各种遥感数据分类方法比较答：常用的遥感数据的专题分类方法有多种,从分类判别决策方法的角度可以分为统计分类器、神经网络分类器、专家系统分类器等;从是否需要训练数据方面,又可以分为监督分类器和非监督分类器。 一、统计分类方法 统计分类方法分为非监督分类方法和...
解决正负样本数据不平衡答：因为 下采样 会丢失信息，如何减少信息的损失呢？ 第一种方法叫做EasyEnsemble，利用模型融合的方法（Ensemble） ：多次下采样（放回采样，这样产生的训练集才相互独立）产生多个不同的训练集，进而训练多个不同的分类器，通过...
人工智能是如何首次实现多重量子关联同时分类的?答：实现多重量子关联同时分类的壮举离不开机器学习技术的应用。利用神经网络、支持向量机以及决策树等机器学习模型对量子的非经典关联属性进行学习，凭借着机器学习技术，相关科研人员终于实现了多重非经典关联分类器。自1972年来，...
vmware虚拟机有什么用答：3、不同的OS之间还能互动操作，包括网络、周边、文件分享以及复制贴上功能。4、有复原（Undo）功能。5、能够设定并且随时修改操作系统的操作环境，如：内存、磁碟空间、周边设备等等。虚拟机可以装多个不同的操作系统，以便我们...
人工智能算法简介答：解决多分类问题通常适用三种解决方案:第一种,从数据集和适用方法入手,利用二分类器解决多分类问题;第二种,直接使用具备多分类能力的多分类器;第三种,将二分类器改进成为多分类器今儿解决多分类问题。 常用的算法: (1)多分类逻辑回归(...
二分类和多分类的区别答：二分类、多分类与多标签的基本概念 二分类：表示分类任务中有两个类别，比如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x表示，输出是不是猫，用y=0或1表示。二类分类是假设每个...
学习场景的分类答：从而将传统的单示例分类器用在该问题上。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行了集成。选取了5类自然场景图像进行试验,结果显示所提出的方法平均性能优于当前常用的一些多示例学习算法。
opencv 分类器训练 正负样本数量一般取多少比较好答：取决于你要识别什么东西。如果是一个商标，那么正样本一般只需要一张，负样本需要多张，越多越自然越好。如果是识别人脸之类，可以下载网上的人脸正样本库，大概在200张或更多，负样本也至少需要几百张。总之，取决于你要...
做了这么多年Java开发,如何快速转行大数据答：3、sql 框架要会一个：spark sql/hive sql ：如果对hive和spark都不懂的话，那就选择学spark，现在离线数仓越来越多的公司切spark了。Spark 相关主要学习spark core 和spark sql；要求sql要写的熟练，调优参数及原理，能...
如何对XGBoost模型进行参数调优答：multi:softmax 使用softmax的多分类器,返回预测的类别(不是概率)。在这种情况下,你还需要多设一个参数:num_class(类别数目)。 multi:softprob 和multi:softmax参数一样,但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。 2、eval_metric[...
网友点评：
计蓝侵19127976703：
svm slack variable是干啥 -
梅河口市1489回复：
SVM在软间隔分类器中引入了松弛变量,它允许分类器对一些样本犯错,允许一些样本不满足硬间隔约束条件,这样做可以避免SVM分类器过拟合,于是也就避免了模型过于复杂,降低了模型对噪声点的敏感性,提升了模型的泛化性能.
计蓝侵19127976703：
用svm,knn,decision tree等分类器比较多分类和二分类的区别 -
梅河口市1489回复：
题主说的svm工具箱是什么,libsvm吗?确定安装好了?别给了程序说不能运行就好玩了. 我没有数据不可能直接给你做好,但是可以给一个注释清楚的例子. 要求就是二分类,对吧? 至于怎么从txt里读数据就别问我了,我会在程序里随机生成测试数据..
计蓝侵19127976703：
matlab 中有哪些使用 svm的例子 -
梅河口市1489回复：
展开全部1. 1 v 1 实现的多分类(一对一法(one-versus-one,简称1-v-1 SVMs).) Libsvm中的多类分类就是根据这个方法实现的. 2 在工具箱里面可以找到 svmtrain 3 看视频.里面有讲解怎么弄成matlab格式的数据~
