”分类“ 的搜索结果

     《数据安全法》的第二十一条“国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害...

     由于建筑领域问题包含复杂多样的领域专有术语，常见的文本分类算法在建筑领域问题分类上难度较大。为提高建 筑领域问题的分类性能，提出一种基于融合ＲｏＢＥＲＴａ和 Ｗｏｒｄ２Ｖｅｃ的建筑文本分类算法。实验结果...

     在它们的发展中的一个关键见解是，监督表示学习应该包括学习两种量：一种是输入x在适当空间中的特征z，该特征z对于分类任务具有足够的区分性，另一种是该空间上的分类器，或者可替换地，作用于该空间的分类器的参数...

     图像物体分类与检测算法综述 转自《计算机学报》 目录 图像物体分类与检测算法综述 目录 图像物体分类与检测概述 物体分类与检测的难点与挑战 物体分类与检测数据库 物体分类与检测发展历程 ...

     Haar级联分类器概述 —— 才疏学浅, 难免有错误和遗漏, 欢迎补充和勘误. Haar级联分类器是基于Haar-like特征，运用积分图加速计算，并用Adaboost训练的强分类器级联的方法来进行人脸检测。 目前常用Haar-like特征的...

     在计算机视觉图像分类中，在实践过程中会经常遇到样本数量很少的情况。很少的样本可能是几百张图像或者几万张图像，在小样本上如何训练一个泛化能力强的模型是一个很值得探讨的问题，中间有不少过程需要我们进行优化...

     对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。 对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。 缺点 理论上，朴素贝叶斯模型...

     分类、回归问题都是监督学习，本质都是对输入做出预测，都要建立映射关系。分类问题输出的是物体所属的类别（瓜是好瓜吗），回归问题输出的是数值（瓜会卖到多少钱）。聚类是无监督学习 一.分类问题 分类问题输出...

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