使用不同的机器学习方法进行预测 续上篇2_Linear Regression and Support Vector Regression 高斯过程回归 %matplotlib inline import requests from StringIO import StringIO import numpy as np import pandas as pd # pandas import matplotlib.pyplot as plt # module for plotting import…

续上篇 1_Project Overview, Data Wrangling and Exploratory Analysis 使用不同的机器学习方法进行预测 线性回归 在这本笔记本中,将训练一个线性回归模型来预测基于历史能源数据.几个天气变量.一天中的小时.一周中的一天.周末和假期的电源能耗. 为了做到这一点,我们将把模型设定为从2012-01-01到2014-10-31的每日和每小时的能源和天气数据. %matplotlib inline import numpy as np import…

scalaz-stream支持无穷数据流(infinite stream),这本身是它强大的功能之一,试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现.这是因为外界的输入是不可预料的,对于系统本身就是无穷的,比如键盘鼠标输入什么时候终止.网站上有多少网页.数据库中还有多少条记录等等.但对无穷数据流的运算又引发了新的挑战.我们知道,fp程序的主要运算方式是递归算法,这是个问题产生的源泉:极容易掉入StackOverflowError陷阱.相信许多人对scalaz-stream如何实现无穷数据的运算安全都…

The Model Complexity Myth (or, Yes You Can Fit Models With More Parameters Than Data Points) An oft-repeated rule of thumb in any sort of statistical model fitting is "you can't fit a model with more parameters than data points". This idea appea…

Summary on Visual Tracking: Paper List, Benchmarks and Top Groups 2018-07-26 10:32:15 This blog is copied from: https://github.com/foolwood/benchmark_results  Thanks for the careful list of visual tracking provided by foolwood  Visual Trackers CVPR20…

一.高斯(分布)过程(随机过程)是什么? 一维高斯分布 多维高斯分布 无限维高斯分布   高斯网络 高斯过程 简单的说,就是一系列关于连续域(时间或空间)的随机变量的联合,而且针对每一个时间或是空间点上的随机变量都是服从高斯分布的. 举个例子:倘若你人生的每一个时刻看做一个随机变量,且都是满足高斯分布,那么你的人生就可以看做一个高斯过程,既有很多确定的东西,确定的是mean和kernel,如你的人生中你起点决定的你人生的大致范围,又有极大地不确定性,本质还是随机变量的整体,就像你可以凭借自身的努…

这个应该是目前最全的Tracking相关的文章了 一.Surveyand benchmark: 1.      PAMI2014:VisualTracking_ An Experimental Survey,代码:http://alov300pp.joomlafree.it/trackers-resource.html 2.      CVPR2013:Online Object Tracking: A Benchmark(需FQ) 3.      SignalProcessing  2011:…

Accepted Papers     Title Primary Subject Area ID 3D computer vision 93 UPnP: An optimal O(n) solution to the absolute pose problem with universal applicability 128 Video Registration to SfM Models 168 Image-based 4-d Modeling Using 3-d Change Detect…

CVPR2015 Papers震撼来袭! CVPR 2015的文章可以下载了,如果链接无法下载,可以在Google上通过搜索paper名字下载(友情提示:可以使用filetype:pdf命令). Going Deeper With ConvolutionsChristian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke…

文档首页 英文版文档 本作品采用知识共享署名-非商业性使用 3.0 未本地化版本许可协议进行许可. Node.js v0.10.18 手册 & 文档 索引 | 在单一页面中浏览 | JSON格式 目录 关于本文档 稳定度 JSON 输出 概述 全局对象 global process console 类: Buffer require() require.resolve() require.cache require.extensions __filename __dirname module e…