Course note: Coursera Machine learning by Andrew Ng, 2014, week 10: Application example: photo OCR (https://class.coursera.org/ml-006/lecture) When we are working on a machine learning task that is pipelined, how do we decide which componets are the…

本文来自于腾讯bugly开发者社区,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/5809bb47cc5e52161640c5c8 Dev Club 是一个交流移动开发技术,结交朋友,扩展人脉的社群,成员都是经过审核的移动开发工程师.每周都会举行嘉宾分享,话题讨论等活动. 本期,我们邀请了 腾讯 TEG 技术工程师"文亚飞",为大家分享<深度学习在OCR中的应用>. 大家好,我是文亚飞,来自腾讯TEG,目前负责图像识别相关的工作.OCR(…

一.内容概要 Photo OCR Problem Decription and pipeline(问题描述和流程图) Sliding Windows(滑动窗口) Getting Lots of Data and Artificial Data Ceiling Analysis(上限分析):What part of the pipline to Work on Next 二.重点&难点 1. Problem Decription and pipeline 为了实现图像文字识别通常按如下流程图进行操…

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…

ng机器学习视频笔记(十六) --从图像处理谈机器学习项目流程 (转载请附上本文链接--linhxx) 一.概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程,主要讨论的是机器学习的项目流程.采用的业务示例是OCR(photo optical character recognition,照片光学字符识别),通过一张照片,识别出上面所有带字符的内容. 二.机器学习流水线 对于一个业务项目,通常机器学习是其中一部分的内容,对于整个项目而言,相当于一个流水线(pipeline). 对于OCR,主要流水线为:1-…

Week1: Machine Learning: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. Supervised Learning:We alr…

日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程:台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程 Coursera机器学习 Week 5: Neural Networks: Learning 本来上周开始该学习这个内容,也是先提交了作业,今天才来看看具体的代码:感觉这个课程本身对基础巩固很好.没有连续学习感觉有些有点忘了,最终的目的是自己能够推导这个内容. 本来想跟着学习搞个电子证书的,结果申请的到期时间是2017.3.31;…

博客已经迁移至Marcovaldo's blog (http://marcovaldong.github.io/) 刚刚完毕了Cousera上Machine Learning的最后一周课程.这周介绍了machine learning的一个应用:photo OCR(optimal character recognition,光学字符识别),以下将笔记整理在以下. Photo OCR Problem Description and Pipeline 最后几小节介绍机器学习的一个应用--photo O…

http://blog.csdn.net/l281865263/article/details/50278745 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.内容大多来自Standford公开课machine lear…

Week 1: Machine Learning: A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. Supervised Learning:We al…

本栏目来源于Andrew NG老师讲解的Machine Learning课程,主要介绍大规模机器学习以及其应用.包括随机梯度下降法.维批量梯度下降法.梯度下降法的收敛.在线学习.map reduce以及应用实例:photo OCR.课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml (一)大规模机器学习 从前面的课程我们知道,如果我们的系统是high variance的,那么增加样本数会改善我们的系统,假设现在我们有100万个训练样本,可想而知,如果使用梯度下降法,…

主要内容: 一.Photo OCR 二.Getting lots of data:artificial data synthesis 三.Ceiling analysis 一.Photo OCR Photo OCR就是从图片中提取文本或者需要的数据,其具体步骤可分三个: 第一步:Text detection or pedestrain detection 采用的方法是,sliding windows.即设置一个大小固定的窗口去扫描增长图片,以次去检测文字(文字检测稍微复杂)或者行人.当然由于字体…

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…

应用实例:图片文字识别(Application Example: Photo OCR) 问题描述和流程图(Problem Description and Pipeline) 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 文字侦测(Text detection)--将图片上的文字与其他环境对象分离开来 字符切分(Character segmentation)--将文字分割成一个个单一的字符 字符分类(Cha…

##Advice for Applying Machine Learning Applying machine learning in practice is not always straightforward. In this module, we share best practices for applying machine learning in practice, and discuss the best ways to evaluate performance of the le…

