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汕头大学海洋科学接受调剂
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KiYo

新虫 (小有名气)

[交流] 机器学习中常用特征和分类器种类 已有26人参与

最近在写一篇机器学习在医学图像处理领域的应用的综述
看了好多文献
众说纷纭啊
请问各位当下比较强悍的特征、分类器有哪些?
我总结了一些了,想看看同志们宝贵的意见。。。
小女子虚心受教
谢谢
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KnowThyEnemy
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pingfeily

木虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
极简方法:
最近邻,最小距离,naive Bayes

常用方法:
决策树,Logistic regression,随机子空间/随机森林,bagging

两大利器:
SVM,Adaboost

中兴宝器:
神经网络/深度学习

制胜策略:
ensemble方法(各种分类器组合及组合策略)
19楼2015-09-29 23:30:57
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karon1988

金虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
附件中的论文总结了上百种分类器,希望对楼主有用

» 本帖附件资源列表

10楼2015-05-07 19:09:48
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yca

铁杆木虫 (著名写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
楼主就是等待大家的总结,直接拿过去得了吧!

发自小木虫Android客户端
16楼2015-09-15 14:26:35
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普通回帖

人工智能

木虫 (著名写手)

先说说你总结的
2楼2012-05-24 18:24:16
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xmuhwx

铜虫 (小有名气)

素得 。等总结。
3楼2012-05-24 20:21:33
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youth0826

至尊木虫 (著名写手)

weibo.com/138147022


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
Mark先,等群主的总结~
QQ群:202610705,关注计算机视觉,模式识别,模式分析,机器学习,人工智能,统计学习,图像处理等,欢迎加入!
4楼2012-05-24 20:51:29
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stonechao1

金虫 (著名写手)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
强悍的特征?特征对于不同的任务,应该都各有不同吧?至于分类器,SVM一直都不错,
每天进步一点点
5楼2012-05-26 09:46:56
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raofenwang

新虫 (初入文坛)

坐等楼主总结啊
6楼2012-05-26 17:27:21
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tuoxiemonkey

新虫 (初入文坛)

等楼主的总结
7楼2012-08-29 11:40:22
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congyong

银虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
本人就只会做SVM,特征选择和最优参数选取会遇到许多问题,虽然理论很成熟,实际应用要打折扣。
弟子规,圣人训,首孝弟,次谨信。泛爱众,而亲仁,有余力,则学文。
8楼2012-11-16 17:10:51
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zhaoqidong

禁虫 (小有名气)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
本帖内容被屏蔽

9楼2015-05-07 17:24:38
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