强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

首頁 > 資訊 > 問答 > 機器學習的算法，計算機視覺 常用 哪些 機器學習算法

機器學習的算法，計算機視覺 常用 哪些 機器學習算法

來源：整理 時間：2023-08-23 15:14:09 編輯：智能門戶 手機版

本文目錄一覽

1，計算機視覺 常用 哪些 機器學習算法

常用的聚類分類算法都有用到例如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等時下最火的算法還是deep learning
最經(jīng)典的就是klt算法。具體有哪些你可以找綜述文獻看看，一目了然。

計算機視覺 常用 哪些 機器學習算法

2，機器學習的相關算法包括

機器學習的相關算法包括：監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和強化學習。一、監(jiān)督學習1.支持向量機：是一類按監(jiān)督學習方式對數(shù)據(jù)進行二元分類的廣義線性分類器，其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面。例如，在紙上有兩類線性可分的點，支持向量機會尋找一條直線將這兩類點區(qū)分開來，并且與這些點的距離都盡可能遠。2.決策樹：是一個預測模型，代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。3.樸素貝葉斯分類：對于給出的待分類項，求解此項出現(xiàn)的條件下各個類別出現(xiàn)的概率，哪個最大，就認為此待分類屬于哪個類別。貝葉斯公式為：p（A|B）=p（B|A）*p（A/p（B），其中P（A|B）表示后驗概率，P（B|A）是似然值，P（A）是類別的先驗概率，P（B）代表預測器的先驗概率。4.k-近鄰算法：是一種基于實例的學習，采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類。其基本思路是：給定一個訓練樣本集，然后輸入沒有標簽的新數(shù)據(jù)，將新數(shù)據(jù)的每個特征與樣本集中數(shù)據(jù)對應的特征進行比較，找到最鄰近的k個（通常是不大于20的整數(shù)）實例，這k個實例的多數(shù)屬于某個類，就把該輸入實例分類到這個類中。

機器學習的相關算法包括

3，機器學習十大算法 是哪些 知乎

還記得我剛來算法組的時候，我不懂tfidf是什么，更不要說什么svd,lda了聽都沒聽過，不懂user-based和item-based的區(qū)別，甚至連貝葉斯公式都寫不全。在最初的一段時間，我看別人的代碼
決策樹隨機森林算法邏輯回歸SVM樸素貝葉斯K最近鄰算法K均值算法Adaboost 算法神經(jīng)網(wǎng)絡馬爾可夫

機器學習十大算法 是哪些 知乎

4，機器學習有哪些算法

1.線性回歸在統(tǒng)計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的算法之一。2.Logistic回歸Logistic回歸是機器學習從統(tǒng)計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。3.線性判別分析Logistic回歸是一種傳統(tǒng)的分類算法，它的使用場景僅限于二分類問題。如果你有兩個以上的類，那么線性判別分析算法（LDA）是首選的線性分類技術。4.分類和回歸樹決策樹是一類重要的機器學習預測建模算法。5.樸素貝葉斯樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模算法。6.K最近鄰算法K最近鄰（KNN）算法是非常簡單而有效的。KNN的模型表示就是整個訓練數(shù)據(jù)集。7.學習向量量化KNN算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數(shù)據(jù)集。8.支持向量機支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習算法之一。9.袋裝法和隨機森林隨機森林是最流行也最強大的機器學習算法之一，它是一種集成機器學習算法。想要學習了解更多機器學習的知識，推薦CDA數(shù)據(jù)分析師課程。CDA（CertifiedDataAnalyst），即“CDA數(shù)據(jù)分析師”，是在數(shù)字經(jīng)濟大背景和人工智能時代趨勢下，面向全行業(yè)的專業(yè)權威國際資格認證，旨在提升全民數(shù)字技能，助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展。

