依据机器学习算法如何学习数据可分为3类:有监督学习:从有标签的数据学习,得到模型参数,对测试数据正确分类:无监督学习:没有标签,计算机自己寻找输入数据可能的模型:强化学习(reinforcement learning):计算机与动态环境交互,学习错误反馈达到更优的目的. 依据机器学习期望结果来分类:分类:输入被分为N个类别的一种:回归:输出是连续值:如依据房子的大小,时间,位置来预测房子的价格:聚类:使用无监督学习将输入聚为N类:密度估计(density estimation):找到输入可能的分…

支持向量机(SVM)介绍 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 CvSVM::train 训练一个SVM分类器, 以及用 CvSVM::predict 测试训练结果. 什么是支持向量机(SVM)? 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: 假设给定一些分属于两类…

上一篇介绍了OPENCV中SVM的简单使用,以及自带的一个二分类问题. 例子中的标签是程序手动写的,输入也是手动加的二维坐标点. 对于复杂问题就必须使用数据集中的图片进行训练,标签使用TXT文件或程序设置好,下面以 IMM Face Database 中的人脸数据作为示例, 实现人脸的HOG特征提取及SVM识别人脸. 数据集参考我的http://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7624811.html:只选取其中5类人,每类5副图片作为训练. 提取人脸HOG特征的维数为…

目录 SVM介绍 线性分类 间隔 最大间隔分类器 拉格朗日乘子法(Lagrange multipliers) 拉格朗日乘子法推导 KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions) 拉格朗日乘子法对偶问题 Slater 条件 最大间隔分类器与拉格朗日乘子法 核技巧 核函数 软间隔 软间隔支持向量机推导 SMO算法 SMO变量的选择方法 总结 参考 还是老规矩,这一篇博客是对SVM进行介绍,下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用. SVM介绍 首先介绍SVM是什么,SVM(s…

OpenCV框架介绍 概述 OpenCV是一个开放源代码的计算机视觉应用平台,由英特尔公司下属研发中心俄罗斯团队发起该项目,开源BSD证书,OpenCV的目标是实现实时计算机视觉,,是一个跨平台的计算机视觉库.从开发之日起就得到了迅猛发展,获得了众多公司和业界大牛的鼎力支持与贡献,因为是BSD开源许可,因此可以免费应用在科研和商业应用领域. 历史 OpenCV从立项之日起到现在不过短短的十几年时间,已经席卷整个业界,得到众多著名企业的大力支持,其中包括大名鼎鼎机器人公司Willow Garage…

cocos2d-x 3.0 制作横版格斗游戏 http://philon.cn/post/cocos2d-x-3.0-zhi-zuo-heng-ban-ge-dou-you-xi http://blog.csdn.net/start530/article/category/1295763 介绍入门ok http://blog.csdn.net/column/details/cocos2d-x-study.html cocos2d-x入门学习笔记,主要介绍cocos2d-x的基本结构,并且介绍引擎…

学习OpenCV——SVM 学习SVM,首先通过http://zh.wikipedia.org/wiki/SVM, 再通过博客http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6969904 OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单.易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包.用opencv使用SVM算法的大概流程是 1)设置训练样本集 需要两组数…

IPC介绍——10个ipcs例子 semaphorearrays2010performancesystemaccess ipcs是一个uinx/linux的命令.用于报告系统的消息队列.信号量.共享内存等 .列出所有的ipcs参数: -a 他是默认选项及ipcs等效于ipcs -a [root@test ~]# ipcs -a ------ Shared Memory Segments -------- key shmid owner perms bytes nattch status root…

083 01 Android 零基础入门 02 Java面向对象 01 Java面向对象基础 02 构造方法介绍 02 构造方法-带参构造方法 本文知识点:构造方法-带参构造方法 说明:因为时间紧张,本人写博客过程中只是对知识点的关键步骤进行了截图记录,没有对截图步骤进行详细的文字说明(后面博主时间充裕了,会对目前的博客编辑修改,补充上详细的文字说明):有些步骤和相关知识点缺乏文字描述,可能会难以理解.读者如有不明之处,欢迎博客私信或者微信(本人微信在博客下方的"关于博主"处)与本人交…

mysql锁能在并发情况下的mysql进行更好的优化 MySQL有三种锁的级别:页级.表级.行级,这3种锁的特性可大致归纳如下: 表级锁:开销小,加锁快:不会出现死锁:锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低.行级锁:开销大,加锁慢:会出现死锁:锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高.页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间:会出现死锁:锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般. 由于InnoDB预设是Row-Level Lock,所以只有「明确」的指定主键,MySQL才会执行Row…