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摘要: (image = dir('D:\gesture\*.*'); % dir是指定文件夹得位置,他与dos下的dir用法相同。 用法有三种: 1. dir 是指工作在当前文件夹里 2. dir name指定某一个文件,name可以如*.txt 3. file=dir('filename’); 例如fi 阅读全文
posted @ 2016-10-16 21:40 ranjiewen 阅读(9196) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等,请关注后续文章。 阅读全文
posted @ 2016-10-16 20:03 ranjiewen 阅读(15765) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 透视变换 Perspective Transformation 原理 由于用齐次坐标表示,三维几何变换的矩阵是一个4阶方阵,其形式如下: 。 其中,产生按轴缩放、旋转、错切等变换。产生平移变换,产生投影变换,产生整体的缩放变换。 在这个教程中你将学习到如何: 使用OpenCV函数 warpAffin 阅读全文
posted @ 2016-10-16 19:52 ranjiewen 阅读(1753) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [Machine Learning & Algorithm] 随机森林(Random Forest) 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等。但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over 阅读全文
posted @ 2016-10-16 19:31 ranjiewen 阅读(301) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ofstream的使用方法ofstream是从内存到硬盘,ifstream是从硬盘到内存,其实所谓的流缓冲就是内存空间; 在C 中,有一个stream这个类,所有的I/O都以这个“流”类为基础的,包括我们要认识的文件I/O,stream这个类有两个重要的运算符: 1、插入器(<<) 向流输出数据。比 阅读全文
posted @ 2016-10-14 18:28 ranjiewen 阅读(5613) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、这两个函数均在io.h里面。 二、首先了解一下一个文件结构体: struct _finddata_t { unsigned attrib; time_t time_create; time_t time_access; time_t time_write; _fsize_t size; char 阅读全文
posted @ 2016-10-14 16:26 ranjiewen 阅读(32993) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: 参考:http://blog.csdn.net/mousever/article/details/45967643 概率分布之间的距离度量以及python实现 http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/05/03/2479919.html 1. 欧氏 阅读全文
posted @ 2016-10-14 00:18 ranjiewen 阅读(5930) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.相对于容易过度拟合训练样本的人工神经网络,支持向量机对于未见过的测试样本具有更好的推广能力。 2.SVM更偏好解释数据的简单模型 二维空间中的直线,三维空间中的平面和更高维空间中的超平面。 3.SVM正是从线性可分情况下的最优分类面发展而来,主要思想就是寻找能够成功分开两类样本并且有最大分类间隔 阅读全文
posted @ 2016-10-09 16:41 ranjiewen 阅读(2045) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 通常而言,损失函数由损失项(loss term)和正则项(regularization term)组成。发现一份不错的介绍资料: http://www.ics.uci.edu/~dramanan/teaching/ics273a_winter08/lectures/lecture14.pdf (题名 阅读全文
posted @ 2016-10-08 16:01 ranjiewen 阅读(14003) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. An overview of gradient descent optimization algorithms http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/index.html https://arxiv.org/abs/1609.04747 2. 阅读全文
posted @ 2016-10-08 15:36 ranjiewen 阅读(16215) 评论(2) 推荐(3) 编辑
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