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Weka 入门1
本人也是借鉴网上他人资料。主要介绍使用java调用Weka库。 首先介绍weka,Weka的全名是怀卡托智能分析环境,是基于开源环境的机器学习和数据挖掘软件。我们可以去weka官网下载最新的Weka软件,目前最新版本是3.7.9。默认安装会保存在C:\Program Files\Weka-3-...
分类:其他好文   时间:2014-07-11 23:13:24    阅读次数:269
svm中的数学和算法
支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。一、数学部分1.1二维空间支持向量机的典型应用是分类,用于解决这种问题:有一些事物是...
分类:其他好文   时间:2014-07-09 15:15:57    阅读次数:235
斯坦福ML公开课笔记14——主成分分析
本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析),也是一种降维方法,但是该方法比较直接,只需计算特征向量就可以进行降维了。本篇对应的视频是公开课的第14个视频,该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解,已写入笔记13,本篇只是后半部分的笔记,所以内容较少。...
分类:其他好文   时间:2014-07-09 12:45:57    阅读次数:196
斯坦福ML公开课笔记13B-因子分析模型及其EM求解
本文是《斯坦福ML公开课笔记13A》的续篇。主要讲述针对混合高斯模型的问题所采取的简单解决方法,即对假设进行限制的简单方法,最后引出因子分析模型(Factor Analysis Model),包括因子分析模型的介绍、EM求解等。...
分类:其他好文   时间:2014-07-09 12:03:41    阅读次数:226
【机器学习算法-python实现】矩阵去噪以及归一化
/********************************* 本文来自博客  “李博Garvin“* 转载请标明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod******************************************/...
分类:编程语言   时间:2014-07-09 09:21:40    阅读次数:2792
magento 添加事件
首先是配置文件config.xml里的配置 /*事件名字*/ /*模块名字*/ deal/observer_cart /*文件地址deal/Model/Observer/Cart.p...
分类:其他好文   时间:2014-07-09 00:26:26    阅读次数:314
libsvm工具箱C++下编程实践1
机器学习,支持向量机...
分类:编程语言   时间:2014-07-08 20:27:42    阅读次数:333
检测乳腺癌细胞中的有丝分裂(3)
今天看的文章题目是《A Gamma-Gaussian Mixture Model for Detection of Mitotic Cells in Breast Cancer Histopathology Images》 原理:先分割出肿瘤区域,然后在肿瘤区域使用Gamma-Gaussian混合模型检测有丝分裂细胞,最后使用svm分类器减少检测错误。 步骤: 1、因为有丝分裂大多是发生在肿...
分类:其他好文   时间:2014-07-08 20:06:36    阅读次数:219
检测乳腺癌细胞中的有丝分裂(4)
文章题目是《Learning-based mitotic cell detection in histopathological images》 原理:分为个步骤,第一,分割出候选有丝分裂细胞;第二,利用纹理等特征检测出有丝分裂细胞。 这篇文章读起来挺简单的,都是我们所熟悉的,本文使用了两个开源工具,”ilastik”和”CellCognition” 。 1、分割出候选有丝分裂细胞 一个基...
分类:其他好文   时间:2014-07-08 14:52:28    阅读次数:239
机器学习之基于朴素贝叶斯文本分类算法
原理 在分类(classification)问题中,常常需要把一个事物分到某个类别。一个事物具有很多属性,把它的众多属性看做一个向量,即x=(x1,x2,x3,…,xn),用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种,用集合Y=y1,y2,…ym表示。如果x属于y1类别,就可以给x打上y1标签,意思是说x属于y1类别。这就是所谓的分类(Classification)。 x的集合记为X,...
分类:其他好文   时间:2014-07-08 13:55:28    阅读次数:327
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