计算机视觉和机器学习领域 近两年部分综述文章,欢迎推荐其他的文章,不定期更新.   [2015]   [1].    E.Sariyanidi, H. Gunes, A. Cavallaro, Automatic Analysisof Facial Affect: A Survey of Registration, Representation, and Recognition,IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGE…

本次分享一部分python/人工智能/Tensorflow/自然语言处理/计算机视觉/机器学习的学习资源,也是一些比较基础的,如果大家有看过网易云课堂的吴恩达的入门课程,在看这些视频还是一个很不错的提高:对于已经有自己想学习的方向的人来说,可以从这里找到你想要的那个方向的视频.下面上链接: 书籍:(缺失密码的部分,请访问原帖(http://www.ctsch.cn/?p=120),懒得输了) 名称 地址 密码 AI电子书全系列 百度云链接   图书库 百度云链接 ufnw 电子书 百度云链接 v…

这是收录的图像视觉领域的博客资源的第一部分,包含:中国内地.香港.台湾 这些名人大家一般都熟悉,本文仅收录了包含较多资料的个人博客,并且有不少更新,还有些名人由于分享的paper.code或者数据集不多,暂时没收录了.择优选择自己关注的吧! 说明: 1)主要罗列有资源分享的博客,如果是该领域专家但资源分享较少,则未收录 2)排名按照字母顺序 3)主要按照博客的域名进行分类,不代表作者当前工作所在机构 4)欢迎补充更多的资源. 1 中国内地 1.1 程明明 清华大学程明明博士,南开大学媒体计算实验…

周五的组会如约而至,讨论了一个比较感兴趣的话题,就是使用SVM和随机森林来训练图像,这样的目的就是 在图像特征之间建立内在的联系,这个model的训练,着实需要好好的研究一下,下面是我们需要准备的入门资料: [关于决策树的基础知识参考:http://blog.csdn.net/holybin/article/details/22914417] 在机器学习中,随机森林由许多的决策树组成,因为这些决策树的形成采用了随机的方法,所以叫做随机森林.随机森林中的决策树之间是没有关联的,当测试数据进入随机森…

本来看了一天的分类器方面的代码,乱乱的,索性再把最基础的概念拿过来,现总结一下机器学习的算法吧! 1.机器学习算法简述 按照不同的分类标准,可以把机器学习的算法做不同的分类. 1.1 从机器学习问题角度分类 我们先从机器学习问题本身分类的角度来看,我们可以分成下列类型的算法: 监督学习算法 机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴,简单口语化地说明,这类问题中,给定的训练样本中,每个样本的输入x都对应一个确定的结果y,我们需要训练出一个模型(数学上看是一个x→y的映射关系f),在未知的样…

简介 每年全世界都会举办很多计算机视觉(Computer Vision,CV). 机器学习(Machine Learning,ML).人工智能(Artificial Intelligence ,AI)领域的学术会议.笔者选取了其中影响力较大,有代表性的重要会议进行了汇总,特意按照时间进行了排序,方便大家查看.如有遗漏,还请留言补充.文末有福利呢! UAI 2018 会议名称:Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence 会议地点:美国加…

机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一篇博文,我们聊到了L0,L1和L2范数,这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 三.核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和,英文称呼叫Nuclear Norm.这个相对于上面火热的L1和L2来说,可能大家就会陌生点.那它是干嘛用的呢?霸气登场:约束Low-Rank(…

前言: 本文总结的常见机器学习算法(主要是一些常规分类器)大概流程和主要思想. 朴素贝叶斯: 有以下几个地方需要注意: 1. 如果给出的特征向量长度可能不同,这是需要归一化为通长度的向量(这里以文本分类为例),比如说是句子单词的话,则长度为整个词汇量的长度,对应位置是该单词出现的次数. 2. 计算公式如下: 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开.要注意一点就是 的计算方法,而由朴素贝叶斯的前提假设可知, = ,因此一般有两种,一种是在类别为ci的那些样本集中,找到wj出现次数的总和,然…

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…