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    图像分类:一个更鲁棒的场景分类模型

    目的:寻找一个更鲁棒的场景分类模型,解决图片的角度、尺度、和光照的多样性问题。 移动互联网时代的开启使得图片的获取与分享越来越容易,图片已经成为人们交互的重要媒介。...如何根据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别(例如,教室、街道等)是图像场景分类的目标,也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。...但由于图片的尺度、角度、光照等因素的多样性以及场景定义的复杂性,场景分类一直是计算机视觉中的一个挑战性问题。...《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 特征提取与图像处理(第二版).pdf python就业班学习视频,从入门到实战项目...Machine Learning Yearning 中文翻译稿 蚂蚁金服2018秋招-算法工程师(共四面)通过 全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合) 斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN

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    xgboost分类算法_python分类统计

    今天我们一起来学习一下如何用Python来实现XGBoost分类,这个是一个监督学习的过程,首先我们需要导入两个Python库: import xgboost as xgb from sklearn.metrics...import accuracy_score 这里的accuracy_score是用来计算分类的正确率的。...我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类,这个数据集中有126个属性,我们来看看数据集,我把数据集放到网盘上分享给大家:训练和测试数据集,密码:w8td。...打开数据集可以发现这其实是一组组的向量,我们来看一组数据集的截图: 首先第一列表示标签列,是每一组数据的正确分类,1表示蘑菇是有毒的,0表示蘑菇无毒的。...以上就是我们用Python实现的xgboost分类模型的过程,希望对各位朋友有所帮助,本人能力有限,文中如有纰漏之处,还望各位朋友多多指教,如有转载,也请标明出处,谢谢。

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    Python 文件分类

    文件分类应该是大家每天都在做的事情。假设现在有一大批文件(这一大批文件类型不定,也就是说有些是文本文件有些是二进制文件)都被放在了一个文件夹中,需要对它们进行一个分类,该如何迅速地完成?...下面我用最简单的例子为大家讲解如何快速完成文件分类的操作。 复制还是移动 文件分类就是把一个文件夹中的文件进行一个分类,每一个类对应一个文件夹。...如何分类 我这里就简单地按照不带扩展名的文件名分类,把相同的放在一个目录中,这个目录的名字就是不带扩展名的文件名,目录创建在 des_dir 下。...虽然 Python 有模块专门识别文件类型,模块就是——filetype 和 mimetypes,但是它对于不常见的扩展名(比如 .b 文件)就显得力不从心,因此,我们直接抛弃这种先读取后写入的方法。...shutil.copy 实际上,Python 对于文件复制操作已经有模块封装好了,直接调用即可——它就是模块 shutil 中的 copy 函数。

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    数据分类分级方法及典型应用场景

    02 数据分类分级方法 开展数据安全的第一步就是要识别数据、基于业务特点进行数据的分类和分级。数据分类分级的准确度是后续数据保护策略部署的基础。...03 数据分类分级的几个典型应用场景 01 企业用户的使用场景 一般需求 企业用户做数据安全建设工作:首先梳理企业数据资产、分类分级,根据分类分级结果制定数据管控策略,实施管控措施,全景展示数据安全态势...02 高校用户使用场景 一般需求 专业数据分类分级设备由学校的网管中心统一负责维护,具体敏感数据识别业务则由各个学院自行完成,各学院数据互相隔离。...03 云端用户的使用场景 一般需求 业务系统部署在云环境,需要支持云端数据资产分类分级。...04 监管机构的使用场景 一般需求 1、 监管机构需要对大数据企业/单位做综合数据安全风险评估,包括数据资产识别、数据分类分级、平台组件安全扫描等。