目录 Photo OCR问题描述 滑动窗口(Sliding Windows) 获得大量数据和人工数据(Getting Logs of Data and Artificial Data) 瓶颈分析:需要攻克的环节(Ceiling Analysis:What Part of the Pipeline to Work on Next) Photo OCR问题描述 随着网络上的图片的数量越来越多,读取图片上的文字成为了一个日益增强的需求. 按照photo ocr问题的各个处理流程,我们可以大致为不同的环…

在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法:1.A:select floor(rand()*N) ---生成的数是这样的:12.0 B:select cast( floor(rand()*N) as int) ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand() * N) ---生成的数是这…

项目中的一个功能模块上用到了标量值函数,函数中又有ceiling()函数的用法,自己找了一些资料,对SQL中这几个函数做一个简单的记录,方便自己学习.有不足之处欢迎拍砖补充 1.round()函数遵循四舍五入原则,用于把数值字段舍入为指定的小数位数 2.floor(value)函数返回小于或等于指定值(value)的最小整数 3.ceiling(value)函数返回大于或等于指定值(value)的最小整数 例如:对于12.9,floor(12.9)返回12:ceiling(12.9)返回13:r…

Source: Research gate Stafford Michahial EEG is a very low frequency.. and literature will give us the region where Alpha, Beta, Mu, signals are generated in Brain... and to reduce the complexity and to avoid interference as much as possible.. we go…

catalogue . 静态分析.动态分析.内存镜像分析对比 . Memory Analysis Approach . volatility: An advanced memory forensics framework . github-djteller-MemoryAnalysis . Awesome Malware Analysis Projects 1. 静态分析.动态分析.内存镜像分析对比 0x1: Static Analysis Challenges . Time consuming…

bzoj 4610 Ceiling Functi Description bzoj上的描述有问题 给出\(n\)个长度为\(k\)的数列,将每个数列构成一个二叉搜索树,问有多少颗形态不同的树. Input 第一行包含两个数\(n(1 \lt n \le 50)\)代表数列的数量,\(k(1 \le k \le 20)\)代表每个堆的插入序列长度. 接下来\(n\)行每行包含\(k\)个数代表每个数列. Output 输出不同树的形态数. Sample Input 12 7 291388 7861…

Wikipedia: Sentiment analysis (also known as opinion mining) refers to the use of natural language processing, text analysis and computational linguistics to identify and extract subjective information in source materials. In 1997, firstly proposed b…

IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis and Mining (ASONAM) 2014 Industry Track Call for Papers * Apologies if you received multiple copies of this CFP * Beijing China August 17-20, 2014Home Page: www.asonam2014.org F…

原理 计算方法 主要性质 有关统计量 主成分个数的选取 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ http://my.oschina.net/gujianhan/blog/225241 ---------------------------------------------------------…

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册…

Data Analysis with Python ch02 一些有趣的数据分析结果 Male描述的是美国新生儿男孩纸的名字的最后一个字母的分布 Female描述的是美国新生儿女孩纸的名字的最后一个字母的分布…

假如你有一个购物类的网站,那么你如何给你的客户来推荐产品呢?这个功能在很多电商类网站都有,那么,通过SQL Server Analysis Services的数据挖掘功能,你也可以轻松的来构建类似的功能. 上一篇中介绍的是如何通过DMX来创建挖掘模型,这一篇讲简单介绍如何通过编程的方式来创建挖掘模型. 通过编程的方式主要通过AMO来实现,分析服务的所有跟架构相关的实现,包括多维数据集和数据挖掘,都通过这个接口实现. AMO对象树包含了支持多维数据集和数据挖掘所有的对象模型,在我这篇随笔中可以详细…

I collect and make up this pseudocode from the book: <<Introduction to the Design and Analysis of Algorithms_Second Edition>> _ Anany LevitinNote that throughout the paper, we assume that inputs to algorithms fall within their specified ranges…

I collect and make up this pseudocode from the book: <<Introduction to the Design and Analysis of Algorithms_Second Edition>> _ Anany Levitin Note that throughout the paper, we assume that inputs to algorithms fall within their specified range…

I collect and make up this pseudocode from the book: <<Introduction to the Design and Analysis of Algorithms_Second Edition>> _ Anany LevitinNote that throughout the paper, we assume that inputs to algorithms fall within their specified ranges…