随笔分类 -  统计机器学习

k-d tree算法的研究
摘要：动机先前写了一篇文章《SIFT算法研究》讲了讲SIFT特征具体是如何检测和描述的，其中也提到了SIFT常见的一个用途就是物体识别，物体识别的过程如下图所示：如上图(a)，我们先对待识别的物体的图像进行SIFT特征点的检测和特征点的描述，然后得到了SIFT特征点集合。接下来生成物体目标描述要做的就是对特征点集合进行数据组织，形成一种特殊的表示，其作用是为了加速特征点匹配的过程。所谓的特征点匹配本质上是一个通过距离函数（例如欧式距离）在高维矢量之间进行相似性检索的问题，简单来讲就是范围查询或者K近邻查询的问题。范围查询就是给定查询点和查询距离阈值，从数据集中找出所有与查询点距离小于查询距离阈值的数 阅读全文
posted @ 2013-11-01 21:18 _Eric.Liu 阅读(259) 评论(0) 推荐(0)
AndrewNg机器学习公开课
摘要：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning 阅读全文
posted @ 2013-10-30 18:02 _Eric.Liu 阅读(282) 评论(0) 推荐(0)