全部 人工智能學科動態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見問題 技術(shù)問答

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    隨機森林構(gòu)造有哪些步驟？隨機森林案例展示

    如果不是有放回的抽樣，那么每棵樹的訓練樣本都是不同的，都是沒有交集的，這樣每棵樹都是“有偏的”，都是絕對“片面的”(當然這樣說可能不對)，也就是說每棵樹訓練出來都是有很大的差異的;而隨機森林最后分類取決于多棵樹(弱分類器)的投票表決。 查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2021-09-16 |傳智教育 |隨機森林

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    決策樹的劃分依據(jù)二:信息增益率

    實際上，信息增益準則對可取值數(shù)目較多的屬性有所偏好，為減少這種偏好可能帶來的不利影響，著名的 C4.5 決策樹算法 [Quinlan， 1993J 不直接使用信息增益，而是使用"增益率" (gain ratio) 來選擇最優(yōu)劃分屬性.增益率：增益率是用前面的信息增益Gain(D, a)和屬性a對應(yīng)的"固有值"(intrinsic value) [Quinlan , 1993J的比值來共同定義的。 查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2021-09-16 |傳智教育 |決策樹的劃分依據(jù),信息增益率

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    決策樹的劃分依據(jù)一：信息增益

    信息增益：以某特征劃分數(shù)據(jù)集前后的熵的差值。熵可以表示樣本集合的不確定性，熵越大，樣本的不確定性就越大。因此可以使用劃分前后集合熵的差值來衡量使用當前特征對于樣本集合D劃分效果的好壞。 查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2021-09-16 |傳智教育 |決策樹,決策樹,決策樹的劃分依據(jù)

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    機器學習中入門級必學的算法有哪些？

    K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，這個算法是機器學習里面一個比較經(jīng)典的算法， 總體來說KNN算法是相對比較容易理解的算法，如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。 查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2021-08-26 |傳智教育 |機器學習中入門級必學的算法

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    OPenCV中如何實現(xiàn)ORB算法？【OpenCV教程】

    OPenCV中如何實現(xiàn)ORB算法？在OPenCV中實現(xiàn)ORB算法，使用的是： 查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2021-07-30 |傳智教育 |OPenCV中如何實現(xiàn)ORB算法

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    BRIEF算法步驟詳細介紹

    BRIEF是一種特征描述子提取算法，并非特征點的提取算法，一種生成二值化描述子的算法，不提取代價低，匹配只需要使用簡單的漢明距離(Hamming Distance)利用比特之間的異或操作就可以完成。因此，時間代價低，空間代價低，效果還挺好是最大的優(yōu)點。 查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2021-07-30 |傳智教育 |BRIEF算法

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    ORB算法原理解讀【Open CV視頻教程】

    SIFT和SURF算法是受專利保護的，在使用他們時我們是要付費的，但是ORB(Oriented Fast and Rotated Brief)不需要，它可以用來對圖像中的關(guān)鍵點快速創(chuàng)建特征向量，并用這些特征向量來識別圖像中的對象。 查看全文>>

    人工智能技術(shù)資訊2021-07-30 |傳智教育 |ORB算法原理

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    零基礎(chǔ)學傳智人工智能課程，畢業(yè)也能薪資20k！

    在很多人眼中，人工智能有高學歷、先進技術(shù)等高大上的標簽，所以大家雖有想進人工智能領(lǐng)域的心，但也只能望而卻步。在黑馬程序員人工智能就業(yè)班的學員中，也有同學曾經(jīng)存在過這樣的觀念，他們之中，有女生、有?？茖W歷，但是通過一段時間的學習后，他們對人工智能的看法變發(fā)生了很大的轉(zhuǎn)變，并為自己選擇了人工智能而驕傲，最終成為高薪職場人。 查看全文>>

    人工智能學科動態(tài)2021-07-28 |傳智教育 |人工智能,人工智能薪資,人工智能

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