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1.什easypr数据集:  ) ) ] all_label_list = temp[:, ] n_sample = , ) matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {}) ) extract_bow = cv2.BOWImgDescriptorExtractor(extract, matcher) ] ) ][][]) ): ][][]) ) np_val_labels = np.array(val_labels)[:,np.newaxis]…

1.什么是汽车检测数据集: ) pos, neg = , ) matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {}) bow_kmeans_trainer = cv2.BOWKMeansTrainer() ) ] ): bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(pos,i))) bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(neg,i))) voc = bow_kmeans_t…

1.什么是猫狗大战: 数据集来源于Kaggle(一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台),原数据集有12500只猫和12500只狗,分为训练.测试两个部分. 2.什么是Knn算法: K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)基本思想:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.      如果用比较平实的话来说,就是"我们已经存在了一个带标签的数据库,现在输入没有标签的新数…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第八章:竞争情报分析 在现实世界中,收集竞争情报可能意味着雇人在竞争对手的垃圾桶(实际会发生!)翻找. 在虚拟世界中,堆如山的数据就在您的指尖 - 从引荐者,目的地和搜索关键字到人口统计信息和心理情况. 虽然听起来太好以至于不可能是真的,但这些数据确实大部分是免费的. 竞争情报数据可以彻底地改进您的决策过程:您获得了关于自己绩效的额外背景,您可以挖掘行业趋势以获取可行的洞察,您可以在Web近乎无摩擦的环境中最终了解您的竞争状…

PRML 学习之 第一章 介绍 Introduction #欢迎共同学习和讨论,由于本文将不断修改,谢绝转载 模式识别问题具有重要且久远的历史.比如,16世纪开普勒发现行星运动定律,又如20世纪出发现的原子光谱规律等. 模式识别领域关注通过计算机算法自动发现数据中的规律,并使用这些方法来采取行为如分类数据到不同的类别. 举个例子,识别手写数字问题,每个数字对应28*28(=784)像素.我们用向量x来表示每个像素的值,向量x的长度为784. 我们的目标是实现一个计算机算法,使其以向量x作为输入,…

原文地址:http://tech.sina.com.cn/d/i/2015-12-12/doc-ifxmpnqi6368668.shtml science   Human-level concept learning through probabilistic program induction 原文地址:http://science.sciencemag.org/content/350/6266/1332 github:https://github.com/brendenlake/BPL 本文…

opencv自带一个字符识别的例子,它的重点不是OCR字符识别,而主要是演示机器学习的应用.它应用的是UCI提供的字符数据(特征数据). DAMILES在网上发布了一个应用OpenCV进行OCR的例子, http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/. 这些例子都只能用于学习OpenCV或熟悉OCR的简单流程,因为它们与当前比较专业的OCR引擎的识别率相去甚远. 这里写下OpenCV下OCR的流程: 1. 特征提取 2. 训练 3. 识别…

maxpooling主要有两大作用 1. invariance(不变性),这种不变性包括translation(平移),rotation(旋转),scale(尺度)2. 保留主要的特征同时减少参数(降维,效果类似PCA)和计算量,防止过拟合,提高模型泛化能力 (1) translation invariance: 这里举一个直观的例子(数字识别),假设有一个16x16的图片,里面有个数字1,我们需要识别出来,这个数字1可能写的偏左一点(图1),这个数字1可能偏右一点(图2),图1到图2相当于向右…

首先用Python实现简单地神经网络算法: import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # sigmoid函数的导数 def logistic_derivative(x): r…