополнительной информации. Код, используемый для модели, описанной ниже, можно просмотреть как файл Jupyter Notebook и получить доступ к нему из моего репозитория GitHub .
Вступление
K-Nearest..
Что такое алгоритм KNN в машинном обучении
Во многих интервью, посвященных машинному обучению, звучит вопрос Что такое алгоритм KNN в машинном обучении? Сегодня мы подробно обсудим его. Прочитайте полный пост, чтобы получить общее представление об алгоритме KNN.
Предположим, у нас есть тестовый вход X , и мы должны классифицировать этот X по метке на основе нашего обучающего набора данных. Как мы можем это сделать? С помощью алгоритма KNN мы должны классифицировать X на основе его K соседей. Допустим, мы классифицируем..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..