ROC可训练WEKA分割 - 腾讯云开发者社区

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Weka机器学习使用介绍（数据+算法+实战）

Test options是评价模型效果的方法，Use training set：只使用训练集，即训练集和测试集使用同一份数据，一般不使用这种方法。...Cross-validation：交叉验证方法，N-folds cross-validation是指，将训练集分为N份，使用N-1份做训练，使用1份做测试，如此循环N次，最后整体计算结果。...Percentage split：按照一定比例，将训练集分为两份，一份做训练，一份做测试。在这些验证方法的下面，有一个More options选项，可以设置一些模型输出，模型验证的参数。...给出了一些常用的一些验证标准的结果，比如准确率（Precision），召回率（Recall），真阳性率（True positive rate），假阳性率（False positive rate），F值（F-Measure），Roc...面积（Roc Area）等。

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无需训练的个性化分割Everything模型，可与文本提示联动(附源代码)

Model（SAM）已被证明是一个强大的可提示框架，彻底改变了分割领域。...通过减少训练集背景的干扰，我们的方法展示了更好的目标外观生成和对输入文本提示的更高保真度。 02 背景和动机 SAM固有地失去了分割特定视觉概念的能力。...为此，我们研究出了PerSAM，这是一种针对分割任意模型的无需训练的个性化方法。如上图所示，我们的方法只使用一次拍摄数据，即用户提供的参考图像和个人概念的粗略掩码，就可以有效地定制SAM。...因此，我们利用PerSAM来分割训练图像中的目标对象，并且只通过前景区域来监督DreamBooth，从而实现更高质量的文本到图像合成。...编码器可以是SAM的冻结骨干或其他预训练的视觉模型，为此，我们默认采用SAM的图像编码器EncI。

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Weka中BP神经网络的实践（参数调整以及结果分析）

实践部分讲稿正文： Weka是什么？ Weka是由新西兰怀卡托大学用Java开发的数据挖掘常用软件，Weka是怀卡托智能分析系统的缩写。...Weka中BP神经网络的实践： Weka中的神经网络使用多层多层感知器实现BP神经网络。...让我们看看weka自带的帮助文件是怎么描述的： BP神经网络在weka中是分属这个部分的weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron 其是一个使用了反向传播...这个网络可以在训练的过程中被监视和修改。...后面还有一些TP FP 准确率召回率 F-Measure和ROC Area等指标的展示，以及 === Confusion Matrix === a b c <-- classified as

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一种端到端可训练周期CNN模型：根据自然语言陈述进行图像分割

【新智元导读】基于自然语言陈述进行语义图像分割是图像分割领域里的一个重要议题。本论文提出了一种端到端可训练周期卷积网络模型，这一模型可同时学习处理视觉与语言信息，并实现高质量的图像分割结果。...为对语言陈述进行像素式分割，我们提出了一种端到端可训练周期卷积网络模型，这一模型可同时学习处理视觉与语言信息。...图1.不同于传统的语义图像分割和物体实例分割，我们根据自然语言陈述处理分割问题，如图所示。...它也区别于独立于语言的前景分割，前景分割的目的是在前景（或最突出的）目标上生成一个掩膜。...在本文中，我们提出了一种端到端可训练周期卷积网络模型，可以同时学习处理视觉和语言信息，并且为自然语言陈述所描述的目标图像区域生成分割输出，如图2所示。

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数据科学31 |机器学习-模型评价

变动阈值可能带来的影响可以通过来进一步观察，ROC曲线可对一个区间内的门槛值画出特异性和敏感度之间的关系。应用：利用ROC曲线可以找出合适的阈值，通过比较不同算法的ROC曲线可以选择最有效的算法。...图1.ROC曲线 ROC曲线下的面积AUC： ROC曲线下的面积AUC（Area under the curve）可以用来比较不同算法的优劣。...交叉验证将已有的样本训练集再分为训练集和测试集两部分，根据新的训练集建立模型，使用另一部分测试集进行验证，重复过程可以计算平均估计误差。...caret 包内置函数：・预处理：preProcess()函数・数据分割：createDataPartition()函数、createTimeSlices()函数、createResample()...response", n.trees) mda mda predict(obj, type = "posterior") rpart rpart predict(obj, type = "prob") Weka

