K-means算法属于无监督学习聚类算法，其计算步骤还是挺简单的，思想也挺容易理解，而且还可以在思想中体会到EM算法的思想。K-means 算法的优缺点：
1.优点：容易实现
2.缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢
使用数据类型：数值型数据以往的回归算法、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，因此属于有监督学习，而K-means聚类算法只有x，没有y在聚类问题中，我们的...
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2015-04-17 13:54:08
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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得...
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2015-04-17 13:41:09
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SVM有一个核心函数SMO，也就是序列最小最优化算法。SMO基本是最快的二次规划优化算法，其核心就是找到最优参数α，计算超平面后进行分类。SMO方法可以将大优化问题分解为多个小优化问题求解，大大简化求解过程。某些条件下，把原始的约束问题通过拉格朗日函数转化为无约束问题，如果原始问题求解棘手，在满足K...
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2015-04-16 21:46:47
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原文：http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057在学SVM中的实验环节，老师介绍了libsvm的使用。当时看完之后感觉简单的说不出话来。1. libsvm介绍虽然原理要求很高的数学知识等，但是libsvm中，完全就是一个工具包，拿来...
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2015-04-15 22:48:42
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原文：http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19966891之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘...
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2015-04-15 22:41:30
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本文Centos6.0_x64(64为必须)ip:192.168.100.128一、部署kvm环境二、安装kvm虚拟机KVM需要有CPU的支持（IntelVT或AMDSVM），在安装KVM之前检查一下CPU是否提供了虚拟技术的支持；Inter是vmxAMD是svmegrep‘(vmx|svm)‘/proc/cpuinfo--color可见本机为Inter的cpu；如果检测本机win..
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2015-04-13 13:03:10
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最优间隔分类器问题本次课程大纲：1、最优间隔分类器2、原始优化问题&对偶优化问题（KKT条件）3、SVM对偶问题4、核方法（下一讲）复习：支撑向量机中改动的符号：输出y∈{-1,+1}h输出的假设值也改为{-1,+1}g(z) = { 1 ,如果z>=0; -1,如果z> 0；如果y(i)=-1，为...
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2015-04-11 14:43:02
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朴素贝叶斯本次课程大纲：1、朴素贝叶斯-朴素贝叶斯事件模型2、神经网络（简要）3、支撑向量机（SVM）铺垫–最大间隔分类器复习：1、朴素贝叶斯一种生成学习算法，对p(x|y)建模。例：垃圾邮件分类以邮件输入流作为输入，输出y为{0,1}，1为垃圾邮件，0为非垃圾邮件。将邮件文本表示为一个输入向量x1...
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2015-04-11 14:37:54
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EasyPR--一个开源的中文车牌识别系统EasyPR--中文开源车牌识别系统 开发详解（1）EasyPR--开发详解（2）车牌定位EasyPR--开发详解（3）高斯模糊、灰度化和Sobel算子EasyPR--开发详解（4）形态学操作、尺寸验证、旋转等操作EasyPR--开发详解（6）SVM开发详解
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2015-04-10 13:28:07
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