5，機器學習非監(jiān)督機器學習算法有哪些

非監(jiān)督機器學習可以分為以下幾類（1）聚類：K-均值聚類、譜聚類、DBSCAN聚類、模糊聚類、GMM聚類、層次聚類等（2）降維：PCA、t-SNE、MDS等（3）其它：PageRank、SOM等詳細介紹可以參考圖書：The Elements of Statistical Learning的第14章
maxsoft作為logistics二分類的改進版，天生適合多分類；神經(jīng)網(wǎng)絡(如bp神經(jīng)網(wǎng)絡，隨機權神經(jīng)網(wǎng)絡，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡等)；通過建立多個支持向量機或者最小二乘支持向量機分類模型，通過投票算法選擇概率最大的分類標簽；也可以通過聚類算法(knn，kmeans等)等無監(jiān)督學習算法實現(xiàn)分類?；蛟S不太完善，歡迎補充。(機器學習算法與python學習)

6，機器學習有哪些常見算法

機器學習中常用的方法有：(1) 歸納學習符號歸納學習：典型的符號歸納學習有示例學習、決策樹學習。函數(shù)歸納學習(發(fā)現(xiàn)學習)：典型的函數(shù)歸納學習有神經(jīng)網(wǎng)絡學習、示例學習、發(fā)現(xiàn)學習、統(tǒng)計學習。(2) 演繹學習(3) 類比學習：典型的類比學習有案例(范例)學習。(4) 分析學習：典型的分析學習有解釋學習、宏操作學習。擴展資料：機器學習常見算法：1、決策樹算法決策樹及其變種是一類將輸入空間分成不同的區(qū)域，每個區(qū)域有獨立參數(shù)的算法。決策樹算法充分利用了樹形模型，根節(jié)點到一個葉子節(jié)點是一條分類的路徑規(guī)則，每個葉子節(jié)點象征一個判斷類別。先將樣本分成不同的子集，再進行分割遞推，直至每個子集得到同類型的樣本，從根節(jié)點開始測試，到子樹再到葉子節(jié)點，即可得出預測類別。此方法的特點是結(jié)構簡單、處理數(shù)據(jù)效率較高。 2、樸素貝葉斯算法樸素貝葉斯算法是一種分類算法。它不是單一算法，而是一系列算法，它們都有一個共同的原則，即被分類的每個特征都與任何其他特征的值無關。樸素貝葉斯分類器認為這些“特征”中的每一個都獨立地貢獻概率，而不管特征之間的任何相關性。然而，特征并不總是獨立的，這通常被視為樸素貝葉斯算法的缺點。簡而言之，樸素貝葉斯算法允許我們使用概率給出一組特征來預測一個類。與其他常見的分類方法相比，樸素貝葉斯算法需要的訓練很少。在進行預測之前必須完成的唯一工作是找到特征的個體概率分布的參數(shù)，這通常可以快速且確定地完成。這意味著即使對于高維數(shù)據(jù)點或大量數(shù)據(jù)點，樸素貝葉斯分類器也可以表現(xiàn)良好。 3、支持向量機算法基本思想可概括如下：首先，要利用一種變換將空間高維化，當然這種變換是非線性的，然后，在新的復雜空間取最優(yōu)線性分類表面。由此種方式獲得的分類函數(shù)在形式上類似于神經(jīng)網(wǎng)絡算法。支持向量機是統(tǒng)計學習領域中一個代表性算法，但它與傳統(tǒng)方式的思維方法很不同，輸入空間、提高維度從而將問題簡短化，使問題歸結(jié)為線性可分的經(jīng)典解問題。支持向量機應用于垃圾郵件識別，人臉識別等多種分類問題。參考資料：百度百科-機器學習（多領域交叉學科）

