从特殊的训练样例中归纳出一般函数是机器学习的核心问题.一般函数是对理想目标函数的函数逼近(function approximation).简而言之,从特殊到普通.与此对应的是演绎推理(deductive reasoning),就是从一般性的前提出发,通过推导(即“演绎”),得到具体的称述或个别结论的过程(可以看作预测过程,根据一般规律得出结论). 归纳学习假设:任一假设如果在足够大的训练样例集中很好地逼近目标函数,它也能在未见实例中很好地逼近目标函数.只是这里的足够大的定义不是很好确定.另外,这

在运动目标检测中,常常会出现由于光线被遮挡,或场景其他物体的遮挡,在目标附近或场景里出现阴影,阴影的出现对后期目标的正确分割与处理带了很大的不便.如今,国内外已有不少文献来研究这个问题,并且提出了各种各样的阴影去除算法.本文就其中的一种算法提出了一个通用的实现算法,该算法考虑了背景与前景颜色相近的情况,希望能给大家一些帮助:(介绍下算法的思路:算法首先对RGB颜色空间的值进行归一化处理,即:r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B), I=(R+G+B)/3.然后利用背景和当前帧r,g的插值

概念学习和一般到特殊序 Concept Learning and the General-To-Specific Ordering 1 简介 1.1 定义 概念学习(Concept Learning):考虑的问题是,给定一样例集合以及每个样例是否属于某一概念的标注,怎样自动推出该概念的一般定义. 定义:从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数. 1.2 概念学习任务 EnjoySport的例子: 1.3术语定义 实例(instance) 目标概念(target concept):待

上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法,每一次消除都需要扫描一次所有数据记录,造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力.今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集,效率比Aprori算法高很多. FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高.我们还是以上一篇中

FpGrowth算法 频繁项集与关联规则挖掘(2)--FpGrowth算法   上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法,每一次消除都需要扫描一次所有数据记录,造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力.今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集,效率比Aprori算法高很多. FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描

Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Apriori算法是一个候选消除算法,每一次消除都需要扫描一次所有数据记录,造成整个算法在面临大数据集时显得无能为力.今天我们介绍一个新的算法挖掘频繁项集,效率比Aprori算法高很多. FpGrowth算法通过构造一个树结构来压缩数据记录,使得挖掘频繁项集只需要扫描两次数据记录,而且该算法不需要生成候选集合,所以效率会比较高.我们还是以上一篇中用的数据集为例: TID Items T1 {牛奶,面包} T2

整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包

转自:http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/associate_apriori.html 数据挖掘系列 (1) 关联规则挖掘基本概念与 Aprior 算法 我计划整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和 Aprori 算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了

关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包} T2 {面包,尿布,啤酒,鸡蛋} T3 {牛奶,尿布,啤酒,可乐} T4 {面包,牛奶,尿布,啤酒} T5 {面包,

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc

FP_growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法,该算法和Apriori算法最大的不同有两点: 第一,不产生候选集,第二,只需要两次遍历数据库,大大提高了效率,用31646条测试记录,最小支持度是2%, 用Apriori算法要半个小时但是用FP_growth算法只要6分钟就可以了,效率非常明显. 它的核心是FP_tree,一种树型数据结构,特点是尽量把相同元素用一个节点表示,这样就大大减少了空间,和birch算法有类似的思想.还是以如下数据为例. 每一行表示一条交易,共有9行,既

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4744233.html 本文主要内容: GC的概念 GC算法  引用计数法(无法解决循环引用的问题,不被java采纳) 根搜索算法 现代虚拟机中的垃圾搜集算法: 标记-清除 复制算法(新生代) 标记-压缩(老年代) 分代收集 Stop-The-World 一.GC的概念: GC:Garbage Co

我们前面说到了JVM的常用的配置参数,其中就涉及了GC相关的知识,趁热打铁,我们今天就学习下GC的算法有哪些,种类又有哪些,让我们进一步的认识GC这个神奇的东西,帮助我们解决了C 一直挺头疼的内存回收问题. 一.GC的概念 首先在介绍GC概念之前,我们先知道下为什么GC,然后我们再讲解GC.众所周知,JAVA 语言,与C语言不同,Java内存(堆内存)的分配与回收由JVM垃圾收集器自动完成,比如 C语言自己定义的变量,不用时需要自己回收这个变量 .JAVA这就是自动完成了,自动检测,无用的垃圾,

