引言 机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob分析+特征 模板匹配(定位)+差分:halcon--缺陷检测常用方法总结(模板匹配(定位)+差分) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 光度立体:halcon--缺陷检测常用方法总结(光度立体) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 特征训练 测量拟合:halcon--缺陷检测常用方法总结(测量拟合) - 唯有自己强大 - 博客园 (cnblogs.com) 频域+空间域结合:halcon--缺陷检测常用方

solver : {‘newton-cg’, ‘lbfgs’, ‘liblinear’, ‘sag’}, default: ‘liblinear’ Algorithm to use in the optimization problem. For small datasets, ‘liblinear’ is a good choice, whereas ‘sag’ is faster for large ones. For multiclass problems, only ‘newton-cg

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr

Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1.关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归.算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型.如下如所示,决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线. 决策树优势: 简单易懂,原理清晰,决策树可以实现可视化 数据准备简单.其他的方法需要实现数据归一化,创建虚拟变量,删除空白变量

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下

OpenCV2.3中Random Trees(R.T.)的继承结构: API: CvRTParams 定义R.T.训练用参数,CvDTreeParams的扩展子类,但并不用到CvDTreeParams(单一决策树)所需的所有参数.比如说,R.T.通常不需要剪枝,因此剪枝参数就不被用到.max_depth  单棵树所可能达到的最大深度min_sample_count  树节点持续分裂的最小样本数量,也就是说,小于这个数节点就不持续分裂,变成叶子了regression_accuracy  回归树的终

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gradi

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的.希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务. 1. 获取数据 1.1 导入sklearn数据集 sklearn中包含了大量的优质的数据集,在你学习机器学习的过程中,你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型,从而提高你的动手实践能力,同时这个过程也可以加深你对理论

基于内容感知深度特征压缩的高速视觉跟踪 论文下载:http://cn.arxiv.org/abs/1803.10537对于视频这种高维度数据,作者训练了多个自编码器AE来进行数据压缩,至于怎么选择具体的网络,作者又训练了一个基于目标选择具体AE的网络,再根据压缩后的特征图,进行协相关过滤操作追踪目标. 本文有趣的地方在于:1. 两种加噪声的操作,既增加了鲁棒性,又相当于数据增强.2. 为了自编码器的平稳训练和防过拟合提出了multi-stage distance loss.3. 最后移除相应低的

0.决策树 决策树是一种树型结构,其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试,每一个分支代表一个测试输出,每个叶结点代表一种类别. 决策树学习是以实例为基础的归纳学习 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树.到叶子节点的处的熵值为零,此时每个叶结点中的实例都属于同一类. 1.决策树学习算法的特点 决策树算法的最大优点是可以自学习.在学习的过程中,不需要使用者了解过多知识背景,只需要对训练实例进行较好的标注,就能够进行学习了. 在决策树的算法中,建立

简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据.构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结).这个算法使用了好几个参数.所以为了提高模型的表现,参数的调整十分必要.在解决实际问题的时候,有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数?这些参数要调到什么值,才能达到理想的输出?这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读.在

精选 TOP45 值得学习的Python项目 [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目,并从中精选出 45 个最具竞争力的项目.我们进行了翻译,在此一并送上.这份清单中包括了各不相同的 20 个主题,以及一些资深程序员分享使用 Python 的经验,值得收藏.Mybridge AI 的排名结合了内部机器评估的内容质量和各种人为因素,包括阅读次数和阅读时长等. 对于 Python 的初学者,我们推荐以下这些课程: REST API:使用 Pyt

一.XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升.当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势: 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤.正则化对减少过拟合也是有帮助的. 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名. 2 并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBDT有了速度的飞跃. 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53763328 调参后结果非常理想 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datasets import load_breast_cancer from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection

Sklearn 官网提供了一个流程图, 蓝色圆圈内是判断条件,绿色方框内是可以选择的算法: 从 START 开始,首先看数据的样本是否 >50,小于则需要收集更多的数据. 由图中,可以看到算法有四类,分类,回归,聚类,降维. 其中 分类和回归是监督式学习,即每个数据对应一个 label. 聚类 是非监督式学习,即没有 label. 另外一类是 降维,当数据集有很多很多属性的时候,可以通过 降维 算法把属性归纳起来.例如 20 个属性只变成 2 个,注意,这不是挑出 2 个,而是压缩成为 2 个,

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归

1 sklearn聚类方法详解 2 对比不同聚类算法在不同数据集上的表现 3 用scikit-learn学习K-Means聚类 4 用scikit-learn学习DBSCAN聚类 (基于密度的聚类) 5 DBSCAN密度聚类算法 6 混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM) #=============================================== 从左到右依次为: k-means聚类,  DBSCAN聚类 , GMM聚类  对应代码: # kme

目前看来,随机森林是比较常用且有效的分类算法.以下先简要介绍python中随机森林的使用方法,然后谈谈分类结果的准确度验证和过拟合等两个重要问题. 1.随机森林的参数 在Scikit learn中使用RandomForestClassifier()进行随机森林分类,其中参数random_state为生成随机数的种子,n_estimators为随机森林的数目,min_samples_split为进一步分裂所要求的最小样本数量,min_samples_leaf为叶子节点的最小样本数量. 在处理的对象

REST API:使用 Python,Flask,Flask-RESTful 和 Flask-SQLAlchemy 构建专业的 REST API https://www.udemy.com/rest-api-flask-and-python/ 算法交易:用于财务分析和算法交易的Python,主要学习包括numpy,pandas,matplotlib,quantopian,finance https://www.udemy.com/python-for-finance-and-trading-al

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的.希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务. 1. 获取数据 1.1 导入sklearn数据集 sklearn中包含了大量的优质的数据集,在你学习机器学习的过程中,你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型,从而提高你的动手实践能力,同时这个过程也可以加深你对理论

1. 同行评审的种类和对象 同行评审活动的关注点应该是工作产品中的缺陷,而不应该是工作产品的作者或者生产者,管理者也不应使用同行评审的结果去评价个人的行为. 同行评审的分类有很多种,自从IBM的Fagan发明了同行评审之后,软件行业提出了很多同行评审模型,比较著名的有IEEE 1028评审.微软的技术评审.Gill Graham审查.Van Emden审查.Yourdon结构化走查等. 1.1  同行评审的种类 本书中按照CMMI模型的提法,将同行评审分为3类. (1)正式评审(Inspecti