1.用于文档分类的贝叶斯分类器： 监督算法 优点： 训练和查询数据的高效性 每次训练可能只是用一个训练项，不想决策树、SVM必须传入整个群组，才能得到最后的结果 缺点： 因为贝叶斯定理假设特征间彼此相互独立，所以无法对组合特征的结果分类 2.决策树分类器： 监督算法： 优点： 模型的解释相对容易，最 ...
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2017-01-07 10:54:32
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普通程序员如何转向AI方向 眼下，人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员，如何转向人工智能方向，是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。相比原回答有所内容增加。 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的，平滑的，易于实现的学习方法，帮助 “普通” 程序员踏入AI领域这个门。这里 ...
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2017-01-05 08:01:00
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SVM的文章可以看：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 有写的最好的文章来自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html 这里面貌似也有一些机器学习文章：http://le ...
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2017-01-03 08:03:41
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一、特征提取Feature Extraction： l SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] l PCA-SIFT [2] [Project] l Affine-SIFT [3] [Project] l SURF [4] [OpenSURF] ...
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2017-01-01 08:47:42
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一、介绍OpenNebula是一款为云计算而打造的开源工具箱。它允许你和Xen、KVM或VMware、ESX一起建立和管理私有云，同时还提供Deltacloud适配器与AmazonEC2相配合来管理混合云。二、简单拓扑三、安装1、检查是否支持虚拟化：grep-E‘svm|vmx‘/proc/cpuinfo2、环境设置：Frond-end：..
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2016-12-31 22:00:34
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01 kvm技术基础配置环境：node1 192.168.1.121 CentOSrelease6.71、KVM安装 #确保CPU支持HVM [root@node1~]#grep-E--color=auto"(vmx|svm)"/proc/cpuinfo #装载模块 [root@node1~]#modprobekvm [root@node1~]#modprobekvm-intel [root@node1~]#yumgrouplist|grep-i‘virtualizat..
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2016-12-29 08:46:39
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http://www.matlabsky.com/thread-36823-1-1.html [其它] 支持向量机（SVM）相关免费学习视频集锦 faruto 签到天数: 12 天 [LV.3]偶尔看看II 电梯直达 楼主 发表于 2013-7-28 12:08:46 | 只看该作者 《Learn ...
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2016-12-29 06:39:22
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CXCORE库： Mahalanobis距离: K均值: CV库： 人脸检测/Haar分类器 ML库： 正态朴素贝叶斯分类器： 决策树： Boosting: 随机森林： EM算法： K近邻（KNN）： 神经网络/多层感知器： 支持向量机（SVM）： ...
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2016-12-27 00:00:25
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SVM迅速发展和完善，在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来，已经在许多领域(生物信息学，文本和手写识别等)都取得了成功的应用.在地球物理反演当中解决非线性反演也有显著成效，例如（SVM在预测地下水涌水量问题等） ...
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2016-12-26 00:08:29
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【特征工程】特征选择与特征学习 特征选择（Feature Selection,FS）和特征抽取（Feature Extraction, FE）是特征工程（Feature Engineering）的两个重要的方面。 他们之间最大的区别就是是否生成新的属性。 FS仅仅对特征进行排序（Ranking）和选 ...
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2016-12-23 22:55:47
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