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搜索资源列表

  1. 混合模式分类 Combining Pattern Classifiers

  2. 混合模式识别、分类器集成、多算法集成、分类器融合。 注意是英文的共360页 1 Fundamentals of Pattern Recognition 2 Base Classifiers 3 Multiple Classifier Systems 4 Fusion of Label Outputs 5 Fusion of Continuous-Valued Outputs 6 Classifier Selection 7 Bagging and Boosting 8 Miscellanea

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-06-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：shaoyoujing

  1. 遥感图像分类

  2. 将多分类器集合应用于)北京一号*小卫星多光谱遥感数据土地覆盖分类#首先构建分类器集合#应用 最小距离分类$最大似然分类$支持向量机! ;GF "$ gK神经网络$ Eg)神经网络和决策树等进行土地覆盖分类#然 后利用g2 44 13 4 $ gRRI?13 4 $投票法$证据理论和模糊积分法等分类器集成方法#得到综合不同分类器输出的最终分 类结果%试验表明#多分类器集成能够有效提高)北京一号*小卫星土地覆盖分类的精度#具有广泛的应用前景%

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-10-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：beanli82

  1. 高速数据流集成分类器算法

  2. 摘要:数据流挖掘要求算法在占用少量内存空间的前提下快速地处理数据并且自适应概念漂移,据此提出一种面向高速数据流的集成分类器算法。该算法将原始数据流沿着时间轴划分为若干数据块后,在各个数据块上计算所有类别的中心点和对应的子空间;此后将各个数据块上每个类别的中心点和对应的子空间集成作为分类模型,并利用统计理论的相关知识检测概念漂移,动态地调整模型。实验结果表明,该方法能够在自适应数据流概念漂移的前提下对数据流进行快速的分类,并得到较好的分类效果。 关键词:概念漂移;数据流;子空间;分类;集成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-26
    • 文件大小：48128
    • 提供者：jsj_zcs

  1. 基于集成模糊分类器的交通状态判别算法

  2. 基于集成模糊分类器的交通状态判别算法，大家可以看看哦

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-04-16
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：such8912

  1. 基于贝叶斯集成分类器的自动图像标注

  2. 将贝叶斯集成分类器应用到图像标注中,实现图像的自动标注。标注的实现主要有两部分组成:训练阶段和标注测试阶段,即通过训练标注模型,实现图像自动标注。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-07-26
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：liuruifeiyan

  1. 集成分类器随机森林详解

  2. 详细的论述了集成分类器的特点以及典型的集成分类器进行了一定的比较，重点对随机森林进行了深入透彻的分析

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2014-03-30
    • 文件大小：585728
    • 提供者：z1173989141

  1. stanford分类器

  2. java版本的斯坦福分类器，集成多种常用的分类器，很实用，效果也很好

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-08-27
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：feifei563498160

  1. 一种基于混淆矩阵的分类器选择方法

  2. 为充分利用分类器的差异性来提高分类器集成的准确率,提出一种分类器选择方法。基本思想是构造所有基分类器的混淆矩阵作为聚类算法的数据对象,根据各聚类中样本的分布选择出一定数量的分类器作为代表,构成新的待集成分类器集合。将该方法应用于Bagging算法的训练过程,通过实验对比,验证了该方法确实可以提高分类器集成性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_38551059

  1. 模式识别（模型选择，SVM，分类器）作业解答+代码.docx

  2. Adaboost算法的设计思想。从机器学习的角度简述模型选择的基本原则。丑小鸭定理；Occam剃刀原理；最小描述长度定理。简述分类器集成的基本方法。推导Hard-Margin SVM的优化目标。解释Hinge Loss在SVM中的意义。编程：从MNIST数据集中选择两类，对其进行SVM分类，可调用现有的SVM工具利用sklearn库进行svm训练MNIST数据集，准确率可以达到90%以上。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-03-27
    • 文件大小：98304
    • 提供者：qq_36918538

