1. MRF 马尔可夫随机场 http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/AV0809/ORCHARD/ 从MRF,讲到Gibbs分布,再到能量函数的构建.最后用MRF模型解决图像的去噪问题,有Matlab源码,深入浅出,是好东西 持续更新中... I hope…

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]…

Index Awesome 备注 1 Awesome Machine Learning 机器学习资源大全中文版 2 Awesome Artificial Intelligence 人工智能 3 Awesome AwesomenessAwesome Awesome的平方,还有个立方但是不经典 4 Awesome Deep Learning 深度学习 5 Awesome Very Deep Learning 非常深的深度学习 6 Applied Deep Learning Resources 深度学…

开通博客已久,想了好久决定写个基础的安装教程,望后人少走弯路,也借此希望跟大家多多交流.文中给出的链接默认是基于对python2.7的前提下的包. 1.首先下载64位Python包,进行安装(默认python2.7.6) 下载链接:https://www.baidu.com/link?url=i1EA542Pi-dNF0hi9veKLT6dDlsur0X0n3H81kEOUxwwlnbNvyRiwu8jP_E9Bwi5AjuqDK1isRmuYd9H3SdecbdIOnQiTwAv6t8uTUQ…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 磐石 目录: 介绍 Person Blocker(人体自动遮挡) AstroNet(天体网络) ANN Visualizer(神经网络可视化) Fast Pandas Tensorflow.js Caffe 64(小巧版caffe) Tensorflow Hub 介绍 GitHub是我生活中不可或缺的一部分!你不仅可以在Github上关注到不同领域的工作,还可以很…

在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法.本文将带你深入了解协同过滤的秘密.下面直接进入正题 1 什么是协同过滤 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐.这就是协同过滤的核心思想. 换句话说…

1. Boosting算法基本思路 提升方法思路:对于一个复杂的问题,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比任何一个专家单独判断好.每一步产生一个弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中,可以用于回归和分类问题:如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向,则称之为梯度提升(Gradient boosting). 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数,它的定义域是所有可行的弱函数集合(基函数):提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值.这种在函数域…

https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning  A curated list of awesome Machine Learning frameworks, libraries and software https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/books.md The following is a list of free, ope…

1. Bagging的策略 从样本集中重采样(有放回)选出\(n\)个样本,定义子样本集为\(D\): 基于子样本集\(D\),所有属性上建立分类器,(ID3,C4.5,CART,SVM等): 重复以上步骤\(m\)步,即获得了\(m\)个分类器: 最后根据这\(m\)个分类器进行投票,决定输入样本属于哪一类. 2. 随机森林 随机森林在Bagging基础上做了修改: 从样本中重复自抽样(Bootstrap)选出\(n\)个样本,定义子样本集为\(D\): 基于样本集\(D\),从所有属性中随机…

决策树是一种基本的分类与回归方法.分类决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构,决策树由结点和有向边组成.结点由两种类型,内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类. 1. 基础知识 熵 在信息学和概率统计中,熵(entropy)是表示随机变量不确定性的度量.设\(X\)是一个取有限个值得离散随机变量,其概率分布为:\[P(X = x_i) = p_i, i = 1,2,3,...,n\] 则随机变量\(X\)的熵定义为:\[H(X) = - \sum_{i=1}^{n}p_i\log{p_i…