随笔分类 - 人工智能与机器学习
摘要：SVM算法应用综合练习--人脸表情识别 利用所提供的人脸微笑数据集（genki4k），训练一个微笑/非微笑识别模型，完成对人脸图片的微笑与非的识别，输出训练(train)和测试(test)的精度值（F1-score和ROC）；然后保存这个模型，将其应用到人脸实时采集视频的微笑检测中，当检测到微笑人脸
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摘要：数字图像与机器视觉基础入门——图片格式入门学习（BMP） 1）用图画板或其他图像编辑软件(Photoshop/GIMP、cximage、IrfanView等)打开一个彩色图像文件，将其分别保存为 32位、16位彩色和256色、16色、单色的位图（BMP)文件，对比其文件大小，并计算分析这些图片在内存
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摘要：SVM算法应用综合练习 学习了解数据集和决策函数 一.通过LibSVM学习数据集和决策函数格式 1.从LibSVM官方网站下载最新版 LibSVM。 libsvm可以选择主流方式，选择进入官网下载即可，就算不用这个包也需要下载. 2.通过一个最简单的例子开始 from libsvm.python.s
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摘要：SVM算法入门学习实践 1、SVM原理与线性不可分 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最
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摘要：基于dlib以及opencv的人脸识别入门学习 1.下载安装dlib库 dlib库是一个机器学习的开源库，包含了机器学习的很多算法，使用起来很方便，直接包含头文件即可，并且不依赖于其他库（自带图像编解码库源码）。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被
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摘要：线性判别准则与线性分类编程实践 1.线性判别分析LDA总结 LDA是一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。 1
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摘要：一.简介 决策树是一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 最经典的决策树算法有ID3、C4.5、CART，其中ID3算法是最早被提出的，它可以
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摘要：人工智能与机器学习（1）——初识线性回归 一.用excel中数据分析功能做线性回归练习 1.选取前二十，两百，两千组数据生成散点图，再点击任意一个点，右键添加趋势线选择线性并选择显示公式。 二.通过jupyter进行python编程实现线性回归练习 通过python实现最小二乘法对数据进行拟合初步了
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