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摘要: 跟着tensorflow上mnist基本机器学习教程联系 首先了解sklearn接口: "sklearn.linear_model.LogisticRegression" In the multiclass case, the training algorithm uses the one vs r 阅读全文
posted @ 2017-09-08 15:36 ranjiewen 阅读(1573) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第三讲_图像特征与描述Image Feature Descriptor 概要 特征提取方法 直方图 对图片数据/特征分布的一种统计;对不同量进行直方图统计;可以表示灰度,颜色,梯度,边缘,形状,纹理,局部特征等 灰度直方图;对量化的bin需要人工选择;量化过宽过窄都不好 聚类 混合样本集中内在群组关 阅读全文
posted @ 2017-09-07 23:21 ranjiewen 阅读(1655) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow是一个面向数值计算的通用平台,可以方便地训练线性模型。下面采用TensorFlow完成Andrew Ng主讲的Deep Learning课程练习题,提供了整套源码。 线性回归 多元线性回归 逻辑回归 线性回归 思考:对于tensorflow,梯度下降的步长alpha参数需要很仔细 阅读全文
posted @ 2017-09-07 11:58 ranjiewen 阅读(645) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第二讲_图像数据处理Image Data Processing 深度模型出现后被弱化,但是思想的影子在深度模型中可以看到的 图片存储原理 RGB颜色空间:三通道(b,g,r),加法混色 CMY(K):减法混色,用到印刷中;四个通道(c,m,y,k) HSI/HSV颜色空间:基于人类视觉; CIE X 阅读全文
posted @ 2017-09-06 00:39 ranjiewen 阅读(941) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇,将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义。然后,介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。 优缺点: 优点:在数据较少的情况下 阅读全文
posted @ 2017-09-05 20:51 ranjiewen 阅读(1061) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 广泛使用的分类算法——决策树(decision tree)。相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用。 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测 阅读全文
posted @ 2017-09-04 15:45 ranjiewen 阅读(2385) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构 AlexNet是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在12年ImageNet Challenge使用的模型结 阅读全文
posted @ 2017-09-03 20:59 ranjiewen 阅读(928) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://github.com/ranjiewwen/EasyPR 阅读全文
posted @ 2017-09-03 00:16 ranjiewen 阅读(537) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 计算机视觉人脸相关开源项目总结 https://github.com/ageitgey/face_recognition 深度学习人脸关键点检测方法 综述 计算机视觉人脸相关开源项目总结 https://github.com/ageitgey/face_recognition 深度学习人脸关键点检测 阅读全文
posted @ 2017-09-03 00:15 ranjiewen 阅读(385) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 背景 背景 强化学习 强化学习 MDP基本元素 这部分比较难懂,没有详细看:最优函数值,最优控制等 Q-learning Q-learning 神经网络 神经网络 环境搭建 windows下通过pip安装TensorFlow,opencv-python,pygame 实验 环境搭建 实验 https 阅读全文
posted @ 2017-09-03 00:07 ranjiewen 阅读(1158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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