我花开后百花残

摘要： Matlab R2015b_glnxa64.iso，可以从百度网盘下载到：链接: http://pan.baidu.com/s/1dD9F8RJ 密码: t8zi 系统：ubuntu15.10 提取iso中的文件到一个文件夹下面，cd进入该文件夹 修改权限：sudo chmod 777 matlab 阅读全文

摘要： 本人测试用的Ubuntu15.10 默认的是使用gcc5.x，而matlab2014b只有gcc4.7才支持，修改ubuntu中的gcc和g++版本: ctrl + alt + t打开终端，输入： sudo apt-get update sudo apt-get install gcc-4.7 su 阅读全文

摘要： 提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什么能够提高学习精度，... 阅读全文

摘要： 1.im2bw(Image, threshold_value)2.最大类件方差(ostu)： matlab：im2bw(image, graythresh(image))3.bernsen算法较原始的Bernsen：这个算法的中心思想是：设当前像素为P，计算以P为中心的大小为(2w+1)*(2w+... 阅读全文

摘要： 算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比 较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构 上很有效... 阅读全文

摘要： Stacked Autoencoder（SAE）模型是一个由多层稀疏自编码器组成的深度神经网络模型，其前一层自编码器的输出作为其后一层自编码器的输入，最后一层是个分类器（logistic分类器或者softmax分类器）（一）sparse autoencoder算法1.概念：sparse autoen... 阅读全文

摘要： Deep Neural Network（DNN）模型是基本的深度学习框架；（一）神经元计算模型（感知机模型）1.计算公式：2.常见响应函数(非线性函数)：（1）logistic/sigmoid function：（2）tanh function：（3）step/binary function：（4）... 阅读全文

摘要： （一）简介1.感知机是二分类的线性分类模型，输入是特征向量，输出是类别，取+1跟-1二值；2.感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面：其中w是超平面的法向量，b是超平面的截距；（二）模型1.分离超平面将样本点分成两部分，位于法向量w所指向的一面是正样本，另一面则是负样本；2.由输入空间... 阅读全文

摘要： 主成分分析引言主成分分析（PCA）是一种能够极大提升无监督特征学习速度的数据降维算法。更重要的是，理解PCA算法，对实现白化算法有很大的帮助，很多算法都先用白化算法作预处理步骤。假设你使用图像来训练算法，因为图像中相邻的像素高度相关，输入数据是有一定冗余的。具体来说，假如我们正在训练的16x16灰度... 阅读全文

摘要： 1OCR开源代码网址汇总 1.1OCRE(OCREasy),http://lem.eui.upm.es/ocre.html1.2ClaraOCR,http://directory.fsf.org/claraocr.html1.3OCRAD,http://directory.fsf.org/ocrad... 阅读全文