7，機器學習算法有哪些最常用是哪些幾種有什么優(yōu)點

這問題太寬泛了……單純從是否有訓練樣本來區(qū)分就有有/無監(jiān)督學習的區(qū)別，然后每一類中還有諸多子類，這要說完足足夠?qū)懸槐緯恕?/section>
樓主肯定對機器學習了解不多才會提這種問題。這問題專業(yè)程度看起來和“機器學習工程師”這詞匯一樣。機器學習，基礎的pca模型理論，貝葉斯，boost,adaboost,模式識別中的各種特征，諸如hog，haar,sift等深度學習里的dbn，cnn，bp，rbm等等。非專業(yè)出身，只是略懂一點。沒有常用的，只是針對需求有具體的設計，或者需要自己全新設計一個合適的算法，現(xiàn)在最熱門的算是cnn(convolutional neural networks)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡了。優(yōu)點:不需要訓練獲取特征，在學習過程中自動提取圖像中的特征，免去了常規(guī)方法中，大量訓練樣本的時間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識別結(jié)果。一般都能95%+的正確率。缺點：硬件要求高，cuda的并行框架算是用的很火的了。但是一般的臺式機跑一個demo花費的時間長資源占用高。不過這也是這塊算法的通病。

8，機器學習一般常用的算法有哪些

機器學習是人工智能的核心技術，是學習人工智能必不可少的環(huán)節(jié)。機器學習中有很多算法，能夠解決很多以前難以企的問題，機器學習中涉及到的算法有不少，下面小編就給大家普及一下這些算法。一、線性回歸一般來說，線性回歸是統(tǒng)計學和機器學習中最知名和最易理解的算法之一。這一算法中我們可以用來預測建模，而預測建模主要關注最小化模型誤差或者盡可能作出最準確的預測，以可解釋性為代價。我們將借用、重用包括統(tǒng)計學在內(nèi)的很多不同領域的算法，并將其用于這些目的。當然我們可以使用不同的技術從數(shù)據(jù)中學習線性回歸模型，例如用于普通最小二乘法和梯度下降優(yōu)化的線性代數(shù)解。就目前而言，線性回歸已經(jīng)存在了200多年，并得到了廣泛研究。使用這種技術的一些經(jīng)驗是盡可能去除非常相似（相關）的變量，并去除噪音。這是一種快速、簡單的技術。二、Logistic 回歸它是解決二分類問題的首選方法。Logistic 回歸與線性回歸相似，目標都是找到每個輸入變量的權重，即系數(shù)值。與線性回歸不同的是，Logistic 回歸對輸出的預測使用被稱為 logistic 函數(shù)的非線性函數(shù)進行變換。logistic 函數(shù)看起來像一個大的S，并且可以將任何值轉(zhuǎn)換到0到1的區(qū)間內(nèi)。這非常實用，因為我們可以規(guī)定logistic函數(shù)的輸出值是0和1并預測類別值。像線性回歸一樣，Logistic 回歸在刪除與輸出變量無關的屬性以及非常相似的屬性時效果更好。它是一個快速的學習模型，并且對于二分類問題非常有效。三、線性判別分析（LDA）在前面我們介紹的Logistic 回歸是一種分類算法，傳統(tǒng)上，它僅限于只有兩類的分類問題。而LDA的表示非常簡單直接。它由數(shù)據(jù)的統(tǒng)計屬性構成，對每個類別進行計算。單個輸入變量的 LDA包括兩個，第一就是每個類別的平均值，第二就是所有類別的方差。而在線性判別分析，進行預測的方法是計算每個類別的判別值并對具備最大值的類別進行預測。該技術假設數(shù)據(jù)呈高斯分布，因此最好預先從數(shù)據(jù)中刪除異常值。這是處理分類預測建模問題的一種簡單而強大的方法。四、決策樹決策樹是預測建模機器學習的一種重要算法。決策樹模型的表示是一個二叉樹。這是算法和數(shù)據(jù)結(jié)構中的二叉樹，沒什么特別的。每個節(jié)點代表一個單獨的輸入變量x和該變量上的一個分割點。而決策樹的葉節(jié)點包含一個用于預測的輸出變量y。