搜索结果
查询Tags标签： 训练样本，共有 7条记录-
《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Ne
论文题目《Deep Feature Extraction and Classification of Hyperspectral Images Based on Convolutional Neural Networks》 论文作者：Y ushi Chen, Member , IEEE, Hanlu Jiang, Chunyang Li, Xiuping Jia, Senior Member , IEEE, and Pedram Ghamisi, Member , IEEE…
2022/9/14 23:21:08 人评论 次浏览 -
反向传播算法
反向传播算法 介绍反向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高…
2022/2/11 22:12:39 人评论 次浏览 -
了解深度学习（一）
一、logistic回归已知输入x，参数w和b，预测出y帽的值，以此来表示预测事件的概率。其中sigmoid函数为激活函数。 损失函数是在单个训练样本中定义的用以衡量算法的运行情况，用来表示预测值y帽与y实际值有多接近的函数，而成本函数是衡量算法在全体训练样本上的表现，一般…
2022/1/30 23:11:23 人评论 次浏览 -
13 机器学习 - KNN算法补充
k值设定为多大？ k太小，分类结果易受噪声点影响；k太大，近邻中又可能包含太多的其它类别的点。（对距离加权，可以降低k值设定的影响） k值通常是采用交叉检验来确定（以k=1为基准） 经验规则：k一般低于训练样本数的平方根类别如何判定最合适？ 投票法没有考虑近邻的距…
2021/7/8 11:11:44 人评论 次浏览 -
K近邻（KNN）算法是基于实例的算法，如果训练样本数量庞大，预测的时候挨个计算距离效率会很低下，如何破解？
K近邻（KNN）算法是基于实例的算法，如果训练样本数量庞大，预测的时候挨个计算距离效率会很低下，如何破解？K近邻(KNN)是最简单的算法之一，它计算预测样本与训练数据集中每个数据点之间的距离，并找到K个最近的样本数据。 当我们使用最近邻搜索算法时，它将所有的数据点…
2021/6/29 9:20:32 人评论 次浏览 -
【情感识别】基于matlab支持向量机（SVM）语音情感识别【含Matlab源码 543期】
一、简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.1 二维空间2 算法部分二、源代码 clc; clear; load A_fe…
2021/6/27 20:20:58 人评论 次浏览 -
ArcGIS构建生态廊道（上）附练习数据
之前我们已经做过了第八届全国大学生GIS技能大赛上午试题，这次我们来做一下下午的试题吧，其实与第七届的试题有点相似，也是关于这个生态的，但是是做一个生态廊道，题目是这样的：动物需要在不同的森林公园之间迁徙交流，在经过不同的地表时，动物迁徙的困难程度是不一…
2021/5/14 10:58:53 人评论 次浏览