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【玩转 GPU】GPU加速的AI开发实践

1.专为最低延迟深度学习数据管道设计的架构深度学习人工智能工作流程包括跨训练数据集的密集随机读取，低延迟可以加速训练和推理性能。HK-WEKA的设计是为了尽可能实现最低的延迟和最高的性能。...2.无缝低延迟命名空间扩展到对象存储HK-WEKA数据平台的集成对象存储提供经济、大容量和快速访问，以便在深度学习训练过程中存储和保护大量训练集。...为了减少延迟，大文件被分割成小对象，小文件被打包成更大的对象，以最大限度地提高并行性能访问和空间效率。...二、NVIDIA Riva SDKNVIDIA Riva 是一个 GPU 加速的 SDK，用于构建和部署完全可定制的实时语音 AI 应用程序，这些应用程序可以实时准确地交付。...Riva 文本转语音或语音合成技能可生成类人语音。

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数据报告分享|WEKA贝叶斯网络挖掘学校在校人数影响因素数据分类模型

WEKA 使用流程 WEKA使学习应用机器学习方便，高效和乐趣。这是一个GUI工具，它允许您加载数据集，运行算法设计及运行试验与统计结果。 1. 进入软件启动Weka的。...这可能涉及发现它在程序启动或双击该文件weka.jar。这将启动GUI的Weka选配。...WEKA提供了一些常见的小机器学习数据集，你可以用它来练习上。 ---- 01 02 03 04 3....04 贝叶斯模型训练: 建立贝叶斯模型，训练模型：将技工学校的人数作为预测变量实验结果十折交叉验证方法的比较为了进行对比分析，本文选用准确率(Precision)、召回率(Recall...推荐系统的覆盖率可以通过下面的公式计算：得到每个类别的准确率、召回率、roc等结果：混淆矩阵对模型进行优化每个类别的准确度和召回率等信息：混淆矩阵对分类结果进行可视化从散点图来看

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ML Mastery 博客文章翻译（二）20220116 更新

训练深度学习神经网络时如何选择损失函数如何配置神经网络的层数和节点数如何使用节点和层控制神经网络模型容量如何使用批量大小控制神经网络训练的稳定性如何在 Keras 中创建深度学习模型的装袋集成...如何计算不平衡分类的准确率、召回率和 F-Measure 音素不平衡类别数据集的预测模型如何校准不平衡分类的概率不平衡分类概率度量的温和介绍用于不平衡分类的随机过采样和欠采样不平衡分类的最佳资源不平衡分类的 ROC...机器学习的信息增益和互信息贝叶斯信念网络的温和介绍计算学习理论的温和介绍使用工作实例开发贝叶斯定理的直觉对联合概率、边缘概率和条件概率的温和介绍最大似然估计线性回归的简单介绍使用最大似然估计的逻辑回归入门马尔可夫链蒙特卡罗的温和介绍...中比较机器学习算法的表现设计并运行你在 Weka 的第一个实验如何下载安装 Weka 机器学习工作台如何在 Weka 中评估机器学习模型的基线表现如何在 Weka 中估计机器学习算法的表现用于提高准确率和减少训练时间的特征选择...Weka 机器学习工作台之旅如何在 Weka 中转换你的机器学习数据如何在 Weka 中调整机器学习算法如何在 Weka 中使用分类机器学习算法如何在 Weka 中使用集成机器学习算法如何在

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基于背景预测的提案分割自监督训练

Training of Proposal-based Segmentation via Background Prediction 摘要：虽然有监督的目标检测方法取得了令人印象深刻的精度，但它们对外观与训练数据有显著差异的图像的概括能力较差...为了在注释数据昂贵得令人望而却步的场景中解决这一问题，我们引入了一种自我监督的目标检测和分割方法，能够处理用移动摄像机捕获的单目图像。...我们的方法的核心在于观察到分割和背景重建是相互关联的任务，并认为由于我们观察到一个结构化的场景，背景区域可以从其周围重新合成，而描述对象的区域则不能。...因此，我们将这种直觉编码为一个自我监督的损失函数，我们利用它来训练基于提案的分割网络。为了考虑对象方案的离散性，我们提出了一种基于蒙特卡罗的训练策略，使我们能够探索对象提案的大空间。...我们的实验表明，我们的方法能够在视觉上偏离标准基准的图像中产生精确的检测和分割，优于现有的自我监督方法，并接近利用大型注释数据集的弱监督方法。

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使用CityScapes数据集训练实例分割网络YOLACT