通過遍歷該樹的分割點，直到到達一個葉節(jié)點并輸出該節(jié)點的類別值就可以作出預測。當然決策樹的有點就是決策樹學習速度和預測速度都很快。它們還可以解決大量問題，并且不需要對數(shù)據(jù)做特別準備。五、樸素貝葉斯其實樸素貝葉斯是一個簡單但是很強大的預測建模算法。而這個模型由兩種概率組成，這兩種概率都可以直接從訓練數(shù)據(jù)中計算出來。第一種就是每個類別的概率，第二種就是給定每個 x 的值，每個類別的條件概率。一旦計算出來，概率模型可用于使用貝葉斯定理對新數(shù)據(jù)進行預測。當我們的數(shù)據(jù)是實值時，通常假設一個高斯分布，這樣我們可以簡單的估計這些概率。而樸素貝葉斯之所以是樸素的，是因為它假設每個輸入變量是獨立的。這是一個強大的假設，真實的數(shù)據(jù)并非如此，但是，該技術在大量復雜問題上非常有用。所以說，樸素貝葉斯是一個十分實用的功能。六、K近鄰算法K近鄰算法簡稱KNN算法，KNN 算法非常簡單且有效。KNN的模型表示是整個訓練數(shù)據(jù)集。KNN算法在整個訓練集中搜索K個最相似實例（近鄰）并匯總這K個實例的輸出變量，以預測新數(shù)據(jù)點。對于回歸問題，這可能是平均輸出變量，對于分類問題，這可能是眾數(shù)類別值。而其中的訣竅在于如何確定數(shù)據(jù)實例間的相似性。如果屬性的度量單位相同，那么最簡單的技術是使用歐幾里得距離，我們可以根據(jù)每個輸入變量之間的差值直接計算出來其數(shù)值。當然，KNN需要大量內(nèi)存或空間來存儲所有數(shù)據(jù)，但是只有在需要預測時才執(zhí)行計算。我們還可以隨時更新和管理訓練實例，以保持預測的準確性。七、Boosting 和 AdaBoost首先，Boosting 是一種集成技術，它試圖集成一些弱分類器來創(chuàng)建一個強分類器。這通過從訓練數(shù)據(jù)中構建一個模型，然后創(chuàng)建第二個模型來嘗試糾正第一個模型的錯誤來完成。一直添加模型直到能夠完美預測訓練集，或添加的模型數(shù)量已經(jīng)達到最大數(shù)量。而AdaBoost 是第一個為二分類開發(fā)的真正成功的 boosting 算法。這是理解 boosting 的最佳起點。現(xiàn)代 boosting 方法建立在 AdaBoost 之上，最顯著的是隨機梯度提升。當然，AdaBoost 與短決策樹一起使用。在第一個決策樹創(chuàng)建之后，利用每個訓練實例上樹的性能來衡量下一個決策樹應該對每個訓練實例付出多少注意力。難以預測的訓練數(shù)據(jù)被分配更多權重，而容易預測的數(shù)據(jù)分配的權重較少。依次創(chuàng)建模型，每一個模型在訓練實例上更新權重，影響序列中下一個決策樹的學習。在所有決策樹建立之后，對新數(shù)據(jù)進行預測，并且通過每個決策樹在訓練數(shù)據(jù)上的精確度評估其性能。所以說，由于在糾正算法錯誤上投入了太多注意力，所以具備已刪除異常值的干凈數(shù)據(jù)十分重要。八、學習向量量化算法（簡稱 LVQ）學習向量量化也是機器學習其中的一個算法?？赡艽蠹也恢赖氖牵琄近鄰算法的一個缺點是我們需要遍歷整個訓練數(shù)據(jù)集。學習向量量化算法（簡稱 LVQ）是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，它允許你選擇訓練實例的數(shù)量，并精確地學習這些實例應該是什么樣的。而學習向量量化的表示是碼本向量的集合。這些是在開始時隨機選擇的，并逐漸調(diào)整以在學習算法的多次迭代中最好地總結(jié)訓練數(shù)據(jù)集。在學習之后，碼本向量可用于預測。最相似的近鄰通過計算每個碼本向量和新數(shù)據(jù)實例之間的距離找到。然后返回最佳匹配單元的類別值或作為預測。如果大家重新調(diào)整數(shù)據(jù)，使其具有相同的范圍，就可以獲得最佳結(jié)果。當然，如果大家發(fā)現(xiàn)KNN在大家數(shù)據(jù)集上達到很好的結(jié)果，請嘗試用LVQ減少存儲整個訓練數(shù)據(jù)集的內(nèi)存要求

