背景 我要说的优化不是软件开发中的优化（降低空间和时间复杂度），而是一种意义更普遍的优化算法，是已知问题模型，如何寻找最优解的方法，已知能量函数（也叫代价函数）求全局最小值，恰如图中所示。优化算法是如此的普遍，机器学习中的线性回归，计算机视觉中的特征匹配，立体视觉和三维重建。又是如此的种类繁多，局部...
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2014-07-16 23:00:09
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上一篇讨论了HMM的基本概念和一些性质，HMM在现实中还是比较常见的，因此也带来一了一系列的HMM应用问题。HMM应用主要面向三个方面：预测、解码和学习。这篇主要讨论预测。简单来说，预测就是给定HMM，和一个观察得到的可观察状态序列，求出通过HMM得到这个序列的概率是多少，这也是一般机器学习等领域中...
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2014-07-16 21:43:46
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这篇文章介绍几个最流行的机器学习算法。现在有很多机器学习算法，困难的是进行方法归类，这里我们介绍两种方法进行思考和分类这些算法。第一组算法是学习风格，第二组是在形式和功能上类似。学习风格 一个算法基于问题建模有不同的方法，无论这个问题是基于经验或环境的交互，或者是基于我们需要输入的数据，学习风...
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2014-07-16 21:34:01
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K-means是一种聚类算法，其要求用户设定聚类个数k作为输入參数，因此，在执行此算法前，须要预计须要的簇的个数。如果有n个点，须要聚到k个簇中。K-means算法首先从包括k个中心点的初始集合開始，即随机初始化簇的中心。随后，算法进行多次迭代处理并调整中心位置，知道达到最大迭代次数或中性收敛于固定...
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2014-07-16 20:04:42
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ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks阅读笔记 (2013-07-06 22:16:36)转载▼标签：deep_learningimagenethinton分类：机器学习（决定以后每读一篇论文，都将笔记记录于博客上。）这篇发...
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2014-07-13 08:44:26
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下载链接：斯坦福机器学习笔记
这一系列笔记整理于2013年11月至2014年7月。所有内容均是个人理解，做笔记的原因是为了以后回顾相应方法时能快速记起，理解错误在所难免，不合适的地方敬请指正。
笔记按照斯坦福机器学习公开课的notes整理，其中online学习部分没有整理，reinforcement learning还没接触，有时间补上。
这份笔记主要记录自己学习过程中理解上的难点，所以对于...
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2014-07-12 22:52:36
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1.背景 无监督学习的定义就不多说了，不懂得可以google。因为项目需要，需要进行无监督的分类学习。 K-means里面的K指的是将数据分成的份数，基本上用的就是算距离的方法。 大致的思路就是给定一个矩阵，假设K的值是2，也就是分成两个部分，那么我们首先确定两个质心。一开始是找矩阵每一列的最大值max，最小值min，算出range=max-min，然后设...
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编程语言 时间：
2014-07-12 20:04:16
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骨骼追踪技术通过处理景深数据来建立人体各个关节的坐标,骨骼追踪能够确定人体的各个部分，如那部分是手，头部，以及身体。骨骼追踪产生X,Y,Z数据来确定这些骨骼点。骨骼追踪系统采用的景深图像处理技术使用更复杂的算法如矩阵变换，机器学习及其他方式来确定骨骼点的坐标。 获取骨骼数据 彩色影像数据，景深数据分...
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2014-07-12 15:30:49
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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...
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2014-07-12 14:10:06
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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-...
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2014-07-11 23:13:24
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