POJ1323-Game Prediction

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论文阅读（Xiang Bai——【arXiv2016】Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction）

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录作者和相关链接方法概括创新点和贡献方法细节实验结果问题讨论总结与收获点参考文献作者和相关链接作者白翔个人主页论文下载方法概括 Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat…

scikit-learn使用笔记与sign prediction简单小结

经Edwin Chen的推荐,认识了scikit-learn这个非常强大的python机器学习工具包.这个帖子作为笔记.(其实都没有笔记的意义,因为他家文档做的太好了,不过还是为自己记记吧,为以后节省若干分钟).如果有幸此文被想用scikit-learn的你看见,也还是非常希望你去它们的主页看文档.主页中最值得关注的几个部分:User Guide几乎是machine learning的索引,各种方法如何使用都有,Reference是各个类的用法索引. S1. 导入数据大多数数据的格式都是M个N…

【转载】Chaotic Time-Series Prediction

原文地址:https://cn.mathworks.com/help/fuzzy/examples/chaotic-time-series-prediction.html?requestedDomain=www.mathworks.com This example shows how to do chaotic time series prediction using ANFIS. Time Series Data The data is generated from the Mackey-Gl…

（转）LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION

LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016 Neural Networks these days are the "go to" thing when talking about new fads in machine learning. As such, there's a plethora of courses and tutorials out there on the basic vani…

【软件分析与挖掘】Multiple kernel ensemble learning for software defect prediction

摘要: 利用软件中的历史缺陷数据来建立分类器,进行软件缺陷的检测. 多核学习(Multiple kernel learning):把历史缺陷数据映射到高维特征空间,使得数据能够更好地表达: 集成学习(ensemble learning):使用一系列的分类器来减少由主类带来的分类误差,使具有更好的检测结果. 本文采用集成学习的方法构建一个多核分类器,集多核学习和集成学习的优点,提出方法: propose a multiple kernel ensemble learning (MKEL) appr…

FJNU 1155 Fat Brother’s prediction（胖哥的预言）

FJNU 1155 Fat Brother’s prediction(胖哥的预言) Time Limit: 1000MS Memory Limit: 257792K [Description] [题目描述] Fat Brother is a famous prophet, One day he get a prediction that disaster will come after X days. He is too nervous that sudden die. Fortunatel…

MATLAB时间序列预测Prediction of time series with NAR neural network

具体请参考:http://lab.fs.uni-lj.si/lasin/wp/IMIT_files/neural/nn05_narnet/ 神经网络预测时间序列数据,有三种模型, 这里是给出的是第二种NAR,即只有时间序列数据y(t),没有x(t).具体训练和预测matlab代码如下: format compact % data settings N = 249; % number of samples Nu = 224; % number of learning samples y = Dat…