機器學(xué)習(xí)算法在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用大盤點(編輯修改稿)
2024-09-13 13:50 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ost創(chuàng)建了一個強學(xué)習(xí)器。一個新的弱學(xué)習(xí)器加到實體上，并且調(diào)整加權(quán)向量，作為對前一輪中錯誤分類的樣例的回應(yīng)。得到的結(jié)果，是一個比弱學(xué)習(xí)者分類器有更高準確性的分類器。AdaBoost有助于將弱閾值的分類器提升為強分類器。上面的圖像描述了AdaBoost的執(zhí)行，只用了簡單易于理解的代碼在一個文件中就實現(xiàn)了。這個函數(shù)包含一個弱分類器和boosting組件。弱分類器在一維的數(shù)據(jù)中嘗試去尋找最理想的閾值來將數(shù)據(jù)分離為兩類。boosting組件迭代調(diào)用分類器，經(jīng)過每一步分類，它改變了錯誤分類示例的權(quán)重。因此，創(chuàng)建了一個級聯(lián)的弱分類器，它的行為就像一個強分類器。聚類算法有時，系統(tǒng)獲取的圖片不是很清晰，使得物體難以定位檢測。有時，分類算法有丟失檢測物體的可能，這樣就不能分類和報告給系統(tǒng)。這些可能是不連續(xù)的數(shù)據(jù)造成的，數(shù)據(jù)點太少了，或者圖片分辨率太低了。聚類算法的特點在于從數(shù)據(jù)點中發(fā)現(xiàn)模式。像回歸分析一樣，聚類算法是指一類方法和問題。典型的聚類算法有層次聚類，基于質(zhì)心的聚類算法。這些算法都關(guān)注數(shù)據(jù)的內(nèi)在模式，完美地把數(shù)據(jù)分解成擁有最大相似性的簇。K均值，多分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multiclass Neural Network）是最常用的算法。K均值算法K均值是著名聚類算法，它找出代表聚類結(jié)構(gòu)的k個質(zhì)心。如果有一個點到某一質(zhì)心的距離比到其他質(zhì)心都近，這個點則指派到這個最近的質(zhì)心所代表的簇。依次，利用當前已聚類的數(shù)據(jù)點找出一個新質(zhì)心，再利用質(zhì)心給新的數(shù)據(jù)指派一個簇。K均值算法——在上圖中用“x表示
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