支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归(待填坑) 在SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于\alpha向量的函数 ...
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2016-11-29 07:26:26
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首先我们应该明白的一点儿就是，从Google Map或者百度地图中截取的影像的坐标是投影坐标。而ArcGIS中一般采用的是地理坐标。这里面涉及到将投影坐标逆变换为地理坐标。 另外一点儿就是，由于世界各国最佳椭球面与WGS84参考椭球的差异性；以及百度，Google为了限制用户得到的地理数据的进度的原 ...
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2016-11-28 08:55:46
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对于线性不可分的数据集，可以利用核函数（kernel）将数据转换成易于分类器理解的形式。 如下图，如果在x轴和y轴构成的坐标系中插入直线进行分类的话， 不能得到理想的结果，或许我们可以对圆中的数据进行某种形式的转换，从而得到某些新的变量来表示数据。在这种表示情况下，我们就更容易得到大于0或者小于0的 ...
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2016-11-27 22:35:48
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理(待填坑) 支持向量机原理(五)线性支持回归(待填坑) 在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算 ...
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2016-11-26 13:47:31
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利用MSER提取候选区域，提出新的文字特征训练SVM的背景，字符，字符串三类分类器，再形成文本线，并用图割方法对检测结果进行调整 ...
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2016-11-26 02:42:35
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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）和选择， FE更为复杂，需要重新认识 ...
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2016-11-25 12:19:49
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atitit opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册 knn svm 1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配 3D Tracking PCA) Markov Models \3 1.4. 图像 ...
原文 ： http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4453161.html#undefined 起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tan ...
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2016-11-24 14:34:49
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这个是李政軒Cheng-Hsuan Li的关于机器学习一些算法的中文视频教程：http://www.powercam.cc/chli。 一、KernelMethod(A Chinese Tutorial on Kernel Method, PCA, KPCA, LDA, GDA, and SVMs) ...
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2016-11-23 07:00:24
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云计算之KVM安装（二） 调整虚拟机 虚拟化Intel使用的是intel VT-X AMD使用的是AMD-V 查看系统环境 Centos7下载：http://pan.baidu.com/s/1c2MHsGg 密码：5w1u 检查是否有vmx或者svm 安装kvm用户态模块 启动之后我们可以使用ifc ...
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2016-11-23 06:25:01
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