《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》收录于Neural Information Processing Systems (NIPS), 2015（ Meachine Learning领域的顶会）。R-CNN和Fast R-CNN引领了近两年目标检测的潮流，Fast R-CNN对R-CNN进行了加速，而这篇Faster R-CNN则进一步对Fast R-CNN进行了加速，使得这种基于CNN...
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2016-06-02 14:34:04
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目标检测、识别、分类、特征点的提取 David Lowe：Sift算法的发明者，天才。 Rob Hess：sift的源码OpenSift的作者，个人主页上有openSift的下载链接，Opencv中sift的实现，也是参考这个。 Koen van de Sande：作者给出了sift,densesi ...
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2016-05-29 23:00:56
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在这篇文章中，我会详细地介绍Bagging、随机森林和AdaBoost算法的实现，并比较它们之间的优缺点，并用scikit-learn分别实现了这3种算法来拟合Wine数据集。全篇文章伴随着实例，由浅入深，看过这篇文章以后，相信大家一定对ensemble的这些方法有了很清晰地了解。...
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2016-05-27 12:52:54
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给你这些水果图片，告诉你哪些是苹果。那么现在，让你总结一下哪些是苹果？ 1）苹果都是圆的。我们发现，有些苹果不是圆的、有些水果是圆的但不是苹果， 2）其中到这些违反“苹果都是圆的”这一规则的图片，我们得到“苹果都是圆的，可能是红色或者绿色”。。我们发现还是有些图片违反这一规则； 3）其中到违反规则的... ...
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2016-05-23 16:44:09
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转自http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 Adaboost 算法的原理与推导 0 引言 一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单：听取多人意见，最后综合决策，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。昨 ...
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2016-05-18 16:04:15
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Adaboost算法结合Haar-like特征 一、Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提 ...
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2016-05-17 11:12:07
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《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法
github 源码同步：https://github.com/Thinkgamer/Machine-Learning-With-Py...
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2016-05-12 12:07:13
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一、Haar-like特征
Haar特征值反映了图像分度变化的情况。
Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。
Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了...
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2016-05-07 07:16:41
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提升是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型（决策树），并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度提升。
梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的弱函数集合（基函数）；提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值。这种在函数域的梯度提升观点对机器学习的很多领域有深刻...
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2016-05-06 15:11:42
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编程语言 时间：
2016-05-03 18:19:36
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