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    全部 人工智能學科動態 人工智能技術資訊 人工智能常見問題 技術問答

      • 決策樹的劃分依據二:信息增益率

        實際上,信息增益準則對可取值數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>>

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

      • 決策樹的劃分依據一:信息增益

        信息增益:以某特征劃分數據集前后的熵的差值。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>>

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

      • 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>>

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

      • OPenCV中如何實現ORB算法?【OpenCV教程】

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

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

      • 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點。 查看全文>>

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

      • 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鍵點快速創建特征向量,并用這些特征向量來識別圖像中的對象。 查看全文>>

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

      • 零基礎學傳智人工智能課程,畢業也能薪資20k!

        在很多人眼中,人工智能有高學歷、先進技術等高大上的標簽,所以大家雖有想進人工智能領域的心,但也只能望而卻步。在黑馬程序員人工智能就業班的學員中,也有同學曾經存在過這樣的觀念,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生了很大的轉變,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2021-07-28 |傳智教育 |人工智能,人工智能薪資,人工智能

      • Fast算法原理:fastica算法步驟詳解

        FAST (全稱Features from accelerated segment test)是一種用于角點檢測的算法,該算法的原理是取圖像中檢測點,以該點為圓心的周圍鄰域內像素點判斷檢測點是否為角點,通俗的講就是若一個像素周圍有一定數量的像素與該點像素值不同,則認為其為角點。 查看全文>>

        人工智能技術資訊2021-07-27 |傳智教育 |Fast算法原理

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