Tutoriel par Examples: classificateur



Cela répertorie tous les classificateurs personnalisés que vous avez formés. 'use strict'; let watson = require('watson-developer-cloud'); var visualRecognition = watson.visual_recognition({ version: 'v3', api_key: process.env['API_KEY'], version_date:'2016-05-19' }); let url =...
Cela renvoie des informations sur un ID de classificateur spécifique que vous avez formé. Cela inclut des informations sur son statut actuel (c.-à-d. S'il est prêt ou non). 'use strict'; let watson = require('watson-developer-cloud'); var visualRecognition = watson.visual_recognition({ ...
Former un classificateur personnalisé nécessite un corpus d'images organisé en groupes. Dans cet exemple, j'ai un tas d'images de pommes dans un fichier ZIP, un groupe d'images de bananes dans un autre fichier ZIP et un troisième groupe d'images de choses qui ne sont pas des fru...
'use strict'; let watson = require('watson-developer-cloud'); let fs = require('fs'); var visualRecognition = watson.visual_recognition({ version: 'v3', api_key: process.env.API_KEY, version_date:'2016-05-19' }); let classifier_id_to_delete = 'TheNameofMyClassifier_485506080'; ...
Utilisation du jeu de données iris: import sklearn.datasets iris_dataset = sklearn.datasets.load_iris() X, y = iris_dataset['data'], iris_dataset['target'] Les données sont divisées en trains et ensembles de test. Pour ce faire, nous utilisons la fonction utilitaire train_test_split pour sépare...
Python Code import numpy as np import cv2 #loading haarcascade classifiers for face and eye #You can find these cascade classifiers here #https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades #or where you download opencv inside data/haarcascades face_cascade = cv2.CascadeClassi...
Java Code import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfRect; import org.opencv.core.Point; import org.opencv.core.Rect; import org.opencv.core.Scalar; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.highgui.VideoCapture; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; publ...
C ++ #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; // Function Headers void detectAndDis...
from sklearn import svm X = [[1, 2], [3, 4]] #Training Samples y = [1, 2] #Class labels model = svm.SVC() #Making a support vector classifier model model.fit(X, y) #Fitting the data clf.predict([[2, 3]]) #After fitting, new data can be classified by using predict()
# imports import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource as DS import weka.classifiers.trees.J48 as J48 import os # load data data = DS.read(os.environ.get("MOOC_DATA") + os.sep + "anneal.arff") data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1) # configure classifier...
# imports import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource as DS import weka.classifiers.Evaluation as Evaluation import weka.classifiers.trees.J48 as J48 import java.util.Random as Random import os # load data data = DS.read(os.environ.get("MOOC_DATA") + os.sep + "annea...
# Note: install jfreechartOffscreenRenderer package as well for JFreeChart library # imports import weka.classifiers.Evaluation as Evaluation import weka.classifiers.functions.LinearRegression as LinearRegression import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource as DS import java.util.Ran...
ZeroR est un classificateur simple. Il ne fonctionne pas par instance mais opère sur la distribution générale des classes. Il sélectionne la classe avec la plus grande probabilité a priori. Ce n'est pas un bon classificateur dans le sens où il n'utilise aucune information dans le candidat, ...

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