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【求助】有关目标分类中的离散度(分散度)特征
brk1985
2009-04-27 09:47:49
目标分类中的离散度特征,为周长的平方除以面积。
为什么周长的平方除以面积可以反映目标的离散程度?另外,大家计算离散度时,周长是用外接矩形的周长,还是获取的边缘轮廓求周长?面积也有同样疑问。
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【求助】有关目标分类中的离散度(分散度)特征
目标分类中的离散度特征,为周长的平方除以面积。 为什么周长的平方除以面积可以反映目标的离散程度?另外,大家计算离散度时,周长是用外接矩形的周长,还是获取的边缘轮廓求周长?面积也有同样疑问。
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brk1985
2009-04-28
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顶上去,没人吗?模式识别中,很多人用了离散度的呀?
Sklearn 和 Python 科学工具集的机器学习实用指南(三)
在处理
分类
或回归问题时,我们通常会首先考虑我们应该在模型
中
包含哪些
特征
。然而,解决方案的关键往往在于
目标
值。正如我们在本章所看到的,重新缩放我们的回归
目标
可以帮助我们使用更简单的模型。此外,校准我们
分类
器给出的概率可以迅速提高我们的准确
度
,并帮助我们量化不确定性。我们还学会了通过编写一个单一的估计器来同时预测多个输出,从而处理多个
目标
。这有助于简化我们的代码,并使得估计器可以利用从一个标签
中
学到的知识来预测其他标签。在现实生活
中
的
分类
问题
中
,类别不平衡是常见的。
Science Advances:社会和健康科学
中
用于描述、预测和因果推理的机器学习方法
社会和健康科学
中
使用的机器学习(ML)方法需要符合描述、预测或因果推理等预期研究目的。本文通过结合这些学科的统计分析的必要要求,为社会和健康科学
中
的研究问题与适当的ML方法进行了全面、系统的元映射。作者将已建立的
分类
映射到描述、预测、反事实预测和因果结构学习,以实现共同的研究
目标
,如估计不良社会或健康结果的流行率、预测事件的风险、识别不良结果的风险因素或原因,并解释通用的ML性能指标。这种映射可能有助于充分利用ML的好处,同时考虑与社会和健康科学相关的特定领域方面,并希望有助于加速ML应用的普及,以推进基础
TowardsDataScience 博客
中
文翻译 2016~2018(一百三十二)
注:需要 HMMs 的基础知识。最近,我一直在努力理解 HMMs 训练和识别特别有趣的时间序列数据集(美国手语)背后的魔力。在这篇文章
中
,我想对这个过程
中
的步骤做一个高层次的概述,经过详细的研究,我终于掌握了这个过程。首先让我们看看数据。单个数据点(ASL
中
的单个单词)由分散在
离散
时间帧
中
的值组成。假设我们想要建立一本单词书的模型。我们查看数据集,注意到有三个时间序列对应于图书。我们将 HMM 建立在这三个例子的基础上。训练前要做的一个重要步骤是决定状态的数量。我们可以凭经验做到。
表格数据的机器学习(二)
树模型是一系列不同种类的集成算法,由于性能良好和数据预处理要求低,因此是处理表格数据的首选方法。集成算法是一组机器学习模型,它们共同贡献于单个预测。所有基于树的集成模型都是基于决策树,这是一种自 20 世纪 60 年代以来流行的算法。决策树背后的基本思想,无论它们是用于
分类
还是回归,都是你可以将训练集分割成子集,在这些子集
中
,你的预测更有利,因为有一个占主导地位的
目标
类(在
分类
问题
中
)或者
目标
值的变异性降低(即它们都非常接近;这指的是回归问题)。图 5.1 展示了构成决策树的关键元素方案。
TowardsDataScience 博客
中
文翻译 2021(七十四)
由弗勒在Unsplash上拍摄性能测量是任何机器学习项目
中
必不可少的过程。我们的机器学习过程可能不总是产生具有预期准确性的最佳模型。因此,这里需要性能测量来评估训练模型在预测
中
的有效性。绩效测量
中
使用的指标种类繁多,但一般来说,它们可以根据模型类型进行
分类
,1)
分类
器或 2)回归器。在本文
中
,我们将通过介绍在
分类
项目
中
使用的七个常见的性能
度
量标准来关注
分类
器类型的
度
量。准确
度
得分混淆矩阵精
度
召回F1 得分ROC 曲线奥罗克。
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