上一篇介绍了博主用CityScapes数据集提取了五类实例，并转换成了COCO数据集的标注格式（将CityScapes数据集转换为COCO格式的实例分割数据集），实现它的目的是为了拿去训练YOLACT。...YOLACT是加州大学2019年提出的能够达到实时的实例分割网络，在目标检测已经应用广泛的时候，对目标的描述更加精细的实例分割就成了下一个热点话题，网络不过多介绍了，可以学习论文和代码： YOLACT:...使用yolact_coco权重初始化训练：原生yolact是用imagenet预训练、coco上fine-tune的，由于我们自己的数据集类别与coco不同，想要直接利用作者提供的权重初始化网络，需要把输出层的权重拿掉...，训练也需要分两步：先只对输出层权重进行训练，再进行所有参数的fine-tune。...PS：为了显示博主自己的五个类的validation结果，在eval.py中加入了各类mAP的计算以及在train.py中加入了各类val结果的log保存，代码质量较低，诸位可据需求删改。

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无需训练的视觉分割技术：SAC助力SAM实现自动化类别分割！

然而，要将SAM适应于自动化特定物体类的分割（在手动输入缺失的情况下），通常需要额外的模型训练。...作者提出了Segment Any Class（SAC）一种新颖的、无需训练的方法，它任务适应SAM进行多类别分割。...基础模型作为可适应不同任务或数据领域的通用AI模型，展现出巨大的潜力。虽然这些模型通常针对几个特定目标进行训练，但它们在处理新颖任务方面也表现出色。...基础模型似乎是好的、可泛化的特征模型。它们表明，在训练数据集超过一定规模时，深度神经网络可以学习复杂的、正确的和丰富的语义表示知识。...SegGPT和LabelAnything都通过可训练的 Prompt 编码器使用 Prompt 。

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YOLO11-seg分割：如何训练自己的数据集：包裹分割数据集

本文内容：如何训练包裹分割数据集，包装分割数据集（Package Segmentation Dataset）推动的包装分割对于优化物流、加强最后一英里配送、改进制造质量控制以及促进智能城市解决方案至关重要...Segmentation 官方在COCO数据集上做了更多测试： 2.数据集介绍包裹分割数据集是一个精选的图片集合，专门为计算机视觉领域中与包裹分割相关的任务量身定制。...该数据集包含了一系列展示不同背景和环境下各种包裹的多样化图片，是训练和评估分割模型的宝贵资源。...数据集结构包装分割数据集的数据分布结构如下：训练集：包含 1920 幅图像及其相应的注释。测试集：由 89 幅图像组成，每幅图像都与各自的注释配对。...：包裹分割数据集2）单头注意力模块，并行结合全局和局部信息提升分割能力3）空间频率注意力和通道转置注意力，恢复分割边缘细节4）原创自研 | 一种新颖的跨通道交互的高效率通道注意力EMCA5） SPPF

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开源的数据挖掘工具

在分析软件中，灵活性和可扩展性是非常重要的，它允许你可以开发和扩展新的挖掘算法。在这个方面，Weka（它几乎是开源数据挖掘软件的代表）就提供了文档全面的Java函数和类库，非常适合扩展。...采用脚本语言的好处在于速度（这里指的是开发新算法的时间会缩短，因为脚本语言相对来说更高级更简单）、灵活（可以直接通过脚本调用挖掘软件中复杂的功能函数）、可扩展性（可以通过接口来调用其它数据挖掘软件的功能...support vector machines, naive Bayesian classifiers, discriminant analysis等等；模型评估和评分工具，包括对结果的图形化展示（比如ROC...曲线和lift图）；推断模型的可视化功能（例如用树状结构来显示训练好的决策树，用气泡图来显示聚类，用网络图来显示关联等等）；提供探索型数据分析环境可以把模型保存为标准格式（例如PMML），以便进行共享和移植...Mahout 是由 Apache Lucene（开源搜索）社区中对机器学习感兴趣的一些成员发起的，他们希望建立一个可靠、文档翔实、可伸缩的项目，在其中实现一些常见的用于集群和分类的机器学习算法。

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NVIDIA DGX Cloud现在可强化Genative AI训练

DGX Cloud在3月份的NVIDIA GTC会议上亮相，是一项AI超级计算服务，使企业能够立即访问为生成AI和其他突破性应用程序训练高级模型所需的基础设施和软件。...软件公司正在使用它来开发人工智能驱动的功能和应用程序其他人正在使用DGX Cloud来构建AI工厂和宝贵资产的数字孪生即时可用的专用 AI 超级计算 DGX Cloud实例提供企业按月租用的专用基础设施，确保客户可以快速轻松地开发大型多节点训练工作负载...高性能、低延迟的结构可确保工作负载可以跨互连系统的集群进行扩展，从而允许多个实例充当一个庞大的GPU。高性能存储集成到DGX云中，以提供完整的解决方案。...DGX Cloud 包括NVIDIA AI Enterprise，这是NVIDIA AI平台的软件层，提供100多个端到端AI框架和预训练模型，以加速数据科学管道并简化生产 AI 的开发和部署。...的半监督目标检测 Consistent-Teacher：半监督目标检测超强SOTA Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码） RestoreDet：低分辨率图像中目标检测中国提出的分割天花板

