机器学习与数据挖掘知识点总结（二）之常用的分类算法 2024-06-08 算法, 机器学习, 人工智能, 数据挖掘, 分类 66人 已看 数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的模式、关系和规律的过程。它利用统计学、机器学习和数据库技术等工具和方法来分析大规模数据集，以发现其中的信息，并将其转化为可用的知识或决策支持。数据挖掘常用于预测、分类、聚类和关联规则发现等任务。
Python 机器学习 基础 之 【实战案例】新闻内容分类实战 2024-06-04 python, 机器学习, 人工智能, 开发语言, 分类 53人 已看 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
Python 机器学习 基础 之 【实战案例】新闻内容分类实战 2024-06-04 python, 机器学习, 人工智能, 开发语言, 分类 48人 已看 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
通过fiftyone按分类下载open-images-v7数据集，并转成yolov5可直接训练的格式 2024-06-06 yolo, 机器学习, 深度学习, 人工智能, 分类 464人 已看 print(f"{class_name}类别的样本数量为：{filtered_dataset.count()}")'test': '', # 可以根据实际情况填写测试集路径。'Mobile phone', # 移动电话 - 16。'nc': len(classes), # 类别数量。'names': classes # 类别名称列表。'Motorcycle', # 摩托车 - 6。'Bicycle', # 自行车 - 5。'Backpack', # 背包 - 10。
基于Gabor小波特征提取和PSO-SVM的胃溃疡分类（MATLAB R2018a） 2024-06-09 matlab, 计算机视觉, 图像处理, 人工智能, 分类 79人 已看 研究者们常常把各种各样的图像当做是二维的离散序列，正因为如此，在研究中常用二维的Gabor函数所形成的二维的Gabor滤波器来进行图像的纹理特征提取。另外还有一个特别重要的原因就是Gabor函数与人类还有其他的哺乳动物的视觉表皮皮层细胞的感受视野相似，再加上非常好的空间局部特性和方向选择特性，可以捕捉到纹理图像在不同的频率不同的方向上的边缘和局部特性。鉴于此，采用Gabor小波特征提取和PSO-SVM方法对胃溃疡进行分类，运行环境为MATLAB R2018a。
故障预警 vs 故障分类：哪个更有意义，哪个更具挑战性？ 2024-06-03 人工智能, 数据库, 数据挖掘, 大数据, 分类 56人 已看 故障预警和故障分类是保障设备运行的重要手段，各有其重要意义和技术挑战。故障预警可以提前发现潜在问题，减少停机时间和维修成本，提高设备的安全性和可靠性，但实现难度较大。故障分类可以帮助快速定位故障原因，提高维修效率和准确性，适用于故障发生后的故障诊断，但也面临特征提取和模型训练的挑战。在实际应用中，故障预警和故障分类常常结合使用，以实现对设备的全方位监测和维护，保障设备的高效稳定运行。
DRIVEN｜15分的CNN+LightGBM怎么做特征分类，适用于转录组 2024-06-04 cnn, 深度学习, 人工智能, 神经网络, 分类 61人 已看 呼吸暂停和呼吸不足是常见的睡眠障碍，其特征是气道阻塞。多导睡眠图 (PSG) 是一种睡眠研究，通常用于计算呼吸暂停-呼吸不足指数 (AHI)，即一个人每小时睡眠中呼吸暂停或某些类型的呼吸不足的次数，并诊断睡眠障碍的严重程度。及早发现和治疗呼吸暂停可以显著降低发病率和死亡率。然而，长期 PSG 监测是不可行的，因为它对患者来说既昂贵又不舒服。为了解决这些问题，我们提出了一种名为DRIVEN的方法，通过可穿戴设备在家中估计 AHI，并检测整个晚上何时发生呼吸暂停、呼吸不足和清醒期。
数据挖掘与机器学习——分类算法 2024-05-28 算法, 机器学习, 人工智能, 数据挖掘, 分类 39人 已看 1.回归 2.分类。机器学习算法最普通分类：分类算法的定义：分类算法的应用：分类器实现分类：分类器的构建标准：概率模型：贝叶斯公式：朴素贝叶斯算法（朴素贝叶斯分类器）：案例：注意：python实现：KNN算法空间向量模型：KNN的定义：案例：
