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OpenCV训练分类器制作xml文档 (2011-08-25 15:50:06) 转载▼ 标签: 杂谈 分类: 学习 我的问题:有了opencv自带的那些xml人脸检测文档,我们就可以用cvLoad()这个函数加载他们,让他们对我们的人脸进行检测,但是,现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸,还有很多物品需要识别,所以,能不能自己做个xml的检测文档,用它来检测自己需要的东西呢?例如,检测一个可乐瓶! 问题解决: 首先了解下,目标检测分为三个步骤: 1. 样本的创建 2. 训练分类器 3. 利

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进

英文词干提取器,import nltk,porter = nltk.PorterStemmer(),porter.stem('lying') . 词性标注器,pos_tag处理词序列,根据句子动态判断,import nltk,text = nltk.word_tokenize("And now for something completely different”),nltk.pos_tag(text) .CC 连接词,RB 副词,IN 介词,NN 名次,JJ 形容词. 标注自定义词性标注语料库

学习排序(Learning to Rank) LTR(Learning torank)学习排序是一种监督学习(SupervisedLearning)的排序方法.LTR已经被广泛应用到文本挖掘的很多领域,比如IR中排序返回的文档,推荐系统中的候选产品.用户排序,机器翻译中排序候选翻译结果等等.IR领域传统的排序方法一般通过构造相关度函数,然后按照相关度进行排序.影响相关度的因素很多,比如上面提到的tf,idf,dl等.有很多经典的模型来完成这一任务,比如VSM,Boolean model,概率模型

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原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i

映射mapping.json{ "book": { "_index": { "enabled": true }, "_id": { "index": "not_analyzed", "store": "yes" }, "properties": { "author": { "type":

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第

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树,对于计算机编程语言来说是一个重要的数据结构.它具有广泛的应用,比如文件系统的分层数据结构和机器学习中的一些算法.这里创建了treelib来提供Python中树数据结构的高效实现. 官方文档:https://treelib.readthedocs.io/en/latest/ 1.安装主要通过pip和easy_install进行安装 windows下:pip install treelib Linux下:sudo easy_install -U treelib License许可: Redist

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本文介绍如何在Elasticsearch中对文档进行操作. 1.检查Elasticsearch及Kibana运行是否正常 在浏览器输入192.168.6.16:9200,有如下输出则说明Elasticsearch运行正常. 浏览器中输入http://192.168.6.16:5601/,显示如下页面,则说明Kibana运行正常. 2.查看Elasticsearch信息 在kibana Dev tools中输入GET / 指令,同样可以查看Elasticsearch的版本信息及其cluster名称

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