随笔分类 - 机器视觉
摘要：原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417本文为Maching Learning 栏目补充内容，为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归，所以我在Matlab中分别对他们予...
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179一、概述 机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”，就算不懂得其中各算法理论，叫你喊上一两个著名算法的名字，你也能昂首挺胸脱口而出。当然了，算法之林虽大，但能者...
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7914952本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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摘要：原文： http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularizatio...
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7797502本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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摘要：原文http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7758797本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、...
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摘要：原文http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7749309本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、...
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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摘要：原文：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization...
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摘要：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24972869上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。三、核范数 核范数||W|...
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摘要：A geometric interpretation of the covariance matrixhttp://www.visiondummy.com/2014/04/geometric-interpretation-covariance-matrix/译文：http://demo.netfou...
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摘要：选取N幅同类目标物体的二维图像，并用上一篇博文的方法标注轮廓点，这样就得到训练样本集： 由于图像中目标物体的形状和位置存在较大偏差，因此所得到的数据并不具有仿射不变性，需要对其进行归一化处理。这里采用Procrustes分析方法对样本集中的所有形状集合进行归一化。形状和位置的载体还是样本点的空...
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摘要：翻译来自：http://news.csdn.net/article_preview.html?preview=1&reload=1&arcid=2825492摘要：本文解释了回归分析及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七...
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摘要：【编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。他并不推荐深度学习为通用的方法，这也侧面呼应了我们之前讨论的问题：深...
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摘要：最近在做Zdenek Kalal的TLD算法，其成果发表在CVPR 2010上，文章的名字叫做P-N Learning: Bootstrapping Binary Classifiers by Structural Constraints，是关于一个跟踪算法的，主要思想还是实时地对跟踪对象的模型进行...
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