一、传统视频分类方法 深度学习兴起前，大多数视频分类都是基于手工设计的特征和典型的机器学习方法。 比如：基于局部时空域的运动信息和表现信息，利用词袋模型等方式审核才能视频编码，然后利用视频编码来训练分类器（SVM）。这种基于人工设计特征的方法，如HOG、HOF、MBH 等特征，在经过词袋模型或Fis ...
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2018-12-26 20:00:28
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决策树的优点： 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 三、 能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 四、 决策 ...
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2018-12-20 10:30:53
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GBDT的核心就在于累加所有树的结果作为最终结果。分类树决策树的分类算法有很多，以具有最大熵的特征进行分类，以信息增益特征进行分类（ID3），以增益率特征进行分类（C4.5），以基尼系数特征进行分类（CART分类与回归树）等等。这一类决策树的特点就是最后的结果都是离散的具体的类别，比如苹果的好/坏，性别男/女。回归树回归树与分类树的流程大致一样，不同的是回归树在每个节点都会有一个预测值，以年龄为例
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2018-12-12 10:32:53
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转：http://www.cnblogs.com/swordfall/p/9517988.html 常见分类模型与算法 1. KNN分类算法原理及应用 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨 ...
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2018-12-08 19:41:03
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https://blog.csdn.net/li8zi8fa/article/details/76176597 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。该算法虽然简单，但是由于笔者不常用，总是看过即忘 ...
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2018-12-07 16:47:27
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【 "下载地址" 】 机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有10 章。第1 章讲解 ...
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2018-11-30 15:32:15
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import csvfile_path = r'F:\SMSSpamCollectionjs.txt'sms = open(file_path,'r',encoding = 'utf-8')sms_data = []sms_label = []csv_reader = csv.reader(sms, ...
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2018-11-29 11:08:24
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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nXFVTorYOm5LjRV5Cic2_w 如果你不能用数据表示你所知，那么说明你对它所知不多；如果你对它所知不多，那么你就无法控制它；如果你无法控制它，那么就只能靠运气了。 —— 陈希章 不久前，我开始正儿八经地系统地学习人工智能，... ...
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2018-11-26 10:20:56
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习 1）、简述分类与聚类的联系与区别。 分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 聚类——聚类是事先不知道数据会分为几类，通过分析将数 ...
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2018-11-22 22:31:36
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习 1）、简述分类与聚类的联系与区别。 分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 聚类——聚类是事先不知道数据会分为几类，通过分析将数 ...
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2018-11-22 22:25:15
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