我遇到了一组图片的问题，需要对它们进行分类。问题是，我对这些图像一无所知。所以我计划使用我能找到的尽可能多的描述符，然后对这些进行PCA以仅识别对我有用的描述符。如果有帮助的话，我可以对很多数据点进行监督学习。但是，图片有可能相互连接。这意味着可能会有从ImageX到ImageX+1的发展，尽管我有点希望每个图像中的信息都能解决这个问题。我的问题是:我如何在使用Python时做到最好？(我想先做一个概念证明，速度不是问题)。我应该使用哪些库？是否已经有此类图像分类的示例？使用一堆描述符并通过PCA处理它们的示例？老实说，这部分对我来说有点可怕。虽然我认为python应该已经为我做了这样
使用scikit-learn0.10为什么下面的简单代码片段:fromsklearn.naive_bayesimport*importsklearnfromsklearn.naive_bayesimport*printsklearn.__version__X=np.array([[1,1,1,1,1],[0,0,0,0,0]])print"X:",XY=np.array([1,2])print"Y:",Yclf=BernoulliNB()clf.fit(X,Y)print"Prediction:",clf.predict([0,0,0,0,0])打印出“1”的答案？在[0,0,0,0,
图像分类?文章目录图像分类?前言?一、ILSVRC竞赛二、卷积神经网络（CNN）发展1.网络进化2.AlexNet网络3.VGG网络4.GoogLeNet网络5.ResNet网络总结前言?上一章介绍了深度学习的基础内容，这一章来学习一下图像分类的内容。图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所有的基准模型进行比较的任务。从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别任务mnist，到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100任务，到后来的imagenet任务，图像分类模型伴随着数据集的增长，一步一步提升到了今天的水平。现在，在imagenet这样的超过100
我一直在使用RubyClassifierlibrary至classifyprivacypolicies.我得出的结论是，这个库中内置的简单词袋方法是不够的。为了提高我的分类准确率，除了单个单词之外，我还想在n-gram上训练分类器。我想知道是否有一个库可以预处理文档以获得相关的n-gram(并正确处理标点符号)。一种想法是我可以预处理文档并将伪ngram提供给Ruby分类器，例如:wordone_wordtwo_wordthree或者也许有更好的方法来执行此操作，例如从一开始就内置了基于ngram的朴素贝叶斯分类的库。如果他们能完成工作，我愿意在这里使用Ruby以外的语言(如果需要，P
我正在尝试应用Scikit中的SVM学习对我收集的推文进行分类。因此，将有两个类别，将它们命名为A和B。现在，我将所有推文分类在两个文本文件中，“A.txt”和“B.txt”。但是，我不确定ScikitLearnSVM需要什么类型的数据输入。我有一个以标签(A和B)作为键的字典，以及一个特征字典(unigrams)及其频率作为值。抱歉，我是机器学习的新手，不确定我应该怎么做才能让SVM正常工作。我发现SVM使用numpy.ndarray作为其数据输入的类型。我需要根据自己的数据创建一个吗？应该是这样的吗？LabelsfeaturesfrequencyA'book'54B'movies'
我已经用非常大的数据集从PythonSckit学习模块训练了一个RandomForestClassifier，但问题是我怎样才能保存这个模型并让其他人在他们的末端应用它。谢谢! 最佳答案 推荐的方法是使用joblib，这会产生比pickle小得多的文件:fromsklearn.externalsimportjoblibjoblib.dump(clf,'filename.pkl')#thenyourcolleaguescanloaditclf=joblib.load('filename.pkl')参见onlinedocs
我编写了以下代码并在小数据上对其进行了测试:classif=OneVsRestClassifier(svm.SVC(kernel='rbf'))classif.fit(X,y)其中X,y(X-30000x784矩阵，y-30000x1)是numpy数组。在小数据算法上效果很好，给我正确的结果。但我在大约10小时前运行了我的程序......它仍在进行中。我想知道需要多长时间，或者它以某种方式卡住了？(笔记本电脑规范4GB内存，Corei5-480M) 最佳答案 SVM训练可以任意长，这取决于几十个参数:C参数-错误分类惩罚越大，过程越
文章目录一、模块简单介绍1.数据预处理部分2.网络模块设置3.网络模型保存与测试二、数据读取与预处理操作1.制作数据源2.读取标签对应的实际名字3.展示数据三、模型构建与实现1.加载models中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数2.参考pytorch官网例子3.设置哪些层需要训练4.优化器设置5.训练模块6.测试模型效果本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052一、模块简单介绍我们可以进入pytorch的官方网站，对模型的基本架构和训练好的参数进行直接调用，具体链接如下https://pytorch
文章目录一、模块简单介绍1.数据预处理部分2.网络模块设置3.网络模型保存与测试二、数据读取与预处理操作1.制作数据源2.读取标签对应的实际名字3.展示数据三、模型构建与实现1.加载models中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数2.参考pytorch官网例子3.设置哪些层需要训练4.优化器设置5.训练模块6.测试模型效果本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052一、模块简单介绍我们可以进入pytorch的官方网站，对模型的基本架构和训练好的参数进行直接调用，具体链接如下https://pytorch
我正在尝试从一个项目的游戏板上提取字母。目前，我可以检测游戏板，将其分割成各个方block并提取每个方block的图像。我得到的输入是这样的(这些是单独的字母):起初，我计算每张图像的黑色像素数量，并将其用作识别不同字母的方法，这对于受控输入图像来说效果不错。不过，我遇到的问题是，我无法对与这些略有不同的图像进行这项工作。每个字母我有大约5个样本用于训练，这应该足够好了。有人知道什么是用于此的好算法吗？我的想法是(在规范化图像之后):计算图像和每个字母图像之间的差异，看看哪一个产生的错误最少。不过，这不适用于大型数据集。检测角点并比较相对位置。???任何帮助将不胜感激!