  1. 基于自适应集成分类器的数据流概念漂移算法研究

  2. 基于自适应集成分类器的数据流概念漂移算法研究，赵峰，张杰，数据流具有连续、实时、有序及无限等特点,使用传统的数据挖掘技术来处理数据流的分类面临着严重的挑战,很难处理数据流中的概念漂�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-21
    • 文件大小：572416
    • 提供者：weixin_38738983

  1. 基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型

  2. 基于动态分类器集成选择和GM(2,1) 的组合预测模型，王江满，张艳菊，由于突发性事件预测过程中往往存在研究样本数据少或者数据缺失的情况，基于分类器集成技术，建立DCESM模型弥补数据缺失的不足，再�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：203776
    • 提供者：weixin_38612139

  1. Python-基于python快速生成全分类器测试报告

  2. Easy-Classify是一个基于python的sklearn包，自动生成二分类Excel实验报告和ROC值的小脚本，是二分类集成分类器的良好解决方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_39840650

  1. 分类器集成在入侵检测中的应用研究

  2. 针对参与集成的基分类器的选择算法等难点问题,提出一种差异性度量方法以及基于该差异度量进行分类器选择的集成方法.考虑参与集成的基分类器分类准确性和平均差异性,改变最终分类器集合的获取算法,以提高分类器的性能.实验结果表明,此种方法优于bagging方法,能获得更好的检测性能.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：202752
    • 提供者：weixin_38738005

  1. 用于沉浸式视觉应用的具有在线分类器集成的贝叶斯跟踪融合框架

  2. 用于沉浸式视觉应用的具有在线分类器集成的贝叶斯跟踪融合框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38742409

  1. 特征选择启发的分类器集成减少

  2. 特征选择启发的分类器集成减少

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38530536

  1. 使用分类置信度的动态分类器集成

  2. 如何合并基础分类器的输出是集成学习中的关键问题。 本文提出了一种动态分类器集成方法，称为DCE-CC。 它根据分类置信度为测试样本动态选择分类器的子集。 基本分类器的权重是通过优化训练集上的边距分布来学习的，并利用有序聚合技术来估计适当子集的大小。 我们在一些基准分类任务上研究了所提出的融合方法，其中分别使用稳定的最近邻规则和不稳定的C4.5决策树算法来生成基本分类器。 与其他一些多分类器融合算法相比，实验结果表明了该方法的有效性。 然后我们从边距分布的角度解释了实验结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：456704
    • 提供者：weixin_38696336

  1. 基于量子计算的模糊认知图分类器集成

  2. 基于量子计算的模糊认知图分类器集成

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：248832
    • 提供者：weixin_38581308

  1. 使用分类器集成和空间聚类设计针对蛋白质-配体结合位点的无模板预测子

  2. 使用分类器集成和空间聚类设计针对蛋白质-配体结合位点的无模板预测子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38532629

  1. 复杂背景下车型识别分类器

  2. 细粒度车型图像的类间特征差异小，在复杂图片背景中识别干扰因素多。为提高模型在复杂背景中对图像的特征提取能力和识别准确度，提出了基于支持向量机（SVM）和深度卷积神经网络（DCNN）的分类器集成模型Softmax-SVM。它将交叉熵代价函数与hinge损失函数相结合，代替Softmax函数层，减少了过拟合的发生。同时，设计了一个10层的DCNN提取特征，避免了手工提取特征的难题。实验数据集为复杂背景下的27类精细车型图像，尤其还包含同一汽车厂商的相近车型。实验结果表明，在不进行大量预处理的前提下，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_38704156

  1. 进化集成优化器：用于多个分类器系统的进化优化器，可从生成的合奏中找到分类器的最佳子集-源码

  2. 进化集成优化器 基于遗传算法技术的分类器集成优化器。 给定训练有素的分类器集合，进化集成分类器能够通过进化方法找到最佳和更准确的分类器子集。 用法 遗传优化操作的核心文件是文件。 文件有一个示例，说明如何通过带决策树的Bagging分类器使用系统。 要更改遗传算法参数，您需要打开并修改 。 为了运行系统： $ python bagging_example.py 依存关系 进化合奏优化器具有以下依赖性：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：206848
    • 提供者：weixin_42128963
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