OpenCV3 SVM ANN Adaboost KNN 随机森林等机器学习方法对OCR分类

【OpenCV3 SVM ANN Adaboost KNN 随机森林等机器学习方法对OCR分类】的更多相关文章

OpenCV3 SVM ANN Adaboost KNN 随机森林等机器学习方法对OCR分类

转摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5032839.html opencv3中的ml类与opencv2中发生了变化,下面列举opencv3的机器学习类方法实例: 用途是opencv自带的ocr样本的分类功能,其中神经网络和adaboost训练速度很慢,效果还是knn的最好: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace…

paper 130：MatLab分类器大全(svm,knn,随机森林等)

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出).1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消.2.随机森林分类器(Rand…

美团店铺评价语言处理以及分类（tfidf，SVM，决策树，随机森林，Knn，ensemble）

第一篇数据清洗与分析部分第二篇可视化部分, 第三篇朴素贝叶斯文本分类支持向量机分类支持向量机网格搜索临近法决策树随机森林 bagging方法 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time df=pd.read_excel("all_data_meituan.xlsx")[["comment","star"]]…

MatLab2012b/MatLab2013b 分类器大全(svm,knn,随机森林等)

train_data是训练特征数据, train_label是分类标签.Predict_label是预测的标签.MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出). 1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor, test_data);scores是语义向量(概率输出).对高维特征,吃不消. 2.随机森林分类器(Ra…

Adaboost和随机森林

在集成学习中,主要分为bagging算法和boosting算法.随机森林属于集成学习(Ensemble Learning)中的bagging算法. Bagging和Boosting的概念与区别该部分主要学习自:http://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html Bagging(套袋法)bagging的算法过程如下: 从原始样本集中使用Bootstraping方法随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复…