如何从不均衡类中进行机器学习
摘要：
http://blog.csdn.net/yingwei13mei/article/details/73921391 参考自：https://www.svds.com/learning-imbalanced-classes/ 引言 如果您刚从机器学习课程中学习，那么您所使用的大多数数据集都相当容易。 阅读全文
DPM(Deformable Parts Model)--原理(一)
摘要：
http://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/12966521 DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained par 阅读全文
K-means聚类算法
摘要：
转自：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andr 阅读全文
机器学习中对核函数的理解
摘要：
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxNDIwMTk2OQ==&mid=2649077019&idx=1&sn=e0c4a6c502e3668e1dc410f21e531cfd&scene=0#wechat_redirect https://wizardforcel 阅读全文
总结：Bias(偏差)，Error(误差)，Variance(方差)及CV(交叉验证)
摘要：
犀利的开头 在机器学习中，我们用训练数据集去训练(学习)一个model(模型)，通常的做法是定义一个Loss function（误差函数），通过将这个Loss(或者叫error)的最小化过程，来提高模型的性能(performance)。然而我们学习一个模型的目的是为了解决实际的问题（或者说是训练数据 阅读全文
技术干货
摘要：
http://blog.luoyuanhang.com/2016/03/27/%E6%8A%80%E6%9C%AF%E5%B9%B2%E8%B4%A7%E5%88%86%E4%BA%AB/ 0x00 关于 C++ 书籍（难度递增） 《C++ primer plus》 《C++程序设计原理与实践 》 阅读全文
神经网络入门
摘要：
http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html 什么是神经网络呢？网上似乎缺乏通俗的解释。 前两天，我读到 Michael Nielsen 的开源教材《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Lea 阅读全文
目标函数、损失函数、代价函数
摘要：
http://www.cnblogs.com/Belter/p/6653773.html 注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加 阅读全文
地铁客流检测训练问题记录
摘要：
一 报错： File "/home/jz/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/pascal_voc.py", line 183, in _load_pascal_annotation tree = ET.parse(filename) File "/usr/li 阅读全文
使用Faster-Rcnn进行目标检测(实践篇)转载
摘要：
原 文链接：http://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/52052915 原理 上一篇文章，已经说过了，大家可以参考一下，Faster-Rcnn进行目标检测(原理篇) 实验 我使用的代码是Python版本的Faster Rcnn，官方也有Matl 阅读全文