支持向量机（SVM）是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器....
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2014-07-09 23:13:30
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支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。一、数学部分1.1二维空间支持向量机的典型应用是分类，用于解决这种问题：有一些事物是...
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2014-07-09 15:15:57
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本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析)，也是一种降维方法，但是该方法比较直接，只需计算特征向量就可以进行降维了。本篇对应的视频是公开课的第14个视频，该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解，已写入笔记13，本篇只是后半部分的笔记，所以内容较少。...
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2014-07-09 12:45:57
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今天看的文章题目是《A Gamma-Gaussian Mixture Model for Detection of Mitotic Cells in Breast Cancer Histopathology Images》
原理：先分割出肿瘤区域，然后在肿瘤区域使用Gamma-Gaussian混合模型检测有丝分裂细胞，最后使用svm分类器减少检测错误。
步骤：
1、因为有丝分裂大多是发生在肿...
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2014-07-08 20:06:36
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文章题目是《Learning-based mitotic cell detection in histopathological images》
原理：分为个步骤，第一，分割出候选有丝分裂细胞；第二，利用纹理等特征检测出有丝分裂细胞。
这篇文章读起来挺简单的，都是我们所熟悉的，本文使用了两个开源工具，”ilastik”和”CellCognition” 。
1、分割出候选有丝分裂细胞
一个基...
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2014-07-08 14:52:28
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原理
在分类（classification）问题中，常常需要把一个事物分到某个类别。一个事物具有很多属性，把它的众多属性看做一个向量，即x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种，用集合Y=y1,y2,…ym表示。如果x属于y1类别，就可以给x打上y1标签，意思是说x属于y1类别。这就是所谓的分类(Classification)。
x的集合记为X，...
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2014-07-08 13:55:28
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开发 —— 基本的SDK和Windows 编程技巧（彩色图像视频流，深度图像视频流的采集，骨骼跟踪，音频处理，语音识别API） 深度数据，就是Kinect的精髓和灵魂，很多问题都转换为深度图像的模式识别问题 AForge.NET 是一套C#编写的Framework，提供计算机视觉，机器学习 www....
Mitosis Detection in Breast Cancer Histology Images
with Deep Neural Networks...
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2014-07-05 10:35:21
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在mac os上建立python 3.4 的机器学习 环境。...
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编程语言 时间：
2014-07-03 13:43:04
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