计算机视觉之一：特征检测主要内容：1、一个例子解释为什么要进行特征检测2、图像特征3、点特征检测：Harris角点、MOPS、SIFT4、边缘检测：一阶微分算子、二阶微分算子、Canny算子一、为什么要检测特征？举一个例子：全景图像拼接，给定两张图像，如何拼接成一张大图？步骤一：检测特征点步骤二：匹...
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2014-05-19 18:12:09
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SVM（支持向量机），一种二类分类器，之所以称之为向量机，是因为它本身就产生一个二值决策结果，即使一种决策“机”，支持向量机的泛化错误低（具有结构风险最小），具有很强的学习能力，因此很多人认为它是最好的监督学习算法。SVM与Logistic回归的联系：
logistic回归的目的就是从特征...
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2014-05-19 17:48:15
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总体理解Random
Forest（随机森林）算法是通过训练多个决策树，生成模型，然后综合利用多个决策树进行分类。随机森林算法只需要两个参数：构建的决策树的个数t，在决策树的每个节点进行分裂时需要考虑的输入特征的个数m。1.
单棵决策树的构建： （1）令N为训练样例的个数，则单棵决策树的输入样例的个...
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2014-05-19 13:28:18
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Logistic Regression
逻辑回归解决问题类型二分类问题（classification） Notation给定一个样本集T样本总数为m每个样本记做
其中为输入变量，也称为特征变量；为我们要预测的输出变量，也称为目标变量表示第个样本。 Hypothesis的作用是，对于给定的输入变量，根...
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2014-05-19 11:59:01
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一直想学学LISP，今天总算开了个头。现在我学习LISP不是为了马上能够用于实际项目的应用，而是为了学习一下函数式的思维方式，能够更加深入的了解计算的本质，能够更好的用C++, Java, Python等编写程序。更何况，这些主流语言都逐渐增加了函数式编程的特征，C++，Java现在都引入了 Lambda 表达式。如果能够系统学习一下LISP，相信对自己以后掌握这些语言的新特新特征，对自己写JavaScript、Python，对自己了解闭包、高阶函数、Lambda表达式都会有很大帮助。言归正传，首先推荐三个...
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2014-05-18 16:01:45
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前面介绍的所有思想都属于统计模式识别，然而统计模式识别存在2个问题：
1.有的模式结构很复杂，不能用一个矢量来表示。
2.有的模式识别任务中，我们更关心如何描述它的结构特征。
因此需要另外一种模式识别：结构模式识别。
这其中，句法模式识别主要使用形式语言来描述模式结构，在理论上完备，表1是句法模式识别与统计模式识别的对应关系，下面做介绍。
表1
串文法就是一种机器能...
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2014-05-18 14:13:52
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ACMer
必备知识（这么多呀，慢慢学了……
图论
路径问题
0/1
边权最短路径
BFS
非负边权最短路径（Dijkstra）
(可以用 Dijkstra
解决问题的特征)
负边权最短路径
Bellman-Ford
Bellman-Ford
的 Yen...
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2014-05-18 09:00:32
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初学设计模式给我最大的感受是：人类真是伟大啊！单单是设计模式的基础课程就让我感受到了强烈的生活气息。个人感觉《大话设计模式》这本书写的真好，让貌似很晦涩难懂的设计模式变的生活化，趣味化。
下面浅谈一下对设计模式基础的理解，如果理解的不好，还请大家指正！
首先设计模式是对面向对象的更专业的诠释，面向对象的三大基本特征是继承、封装、多态。
继承：１．子类继承父类非privat...
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2014-05-18 03:08:45
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根据Hammer与Champy的定义，“业务流程重组就是对企业的业务流程(Process)进行根本性(Fundamental)再思考和彻底性(Radical)再设计，从而获得在成本、质量、服务和速度等方面业绩的戏剧性的(Dramatic)改善”，使得企业能最大限度地适应以“顾客、竞争和变化”为特征的...
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2014-05-18 00:05:06
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在机器学习领域，我们碰到的第一个问题就是：如何选择特征量。
可是看了一些资料，这点好像都是一笔带过，因为很多都是所谓的不可观测量，如何把不可观测量量化呢？这个或许能给机器学习带来新的契机，就像当年牛顿把力、质量、加速度等模糊的概念定义下来，经典物理出现了前所未有的发展，香农把信息量化，造就了信息革命...
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2014-05-17 23:32:17
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