机器学习分类

机器学习通常分为四类 监督学习无监督学习半监督学习强化学习   目录 监督学习 监督学习有两个典型的分类： 常见的监督学习算法 无监督学习 常见的无监督学习算法 无监督学习算法常见工作 半监督 强化学习 其他 监督学习 监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。在监

【Mindspore学习】【多标签分类】是否有图像多标签分类样例

【功能模块】实现图片多标签分类， 比如： 一张图的标签为‘猫’和‘狗’；【操作步骤&问题现象】1、如何构建训练集2、模型样例

PyTorch 深度学习实战 | 基于 ResNet 的花卉图片分类

2008 年发布，是一个英国本土常见花卉的图片数据集，包含 102 个类别，每类包含 40 ～ 258 张图片。在基于深度学习的图像分类任务中，这样较为少量的图片还是比较有挑战性的。Oxford 102 Flowers 的分类细节和部分类别的图片及对应的数量如图 2 所示。 image.png

深度学习之局部极小值

2014)。很多从业者将神经网络优化中的所有困难都归结于局部极小值。我们鼓励从业者要仔细分析特定的问题。一种能够排除局部极小值是主要问题的检测方法是画出梯度范数随时间的变化。如果梯度范数没有缩小到一个微小的值，那么该问题既不是局部极小值，也不是其他形式的临界点。在高维空间中，很难明确证明局部极小值是导致问题

深度学习之局部极小值

凸优化问题的一个突出特点是其可以简化为寻找一个局部极小点的问题。任何一个局部极小点都是全局最小点。有些凸函数的底部是一个平坦的区域，而不是单一的全局最小点，但该平坦区域中的任意点都是一个可以接受的解。优化一个凸问题时，若发现了任何形式的临界点，我们都会知道已经找到了一个不错的可行解。

基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真

   基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术，对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。   3.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述       

深度学习在岩性分类中的潜力和局限性

改进和优化分类结果。 本文将探讨深度学习在岩性分类中的潜力和局限性，并介绍一些应用深度学习的方法和技术。 深度学习在岩性分类中的潜力 深度学习作为一种强大的机器学习技术，具有以下几个潜在优势，使其在岩性分类中展现出巨大的潜力： 自动特征提取 传统的岩性分类方法通常需要人工进行

从0学CV：深度学习图像分类 模型综述(1)

图像分类是计算机视觉基本任务之一。顾名思义，图像分类即给定一幅图像，计算机利用算法找出其所属的类别标签。图像分类的过程主要包括图像的预处理、图像的特征提取以及使用分类器对图像进行分类，其中图像的特征提取是至关重要的一步。深度学习作为机器学习的一个分支，将数据的底层特征组合成抽象的高

深度学习进阶，多个输出和多个损失实现多标签分类

Keras 和深度学习执行多标签分类。 今天，我们将讨论一种更高级的技术，称为多输出分类。 那么，两者有什么区别呢？ 在多标签分类中，您的网络在负责分类的网络末端只有一组全连接层（即“头”）。 但是在多输出分类中，您的网络至少分支两次（有时更多），在网络末端创建多组完全连接的头——然

基于深度学习的药品分类编码映射系统：设计、实现与优化

基于深度学习的药品分类编码映射系统：设计、实现与优化 介绍 现代医疗行业中，管理和分类药品是一个复杂而重要的任务。基于深度学习的药品分类编码映射系统通过自动化分类和编码，将药品信息与其对应的标准编码（如 ATC code）进行匹配，以提高效率并减少人为错误。 应用使用场景 医疗数

在线体验“基于MindSpore深度学习框架实现图片分类应用”

yufei43@huawei.com还是挺好用的，和 tensorflow 官网上面那个教程的云测试环境类似。

机器学习（五）：机器学习算法分类

机器学习算法分类 根据数据集组成不同，可以把机器学习算法分为： 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 一、监督学习 定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。 函数的输出可以是一个连续的值(称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）。 1、回归问题 例如：预测房价，根据样本集拟合出一条连续曲线。

深度学习最大值池化

最大值池化最大值池化是最常见、也是用的最多的池化操作。最大值池化的核心代码可以描述为：// 摘选自caffe并稍加修改.top_data = -FLT_MAX; for (int h = hstart; h < hend; ++h) { for (int w = wstart;

深度学习最大值池化

最大值池化最大值池化是最常见、也是用的最多的池化操作。最大值池化的核心代码可以描述为：// 摘选自caffe并稍加修改.top_data = -FLT_MAX; for (int h = hstart; h < hend; ++h) { for (int w = wstart;

【转载】机器学习的性能评估-分类

机器学习 问题分类

　　问题分类　　我们希望在机器学习算法分类的基础上更具体一些，一种方法是通过分析机器学习任务能解决的问题类型，对任务进行细化：　　分类　　一种监督学习问题，其中要学习的答案是有限多个可能值之一；例如，在信用卡示例中，该算法必须学习如何在“欺诈”与“诚信”之间找到正确的答案，在仅有

机器学习学习笔记（一）分类模型的评估

最近想了解一下机器学习的评估指标，发现有个UP讲的很清楚，顺便做一些记录，以便查阅，UP链接小萌Annie. 混淆矩阵：下面这张图很清晰地以例子形势描述了该概念 拓展到多分类的情况： 准确率，精确率，召回率： 准确率：分类器到底分对了多少？ 精确率：返回的图片中正确的有多少？

使用Python实现深度学习模型：智能垃圾分类与回收系统

通过以上步骤，我们实现了一个简单的智能垃圾分类与回收系统。以下是一些具体的应用场景： 智能垃圾桶：通过内置摄像头和深度学习模型，自动识别和分类垃圾，提高垃圾分类的准确性和效率。 垃圾回收站：在垃圾回收站中使用智能分类系统，自动分类和处理不同类型的垃圾，减少人工成本。 环境教育：通过智能垃圾分类系统，向

从0学CV：深度学习图像分类 模型综述(2)

维度的变体使用注意力机制的网络人眼观看一幅图像，首先看全局，然后将注意力集中在某个细节，将注意力集中在有价值的部分，忽略价值不大的部分。SEblock通过显式地建模通道之间的相互依赖性来重新校准通道的特征响应，即选择性地增强有用的通道特征，抑制无用的通道特征。CBAM模块包括通道