一、简介图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。上一节主要介绍了卷积神经网络常用的一些基本模块，本节将基于眼疾分类数据集iC

一、数据介绍AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Leconte、Linnaeus、acuminatus、armandi、coleoptera和linnaeus。包含了图片和标注（数据获取见文末）。将数据解压之后，可以看到目录下的结构如下所示，包含train、val和test三个文件夹。train/an

图像分类的章节中，我们已经讲解过了通过卷积神经网络提取图像特征。通过连续使用多层卷积和池化等操作，能得到语义含义更加丰富的特征图。在检测问题中，也使用卷积神经网络逐层提取图像特征，通过最终的输出特征图来表征物体位置和类别等信息。YOLOv3算法使用的骨干网络是Darknet53。Darknet53网络的具体结构如下图所示，在ImageNet图像分类任务上取得了很好的成绩。在检测任务中，将图中C0后

自然语言处理之结巴分词一、介绍jieba“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件"Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best Python Chinese word segmentation module.Scroll down for English ...

一、 模型原理Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for SentenceClassification提出TextCNN。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似于多窗口大小的ngram），从而能够更好地捕捉局部相关性。网络结构图如下：详细原理图：（...

图像分类的章节中，我们已经讲解过了通过卷积神经网络提取图像特征。通过连续使用多层卷积和池化等操作，能得到语义含义更加丰富的特征图。在检测问题中，也使用卷积神经网络逐层提取图像特征，通过最终的输出特征图来表征物体位置和类别等信息。YOLOv3算法使用的骨干网络是Darknet53。Darknet53网络的具体结构如下图所示，在ImageNet图像分类任务上取得了很好的成绩。在检测任务中，将图中C0后

一、SVM原理具体原理可见：https://blog.csdn.net/d__760/article/details/80387432二、SVM文本分类实现文本分类是有监督学习的一个例子，它使用包含文本文档和标签的数据集来训练一个分类器。端到端的文本分类训练主要由三个部分组成：1. 准备数据集：第一步是准备数据集，包括加载数据集和执行基本预处理，然后把数据集分为训练集和验证集。特...

一、整体结构fastText的代码整体结构如下图所示：1、fastText简介fastText是一个快速文本分类算法，与基于神经网络的分类算法相比有两大优点：1、fastText在保持高精度的情况下加快了训练速度和测试速度2、fastText不需要预训练好的词向量，fastText会自己训练词向量 3、fastText两个重要的优化：HierarchicalSoftmax、N-gr...

一、数据介绍AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Leconte、Linnaeus、acuminatus、armandi、coleoptera和linnaeus。包含了图片和标注（数据获取见文末）。将数据解压之后，可以看到目录下的结构如下所示，包含train、val和test三个文件夹。train/an

一 、朴素贝叶斯基本原理基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出，先验概率和类条件概率要通过训练数据集得出，即为朴素贝叶斯分类模型，将其保存为中间结果，测试文档进行分类时调用这个中间结果得出后验概率。1、基本定义分类是把一个事物分到某个类别中。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看作一个向量，即，用x这个向量来代表这个事物，x...