sig论文阅读记录Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priorsfor Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification ( siggraph 2016 )...
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2016-06-03 17:27:05
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复习一下基本的基于图的半监督分类。主要给出LLGC，GFHF的构图及原理，以及LNP，RMGT的构图方式。 1. LLGC：Learning with Local and Global Consistency 首先构造一个相似度矩阵，采用的构图方式为全连接图（full connected graph ...
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2016-06-02 19:46:20
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TF-IDF Algorithm From http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html Chapter 1, 知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的 ...
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2016-06-02 11:24:14
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聚类概念： 聚类：简单地说就是把相似的东西分到一组。同 Classification (分类)不同，分类应属于监督学习。而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了。聚类不需要使用训练数据进行学 ...
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2016-06-01 06:45:11
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linear classification上节中简单介绍了图像分类的概念，并且学习了费时费内存但是精度不高的knn法，本节我们将会进一步学习一种更好的方法，以后的章节中会慢慢引入神经网络和convolutional neural network。这种新的算法有两部分组成：
1. 评价函数score function，用于将原始数据映射到分类结果
2. 损失函数loss function， 用于定...
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2016-05-27 12:17:33
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HALCON算子函數——Chapter 1 : Classification
Chapter_1_:Classification
1.1 Gaussian-Mixture-Models
1.add_sample_class_gmm
功能：把一個訓練樣本添加到一個高斯混合模型的訓練數據上。
2.classify_class_gmm
功能：通過一個高斯混合模型來計算一個特征向量的類。
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2016-05-27 12:12:54
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Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 在基于Graph的半监督学习方法中，分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度。此处，本文提出 ...
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2016-05-23 17:19:23
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聚类与分类聚类(clustering)是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。
在分类（ classification ）中，对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。
聚类分析也称无监督学习， 因为和分类学习相比，聚类的样本没有标记，需要由聚类学习算法来自动确定。...
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2016-05-18 19:18:17
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Pattern Classification 如何从模式样本中提取和提取最能解决问题的 模式特征 模式采集中所得到的样本测量值往往是很多的，比如说点云 无论是理论上还是实践中数据压缩都是很重要的 原始特征——数据采集得到的诸测量值 维数压缩 R->d 保持本质属性不变 通过特征变换：相似变换、旋转变... ...
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2016-05-17 22:37:41
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ImageNet Classification with Deep
Convolutional Neural Networks
http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
<span style="font-family:宋体...
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2016-05-13 02:03:37
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