本章简要介绍GC的基本原理和相关技术, 下一章节再详细讲解GC算法的具体实现.各种垃圾收集器的实现细节虽然并不相同,但总体而言,垃圾收集器都专注于两件事情: 查找所有存活对象 抛弃其他的部分,即死对象,不再使用的对象. 第一步, 记录(census)所有的存活对象, 在垃圾收集中有一个叫做 标记(Marking) 的过程专门干这件事. 标记可达对象(Marking Reachable Objects) 现代JVM中所有的GC算法,第一步都是找出所有存活的对象.下面的示意图对此做了最好的诠释: 首

一.目标检测和目标识别 目标识别(object recognition)是要指明一张图像中包含哪类目标.输入是图像,输出是图像中的目标属于的类别(class probability).目标检测是识别出图像中的类别外,还要框出目标的具体位置(bounding boxes). 在目标检测时,为定位到目标的具体位置,通常将图像分成许多子块(subregions/patchs),然后把子块作为输入,送入到目标识别模型中.分子块的最直接的方法是滑动窗口法(sliding window approach),

目录 1.Java虚拟机内存模型 1.1 程序计数器 1.2 Java虚拟机栈 局部变量 1.3 本地方法栈 1.4 Java堆 1.5 方法区(永久区.元空间) 附图 2.JVM内存分配参数 2.1 设置最大堆内存 2.2 设置最小堆内存 2.3 设置新生代 2.4 设置持久代 2.5 设置线程栈 2.6 堆的内存分配 2.7 堆分配参数总结 3.垃圾收集基础 3.1 垃圾收集的作用 3.2 垃圾回收算法与思想 3.2.1 引用计数法(Reference Counting) 3.2.2 标记-

什么是算法 就是一个计算的过程,解决问题的方法 用到知识点 递归 调用自身 有结束条件 下次执行相应的复杂度要减少 时间复杂度排序(按效率排序) O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n2logn)<O(n3) 判断时间复杂度 1.循环减半的过程就是O(logn) 2.几次循环就是n的几次方的复杂度 空间复杂度(以空间换时间) 评估算法内存占用大小 列表查找 顺序查找 从列表第一个元素开始,顺序进行搜索,直到找到为止. def linea

在<初步了解JVM第一篇>和<初步了解JVM第二篇>中,分别介绍了: 类加载器:负责加载*.class文件,将字节码内容加载到内存中.其中类加载器的类型有如下:执行引擎:负责解释命令,提交给操作系统执行. 启动类加载器(Bootstrap) 扩展类加载器(Extension) 应用程序类加载器(AppClassLoader) 用户自定义加载器(User-Defined) 执行引擎:负责解释命令,提交给操作系统执行. 本地接口:目的是为了融合不同的编程语言提供给Java所用,但是企业

摘要: JS是如何回收内存的? <JavaScript深入浅出>系列: JavaScript深入浅出第1课:箭头函数中的this究竟是什么鬼? JavaScript深入浅出第2课:函数是一等公民是什么意思呢? JavaScript深入浅出第3课:什么是垃圾回收算法? 最近垃圾回收这个话题非常火,大家不能随随便便的扔垃圾了,还得先分类,这样方便对垃圾进行回收再利用. 其实,对于写代码来说,也有垃圾回收(garbage collection)这个问题,这里所说的垃圾,指的是程序中不再需要的内存空间

一.前言 因为工作的关系,笔者从2004年开始接触回声消除(Echo Cancellation)技术,而后一直在某大型通讯企业从事与回声消除技术相关的工作,对回声消除这个看似神秘.高端和难以理解的技术领域可谓知之甚详. 要了解回声消除技术的来龙去脉,不得不提及作为现代通讯技术的理论基础——数字信号处理理论.首先,数字信号处理理论里面有一门重要的分支,叫做自适应信号处理.而在经典的教材里面,回声消除问题从来都是作为一个经典的自适应信号处理案例来讨论的.既然回声消除在教科书上都作为一种经典的具体的应