9，機器學習一般常用的算法有哪些哪個平臺學習機器算法比較好

通常而言，能夠深入研究機器學習算法，并按照自己項目需求進行定制開發(fā)的人，編程語言真的是一個很次要的問題。自己去google搜索下面的關鍵詞吧，很多機器學習的算法實現(xiàn)。machine learning in Javamachine learning in C++machine learning in Pythonmachine learning in Matlabmachine learning in R
樓主肯定對機器學習了解不多才會提這種問題。這問題專業(yè)程度看起來和“機器學習工程師”這詞匯一樣。 機器學習，基礎的pca模型理論，貝葉斯，boost,adaboost, 模式識別中的各種特征，諸如hog，haar,sift等 深度學習里的dbn，cnn，bp，rbm等等。 非專業(yè)出身，只是略懂一點。 沒有常用的，只是針對需求有具體的設計，或者需要自己全新設計一個合適的算法，現(xiàn)在最熱門的算是cnn(convolutional neural networks)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡了。 優(yōu)點:不需要訓練獲取特征，在學習過程中自動提取圖像中的特征，免去了常規(guī)方法中，大量訓練樣本的時間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識別結(jié)果。一般都能95%+的正確率。 缺點：硬件要求高，cuda的并行框架算是用的很火的了。但是一般的臺式機跑一個demo花費的時間長資源占用高。不過這也是這塊算法的通病。

10，用戶畫像機器學習用到了哪些算法

很多，主要說下監(jiān)督學習這塊的算法哈。歡迎討論。svm，支撐向量機，通過找到樣本空間中的一個超平面，實現(xiàn)樣本的分類，也可以作回歸，主要用在文本分類，圖像識別等領域，詳見：；lr，邏輯回歸，本質(zhì)也是線性回歸，通過擬合擬合樣本的某個曲線，然后使用邏輯函數(shù)進行區(qū)間縮放，但是一般用來分類，主要用在ctr預估、等；nn，神經(jīng)網(wǎng)絡，通過找到某種非線性模型擬合數(shù)據(jù)，主要用在圖像等；nb，樸素貝葉斯，通過找到樣本所屬于的聯(lián)合分步，然后通過貝葉斯公式，計算樣本的后驗概率，從而進行分類，主要用來文本分類；dt，決策樹，構建一棵樹，在節(jié)點按照某種規(guī)則（一般使用信息熵）來進行樣本劃分，實質(zhì)是在樣本空間進行塊狀的劃分，主要用來分類，也有做回歸，但更多的是作為弱分類器，用在model embedding中；rf，隨進森林，是由許多決策樹構成的森林，每個森林中訓練的樣本是從整體樣本中抽樣得到，每個節(jié)點需要進行劃分的特征也是抽樣得到，這樣子就使得每棵樹都具有獨特領域的知識，從而有更好的泛化能力；gbdt，梯度提升決策樹，實際上也是由多棵樹構成，和rf不同的是，每棵樹訓練樣本是上一棵樹的殘差，這體現(xiàn)了梯度的思想，同時最后的結(jié)構是用這所有的樹進行組合或者投票得出，主要用在、相關性等；knn，k最近鄰，應該是最簡單的ml方法了，對于未知標簽的樣本，看與它最近的k個樣本(使用某種距離公式，馬氏距離或者歐式距離)中哪種標簽最多，它就屬于這類；
我不會~~~但還是要微笑~~~：）
文章TAG：機器學習的算法計算機視覺常用哪些機器學習算法

最近更新

  • fc2首頁，fc2又打不開了fc2首頁，fc2又打不開了

    fc2又打不開了2，關于fc2博客的樣板3，日本的fc2管理畫面要怎么樣進入4，好唉網(wǎng)的地址不行了嗎5，fc2怎么登陸6，點擊訪問fc2最新域名1，fc2又打不開了這是模板問題，你隨便換個模板應該就可以了。2，.....

