61、基于PCANet-RF的人脸检测系统（中文，期刊，2016，知网） PCANet人脸检测。 62、使用人脸图像的SVM性别分类（Gender Identification using SVM Based on Human Face Images）（英文，会议，2014，EI检索） 就是单纯的使用LBP+SVM进行性别识别，之处在性别识别中多项式核要优于高斯核。 63、基于深度神经网络...
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2016-03-22 09:03:53
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准备工作： 操作系统：ubuntu 16.04 安装KVM 1 ，查看CPU是否支持虚拟化 root@cy-computer:~# grep -E "vmx|svm" /proc/cpuinfo 输出如下： flags : fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 api
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2016-03-22 00:25:45
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人工智能实战——人工神经网络给最近人工智能辣摸火，让我忍不住也想一探究竟，首先从目前来讲我是一个人工智能领域的门外汉，尽管恶补了几天基本知识，机器学习算法看得差不多，神马线性回归啊，逻辑回归啊，SVM啊，k临近算法啊，决策树啊，随机森林啊，看的我吐血了，不过也不难理解，然后尝试着用一套开源代码FANN(c语言跨平台库)编译到ios中写一个简单的小机器人首先是准备工作，把FANN2.2.0的源代码编...
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2016-03-21 14:15:51
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支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优势主要体现在解决线性不可分问题，它通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。 构造出一个具有良好性能的SVM，核函数的选择是关键．核函数的选择包括两部分工作：一是核函数类型的选择，二是
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2016-03-19 11:11:33
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本文档尝试解答如下问题: 支持向量机 (SVM) 是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。 换句话说，给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。 如何来界定一个超平面是不是最优的呢? 考虑如下问题： Note 在这
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2016-03-18 16:03:38
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grep-E‘vmx|svm‘/proc/cpuinfo#扩展查找参数
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2016-03-16 01:23:38
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转自http://blog.csdn.net/lvhao92/article/details/50817110 怀着复杂的心情诉说着SVM。以一个别处听到的故事为开场白，源自Please explain Support Vector Machines (SVM) like I am a 5 year
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2016-03-10 10:39:17
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Steffen Rendle于2010年提出Factorization Machines（下面简称FM），并发布开源工具libFM。 一、与其他模型的对比 与SVM相比，FM对特征之间的依赖关系用factorized parameters来表示。对于输入数据是非常稀疏（比如自动推荐系统），FM搞的定
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2016-03-08 21:06:52
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我是搬运工：http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111353 支持向量机的原理很简单，就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候，发现很多文 章都语焉不详，就连《A Tutorial on Support Vector Machines for
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2016-03-07 22:05:34
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我是搬运工：http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111349 1. 支持向量机的目的是什么？ 对于用于分类的支持向量机来说，给定一个包含正例和反例（正样本点和负样本点）的样本集合，支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，把样本中的正例和反例用超
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2016-03-07 20:45:42
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