绕过WAF（Web应用程序防火墙）--介绍、主要功能、部署模式、分类及注入绕过方式等 2024-06-03 分类 18人 已看 网站WAF是一款集网站内容安全防护、网站资源保护及网站流量保护功能为一体的服务器工具。功能涵盖了网马/木马扫描、防SQL注入、防盗链、防CC攻击、网站流量实时监控、网站CPU监控、下载线程保护、IP黑白名单管理、网页防篡改功能等模块。能够为用户提供实时的网站安全；IP黑白名单功能允许用户设置个性化的IP信任列表，直接屏蔽或者允许指定IP访问网站。同时，增加iP临时黑名单功能，以及实现了针对某个功能的iP白名单功能。同时，爬虫白名单提供爬虫信任机制，在出现误拦截情况下，允许用户自定义爬虫信任。
【Qt 学习笔记】Qt窗口 | 对话框 | Qt对话框的分类及介绍 2024-06-02 学习, 笔记, qt, microsoft, 开发语言, 分类 36人 已看 对话框（dialog box）是计算机图形用户界面中常用的一种组件，用于和用户进行交互。它通常以弹出窗口的形式呈现，包含一个或多个文本区域和一个或多个按钮，用于显示信息、收集用户输入或进行确认操作。对话框可以用于多种目的，例如展示警告、提示信息、错误消息，询问用户是否确认某个操作，让用户输入文本或选择选项等。对话框是图形用户界面中用户与程序进行交互的重要方式之一，能够提供更加友好和直观的操作体验。
【Qt 学习笔记】Qt窗口 | 对话框 | Qt对话框的分类及介绍 2024-06-02 学习, 笔记, qt, microsoft, 开发语言, 分类 41人 已看 对话框（dialog box）是计算机图形用户界面中常用的一种组件，用于和用户进行交互。它通常以弹出窗口的形式呈现，包含一个或多个文本区域和一个或多个按钮，用于显示信息、收集用户输入或进行确认操作。对话框可以用于多种目的，例如展示警告、提示信息、错误消息，询问用户是否确认某个操作，让用户输入文本或选择选项等。对话框是图形用户界面中用户与程序进行交互的重要方式之一，能够提供更加友好和直观的操作体验。
一个基于预训练的DenseNet121模型的人脸年龄分类系统 2024-05-27 机器学习, 深度学习, 人工智能, 数据挖掘, 分类 39人 已看 这篇文章采用预训练的DenseNet121模型并使用自定义的数据集类和自定义的类似正态分布的标签平滑策略来训练了一个人脸年龄分类模型，最后基于这个模型用tk实现了一个娱乐向的小系统。
62、 忠北国立大学计算机科学系：FingerNet-专门用于细致MI分类的神经网络模型 2024-05-29 算法, 机器学习, 人工智能, 数据挖掘, 分类 37人 已看 脑-计算机接口（BCI）技术促进了人脑与计算机之间的通信，主要利用脑电图（EEG）信号来解读人类意图。虽然基于 EEG 的 BCI 系统已经为瘫痪患者开发出来，但正在进行的研究探索了用于言语意象和运动意象（MI）的系统。本研究介绍了 FingerNet，这是一个专门用于细微 MI 分类的网络，与传统的粗略 MI 研究不同。FingerNet 可以从 EEG 信号中提取空间和时间特征，提高了在同一手中的分类准确性。实验结果表明，在分类五个手指敲击。
基于深度学习YOLOv8\YOLOv5的花卉识别鲜花识别检测分类系统设计 2024-06-01 yolo, 深度学习, 人工智能, 数据挖掘, 分类 408人 已看 在花卉识别研究中，一个精心设计的数据集是训练精确AI模型的基石。我们创建了一个包含10513张花卉图片的数据集，旨在推动该领域的技术发展。该数据集分为训练集、验证集和测试集，分别为9131张、919张和463张，确保模型在多样化数据上的训练和独立数据上的验证。每张图片都经过了严格的预处理，包括方向校正、去除EXIF信息、统一分辨率调整至640x640像素，并应用自适应均衡化技术增强对比度，以突出花卉特征，优化模型学习效果。
【计算机视觉】数字图像处理基础知识（模拟和数字图像、采样量化、像素的基本关系、灰度直方图、图像的分类） 2024-05-22 机器学习, 计算机视觉, 人工智能, 数据挖掘, 分类 48人 已看 图像(image)：根据第二点的不同，我们可以将图像分为：模拟图像、数字图像模拟图像的成像过程和结果记录是基于化学反应的，如传统照相方法所用到的“胶片”就是一种物理介质，这个过程涉及到光敏材料对光的响应，是一种！。这种成像过程和记录结果是连续的，没有固定的分辨率限制，可以达到非常精细的水平。对模拟图像的处理和编辑通常需要用到。，成像结果就是离散的。它是基于传感器的。由下图可以看到，数字图像是由模拟图像得到的。它以像素为最小单位存储在计算机等数字电路中，这个过程也称为：图像的数字化。
MATLAB分类与判别模型算法：基于Fisher算法的分类程序【含Matlab源码 MX_002期】 2024-05-29 matlab, 算法, 机器学习, 人工智能, 分类 34人 已看 费舍尔线性判别分析（Fisher's Linear Discriminant Analysis，简称 LDA），用于将两个类别的数据点进行二分类。randnSwrandn通过这些步骤，代码能够实现费舍尔线性判别分析，并对新的测试样本进行分类和可视化。