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使用pytorch mask-rcnn进行目标检测分割训练

COCO数据集或者将自己的数据集转为COCO进行训练。...可以通过删除预训练中包含logits层的参数来解决冲突。...使用gist.github.com/wangg12 中提供的脚本对下载的比如说Detectron的预训练模型进行转化，再在yaml文件中将WEIGHT参数改为预训练模型pkl路径即可。...重设学习率我开始训练的时候遇到一个问题就是改变学习率的参数重新开始训练时，加载的还是上次训练设置的参数。...这个问题是由于pytorch在加载checkpoint的时候会把之前训练的optimizer和scheduler一起加载进来。

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使用pytorch mask-rcnn进行目标检测分割训练

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Mask Rcnn目标分割-训练自己数据集-详细步骤

本文接着介绍了Mask Rcnn目标分割算法如何训练自己数据集，对训练所需的文件以及训练代码进行详细的说明。本文详细介绍在只有样本图片数据时，如果建立Mask Rcnn目标分割训练数据集的步骤。...一、制作自己的数据集 1、labelme安装自己的数据和上面数据的区别就在于没有.json标签文件，所以训练自己的数据关键步骤就是获取标签文件，制作标签需要用到labelme软件。...每张图片下面为对应的标签.json文件） 3、将标签转换为coco数据集格式（一）（可直接进行第4步，这一步仅作为探索中间过程的记录）（1）单个json文件转换为coco格式在利用mask rcnn进行自己的数据集训练时...准备好以上数据集，即可以开始进行训练了 Mytrain.py # -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import random import math...训练过程日志以及权重保存在logs中的最新一个文件夹中，同样可以使用tensorboard对训练过程进行查看 tensorboard –logdir=”D:/2021file/Biye/Mask_RCNN-master

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理解随机森林：基于Python的实现和解释

这些样本是可重复地抽取出来的（称为 bootstrapping），也就是说某些样本会多次用于单个树的训练（如果有需要，也可以禁止这种做法）。...随机森林组合了数百或数千个决策树，并会在稍有不同的观察集上训练每个决策树（数据点是可重复地抽取出来的），并且会根据限定数量的特征分割每个树中的节点。...如果我们看看训练分数，可以看到这两个模型都得到了 1.0 的 ROC AUC，同样这符合预期，因为我们已经为这些模型提供过训练数据的答案并且没有限制最大深度。...因为过拟合训练数据而有很高的方差。基尼不纯度：决策树在分割每个节点时所要最小化的指标。表示从一个节点随机选出的一个样本依据该节点的样本分布而错误分类的概率。...bootstrapping：可重复地采样随机观察集。随机森林用于训练每个决策树的方法。随机特征子集：在考虑如何分割决策树中的每个节点时，选择一个随机的特征集。

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机器分类方法如何用在医学诊断案例——基于R的实现

")通过Plot函数可绘出训练的决策树模型。...>table(weka2C$class2[samp],predict(weka2C.rp,weka2C[samp,],type="class"))通过的得到的决策树模型对测试集和训练集进行分类得到以下结果...) >weka.predt[-1]得到模型对数据集的分类情况，测试集的判错率为0.14193，训练集无判错。...,weka2C[-samp,])) >table(weka2C[samp,]$class2,predict(weka.rf,weka2C[samp,]) 通过得到的随机森林模型对测试集和训练集进行分类，...(model,weka2C[-samp,-7]),weka2C[-samp,]$class2) 用得到模型对数据集进行分类，测试集判错率为0.18065，训练集判错率为0.13548。

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根据已给字符数据，训练逻辑回归、随机森林、SVM，生成ROC和箱线图

已知训练数据如下：预处理代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on 2017 11.17 @author: liupeng """ import pandas...# Save the figure # fig.savefig('fig1.png', bbox_inches='tight') plt.show() ###获取数据和训练...---------------------------------------------------------### # 从 csv中读取训练数据和标签。...train_data = pd.read_csv("train_data.csv") print (train_data) # 分离训练样本和标签。...曲线 c_roc(y_pred, y_test) # 合并 X, y。

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