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机器学习实战——LBP特征提取。所以在下面我们将按照如下顺序介绍LBP特征：灰度不变性的基本LBP，灰度不变性的圆形LBP，旋转不变性的LBP，等价LBP，最后再继续进行我们上一次的实验，用LBP特征提取+KNN算法实现手写数字识别问题。灰度不变性的圆形LBP算法：通过上面的介绍，我们不难发现1和2两种LBP算法是具有灰度不变性的，在2002年的论文的，... 阅294 转0 评0 公众公开 17-10-19 17:08 |
可视图讲解神经元w,b参数的作用。其中b为神经元的偏置.那么w,b这些参数的作用有没有最直观的感受呢？其中w参数的作用，我们可以得到，是决定那个分割平面的方向所在.分割平面的投影就是直线w1x1+w2x2+b=0.其中b参数的作用，是决定竖直平面沿着垂直于直线方向移动的距离，当b>0的时候，直线往左边移动，当b.有了b参数可视化作用之后，我们很... 阅510 转0 评0 公众公开 17-04-20 08:54 |
Deep LearningIf you notice any typos (besides the known issues listed below) or have suggestions for exercises to add to thewebsite, do not hesitate to contact any of the authors directly by e-mail: Ian (@gmail.com), Yoshua (.@umontreal.ca), Aaron (.@gmail.com).The book itself is now complete and we are not currently ... 阅34 转0 评0 公众公开 17-04-07 22:15 |
最新|斯坦福 CS224N NLP-DL 的最新视频（4月）本文提供了斯坦福CS224N深度学习自然语言处理课程的前三节课，由Chris Manning 和 Richard Socher主讲。斯坦福CS224N深度学习自然语言处理课程（一）视频地址：https://v.qq.com/x/page/z0390srygbw.html.斯坦福CS224N深度学习自然语言处理课程（二）斯坦福CS224N深度学习自然语言处理课程（三）Gl... 阅974 转2 评0 公众公开 17-04-06 15:37 |
微博#云栖技术分享# 《机器学习算法集锦》机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。机器学习领域涉及到很多的算法和模型，这里遴选一些常见的算法来讲解。 阅20 转0 评0 公众公开 17-03-21 18:33 |
首先使用 Python 及其机器学习库，我们不仅已经了解了一些最常见和知名的机器学习算法（k 近邻、k 均值聚类、支持向量机等），还研究了强大的集成技术（随机森林）和一些额外的机器学习任务（降维算法和模型验证技术）。机器学习算法。Scikit-learn聚类算法。包装、提升和投票都是不同形式的集成分类器，全部涉及建构多个模型; 然而，这些模型... 阅44 转2 评0 公众公开 17-03-14 13:53 |
函数可导：函数在某一点可导是指函数在这一点周围可以用一个仿射函数（超平面）来近似。梯度：函数在某一点的梯度是一个向量，其方向是随着自变量变化函数上升最快的方向，其长度是函数在该方向上升的速率。因为端点 (x1, y1, z1) 和 (x2, y2, z2) 都在平面上，所以该差向量与法向量 (-0.5, -0.2, 1) 正交：a1 和 a2 绝对值越大，法向量越接近 ... 阅258 转0 评0 公众公开 17-02-28 18:28 |
一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别。在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学等领域的区别。在这篇文章中，数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色，以及数据科学与机器... 阅27 转0 评0 公众公开 17-02-26 15:48 |
Python for Data Science Cheat SheetsQuick Guide to learn Python for Data Science Python for Data Science Cheat sheet Python For Data Science Cheat Sheet NumPy Exploratory Data Analysis in Python Data Exploration using Pandas in Python Data Visualisation in Python Python For Data Science Cheat Sheet Bokeh Cheat Sheet... 阅40 转1 评0 公众公开 17-02-23 00:24 |
img1 = load_img(CAT1, DIMS)input_img = np.num_batch, H, W, C = input_img.sampling_grid = np.# repeat grid num_batch times.resize(sampling_grid, (num_batch, 3, H*W))batch_grids = np.# batch grid has shape (num_batch, 2, H*W)batch_grids = batch_grids.Ia = input_img[np.arange(num_batch)[:,None,None], y0, x0]Ib = input_im... 阅1183 转3 评0 公众公开 17-02-21 23:20 |