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    机器学习(四)机器学习分类场景应用

    1.7机器学习分类场景应用 1.7.1监督学习 监督学习(supervised learning)从训练数据(training data)集合中学习模型,对测试数据(test data)进行预测。...如下图流程所示: (1)利用分类对类标进行预测 分类是监督学习的一个核心问题。在监督学习中,当输出变量Y取有限个离散值时,预测问题便成了分类问题。...监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数,称为分类器(classifer),分类器对新的输入进行输出的预测(prediction),称为分类(classification)。...分类的类别是多个时,称为多类分类问题。 分类问题包括学习和分类的两个过程。在学习过程中,根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器;在分类的过程中,利用学习的分类器对新的输入实例进行分类。...分类问题包括了学习和分类两个过程: (1)学习:根据已知的训练数据集利用有效的学习方法学习一个分类器。 (2)分类:利用学习到的算法判定新输入的实例对其进行分类

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    语音识别类产品的分类及应用场景

    3 分类 根据识别内容的范围,语音识别可分为“封闭域识别”和“开放域识别”。...对于时长的限制,由语音云服务厂商自定义,一般有 典型应用场景1: A)主要在输入场景,如输入法、会议/法院庭审时的实时字幕上屏; B)与麦克风阵列和语义结合的人机交互场景,如具备更自然交互形态的智能音响...在时间允许的使用场景下,“非实时已录制音频转写”无疑是最推荐的产品形态。 典型应用场景2: A)已经录制完毕的音/视频字幕配置; B)实时性要求不高的客服语音质检和UGC语音内容审查场景等。...3)产品形态3:已录制音频文件上传-同步获取,音频时长一般小于 典型应用场景3: 作为前两者的补充,适用于无法用音频录制接口进行实时音频流上传,或者结果获取的实时性要求比较高的场景。...结语 最后,结合一小丢丢NLP的人机交互场景栗子作为收尾——

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    Python做垃圾分类

    最近大家都被垃圾分类折磨的不行,傻傻的你是否拎得清????自2019.07.01开始,上海已率先实施垃圾分类制度,违反规定的还会面临罚款。 为了避免巨额损失,我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。...打开b站,搜索了下垃圾分类,上来就被这个标题吓(吸)到(引)了:在上海丢人的正确姿势。 当然,这里的丢人非彼丢人,指的是丢垃圾的丢。...点开发现,原来是一段对口相声啊,还是两个萌妹子(AI)的对口相声,瞬间就来了兴趣,阐述的是关于如何进行垃圾分类的。...独乐乐不如众乐乐,且不如用Python把弹幕保存下来,做个词云图?就这么愉快地决定了!...1 环境 操作系统:Windows Python版本:3.7.3 2 需求分析 我们先需要通过开发调试工具,查询这条视频的弹幕的 cid 数据。 拿到 cid 之后,再填入下面的链接中。

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    python实现文本分类

    一、中文文本分类流程: 1. 预处理 2. 中文分词 3. 结构化表示-构建词向量空间 4.权重策略-TF-IDF 5. 分类器 6. 评价 二、具体细节 1.预处理     1.1....中文分词的工具有很多,但是比较著名的几个都是基于java的,这里推荐python的第三方库jieba(所采用的算法就是条件随机场)。...通过pip安装jieba:打开cmd,切换到Python所在目录下,执行命令:pip install jieba     然后通过Python编程,将训练语料库和测试语料库进行分词,分词后保存的路径可以自己设置.../usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import sys import os import jieba # 配置utf-8输出环境...content): with open(savepath, "wb") as fp: fp.write(content) ''''' 上面两行是python2.6

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    Python环境】Python分类现实世界的数据

    在机器学习角度,这其实是一个分类问题,即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习,使其可以对未标记的测试图片数据进行分类。这一小节,我们还是从scikit-learn出发,理解基本的分类原则,多动手实践。...基于Fisher的线性判别模型,该数据集成为了机器学习中各 种分类技术的典型实验案例。 ?...现在我们要解决的分类问题是,当我们看到一个新的iris花朵,我们能否根据以上测量参数成功预测新iris花朵的品种。...构建分类模型 根据某一维度的阈值进行分类 如果我们的目标是区别这三种花朵,我们可以做一些假设。比如花瓣的长度(petal length)好像将Iris Setosa品种与其它两种花朵区分开来。...参考文献 Wiki:Iris flower data set Building Machine Learning Systems with Python 转载请注明作者Jason Ding及其出处 Github

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