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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作者： Sk 译者： LCTT geekpi 作者： Sk 译者： LCTT geekpi 我们已经知道如何检查你的 Linux 操作系统是 32 位还是 64 位以及如何知道你的 Linux 系统是物理机还是虚拟机。今天，我们将学习另一个有用的话题 - 如何知道 CPU 是否支持虚拟化技术 （VT ...
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2018-12-25 17:06:34
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官方文档 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html 参数说明 http://m.blog.csdn.net/github_39261590/article/details/75009069 常用核函数 ...
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2018-12-24 12:07:14
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1.SVM讲解 新闻分类案例 SVM是一个很复杂的算法，不是一篇博文就能够讲完的，所以此篇的定位是初学者能够接受的程度，并且讲的都是SVM的一种... ...
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2018-12-23 22:06:50
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着重介绍hige loss 和 softmax loss。 "svm回顾" $C_1,C_2$是要区分的两个类别，通过分类函数执行时得到的值与阈值的大小关系来决定类别归属，例如： $$g(x) = g(w^Tx+b)$$ 我们取阈值为0，此时$f(x)=sgn[g(x)]$就是最终的判别函数。对于同 ...
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2018-12-22 13:06:44
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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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隔了好久木有更新了，因为发现自己numpy的很多操作都忘记了，加上最近有点忙.。。 接着上次 我们得到的迭代函数为 首先j != yi j = yi 还没试一下，近期试一下这个的结果 ...
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2018-12-17 02:29:16
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一、 sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib，将模型保存至硬盘。 from sklearn.externals import joblib #lr是一个LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load( ...
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2018-12-12 10:34:15
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正则化 L1范数 蓝色的是范数的解空间,红色的是损失函数的解空间.L2范数和损失函数的交点处一般在坐标轴上,会使$\beta=0$,当然并不一定保证交于坐标轴,但是通过实验发现大部分可以得到稀疏解. L2范数 蓝色的是范数的解空间;红色的是损失函数的解空间.当两个空间相交时得到目标函数的一个解. 增 ...
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2018-12-10 20:48:42
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一、虚拟化VT开启确认 1、首先确认处理器有VT功能 grep vmx /proc/cpuinfo #(INTEL厂商 芯片 ) grep svm /proc/cpuinfo #(AMD厂商 芯片 ) cat /proc/cpuinfo | grep -e vmx -e nx -e svm 输出的信 ...
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2018-12-07 21:59:03
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