    【問答】 日期：2023-08-23

  • 3gpp，什么是3gp3gpp，什么是3gp

    什么是3gp2，3GPP是什么意思3，3GP是什么4，什么是3GP5，什么是3GPP什么又是3GPP26，3gp是什么1，什么是3gp是一個視頻的格式這種格式一般是在手機上支持在電腦上也可以播放用quicktime播放器播放3.....

    【問答】 日期：2023-08-23

  • adi是什么意思，ADI是什么adi是什么意思，ADI是什么

    ADI是什么2，adidas的含義是甚么3，什么叫ADI值4，什么叫阿迪達斯1，ADI是什么ADI是很多名稱的縮寫。不過你說的ADI應該是AnalogDeviceInc.的縮寫，就是美國著名的半導體制造商模擬器件公司。網(wǎng).....

    【問答】 日期：2023-08-23

  • 坐飛機充電寶，充電寶可不可以帶上飛機坐飛機充電寶，充電寶可不可以帶上飛機

    充電寶可不可以帶上飛機2，怎樣攜帶充電寶坐飛機3，坐飛機能不能帶充電寶4，乘飛機對充電寶有何規(guī)定5，飛機上可以帶多少毫安的充電寶6，坐飛機可以帶充電寶嗎1，充電寶可不可以帶上飛機不能2，怎樣.....

    【問答】 日期：2023-08-23

  • 74153，數(shù)電分別用74151和一片74153實現(xiàn)74153，數(shù)電分別用74151和一片74153實現(xiàn)

    數(shù)電分別用74151和一片74153實現(xiàn)2，74153N與74LS153差別3，用數(shù)據(jù)選擇器74153實現(xiàn)邏輯函數(shù)Ym3567求求大神要解題4，max5035芯片的技術特點5，數(shù)字電子技術基礎6，怎樣用兩片4選1數(shù)據(jù)選擇器74153.....

    【問答】 日期：2023-08-23

  • 全光譜，光導照明系統(tǒng)為什么是全光譜照明全光譜，光導照明系統(tǒng)為什么是全光譜照明

    光導照明系統(tǒng)為什么是全光譜照明2，全光譜日光燈是否有紅外線3，完全光譜是什么4，太陽光是否能夠全光譜通過有機玻璃5，JOJO佐希照明的全光譜護眼臺燈怎么樣采用全光譜芯片的臺燈顯色6，全光譜.....

    【問答】 日期：2023-08-23

  • 屹晶微，EG4001是什么牌子的IC屹晶微，EG4001是什么牌子的IC

    EG4001是什么牌子的IC2，ICCD4001BC有什么作用3，充電芯片EG4318的腳功能4，點陣王光立方3D微納米嫩膚系統(tǒng)的功能和特點是什么5，微信有贊三級分銷是什么意思微客又是什么意思6，微針和水光針哪.....

    【問答】 日期：2023-08-23

  • 模擬開關，模擬開關什么是模擬開關電路模擬開關，模擬開關什么是模擬開關電路

    模擬開關什么是模擬開關電路2，電路中模擬開關都有哪些3，DA轉(zhuǎn)換器中的模擬開關是什么開關4，模擬開關CD4052和MAX4618有什么區(qū)別CD4052的VEE和VSS管腳5，什么是模擬電子開關6，模擬開關的使用1，.....

    【問答】 日期：2023-08-23