scikit tutorial note 1 笔记识别 svm

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并根据这些数据来预测未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.假设现在有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同时存在一个通用的搜索引擎,比如百度,通用搜索引擎希望能够识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器可以理解为一个函数,

鉴于July大哥的SVM三层境界(http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837)已经写得非常好了,这里我就不详细描述,只是阐述简单的几个概念.如果看SVM三层境界有困惑,我也愿意与大家交流,共同进步. 简单概念描述: (1)      支持向量机(SVM, support vectormachine)就是通过最大化支持向量到分类超平面之间的分类间隔.分类超平面就是我们想要得到的决策曲面:支持向量就是离分类超平面最近的点,而间隔即为支持

人脸识别是一项实用的技术.但是这种技术总是感觉非常神秘,在sklearn中看到了人脸识别的example,代码网址如下: http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/applications/face_recognition.html#example-applications-face-recognition-py 首先介绍一些PCA和SVM的功能,PCA叫做主元分析,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题.计算主成分的目的

完整项目下载地址: http://download.csdn.net/detail/hi_dahaihai/9892004 本项目即拿MFC做了一个画板,画一个数字后可自行识别数字.此外还 有保存图片.清空画板功能,简单实用. 识别方法为SVM调用已经训练好的MNIST数据集"SVM_DATA.xml" MNIST数据集训练方法自行百度,一大堆. 本项目基于OpenCv 2.4.6,下载的朋友自行修改配置为自己使用的OpenCv版本即可.

背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本,必须要求每个点都被正确的区分开.但是,实际情况时很少出现这种情况的,因为噪声数据时无法避免的.所以,需要在hard SVM上添加容错机制,使得可以容忍少量噪声数据. ? "软"化问题 软化SVM的思路有点类似正规化,在目标函数添加错误累加项,然后加一个系数,控制对错误的容忍度,并且在约束中添加错误容忍度的约束,形式如下: ? 现在问题就变成了(d+1+N)个变量和2N个约束.ξ用来描述错误的容忍度.C是常量,用来控制容忍度.C越大,由

这段时间阅读了英文版的NVidia官方的<The CG Tutorial>,通过它来学习基本的图形学知识和着色器编程. 在此做一个阅读记录. 动画 Animation 一.基于时间的运动 Movement in Time 实现动画渲染,需要应用程序对时间进行监测,并将它作为一个全局变量传递给着色器. 尽量在GPU上使用顶点着色器执行动画计算是一种高效的动画实现方式,它能够释放CPU,让CPU处理更多的复杂计算,比如碰撞检测,人工智能与游戏玩法. 二.一个做脉冲运动的对象 A Pulsating

在win7电脑上做安卓开发,adb时小米note始终发现不了设备,主要还是驱动问题,解决步骤如下: 1.确保电脑上已经安装小米note的驱动: 1.1下载小米助手并安装,下载地址:http://www.pc6.com/softview/softview_88819.html 1.2 在把手机连入电脑前,确保手机未开启调试模式,否则小米助手是木有办法发现设备的,切记切记~~ 1.3打开电脑上的小米助手,用USB线连接手机和电脑,驱动会自动安装好 2.开启手机的调试模式 1.1 先调出手机上的开发者

光照 Lighting 一.常见的几种光照模型 二.基本的光照模型 1. 数学公式描述: 表面色彩 = 发射 + 环境 + 漫射 + 镜面 Surface Color = Emissive + Ambient + Diffuse + Specular 2. 发射 Emissive Term [释义]“发射”用于描述物体表面在没有光源的情况下散射出的色彩.具有“发射”属性的物体不等同于光源,它们不具有照亮场景中其他物体的能力. [数学表达式] Emissive = Ke Ke是材质的发射属性. 3

5.2 Smart Pointer(智能指针) shared_ptr的aliasing构造函数,接受一个shared pointer和一个raw pointer.它允许你掌握一个事实:某对象拥有另一个对象.例如: struct X { int a; }: shared_ptr<X> px(new X); shared_ptr<int> pi(px,&px->a); weak_ptr是shared-ptr的帮手,用来共享但不拥有对象,它的use_count()返回的对象