一.强分类器训练过程 算法原理如下(参考自VIOLA P, JONES M. Robust real time object detection[A] . 8th IEEE International Conference on Computer Vision[C] . Vancouver , 2001.) 给定样本 (x1; y1) , . . . , (xn; yn) ; 其中yi = 0表示负样本,yi =1表示正样本: 初始化权重:负样本权重W0i= 1/2m, 正样本权重W1i = 1

算法是解决问题并获得结果的过程.在这个处理过程中,问题以数据的形式输入,结果同样以数据的形式输出,在算法的处理过程中,也需要各种临时的数据. 数据是什么? 数据是多种不同信息的表现. 以料理中的食谱为例,下面的材料即为算法——食谱的数据: 猪肉120g, 洋葱1/2个, 胡萝卜1/2个, 土豆2个, 糖一大勺, 料酒2大勺…… 计算机程序中的算法也是如此,为了解决问题需要使用各种数据: 1. 求最大公约数的算法: a. 求最大公约数的两个整数 b. 求出的最大公约数(整数) 2. 一组数据的排序

目录 1.用户自定义变量介绍 2.使用"用户自定义变量"实现参数化 (1)测试计划内包含的元件 (2)数据文件内容 (3)测试计划界面内容 (4)线程组元件内容 (5)CSV数据文件设置组件内容 (6)HTTP请求组件内容 (7)脚本运行结果 1.用户自定义变量介绍 我们可以看到前面一篇文章的例子中,数据文件login_data.csv的后三个参数都是一样的,我们可以把这些变量提取出来,放在一个公共的位置,方便我们随时提取.(凡是可以输入的位置,都可以使用参数化变量) 在JMeter中

这篇文章 是从网上复制过来的.觉得不错,分享给大家.原文地址:http://eetrend.com/forum/100028828 ARM的体系结构有很多很多介绍的地方,从其7种模式到CPSR状态寄存器,这些都是属于最底层的硬件直接相关的ARM属性,再向上一点,考虑一下在ARM上运行的嵌入式应用,一般称在ARM上直接运行的嵌入式应用为Image就是直接烧进flash运行的可执行文件,这种可执行文件是由IAR,ADS,ARM-EABI-GCC等编译器经过编译所直接生成的.由于没有操作系统的支持,这

一.决策树的类型  在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标. 回归树 的输出是一个实数 (比如房子的价格,病人呆在医院的时间等). 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点-比如处理在何处分裂的问题. 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,之前我们介绍了基于ID3和C4.5算法的决策树. 这里仅仅介绍CART是如何用于分类

常见的一种决策树算法是ID3,ID3的做法是每次选择当前最佳的特征来分割数据,并按照该特征所有可能取值来切分,也就是说,如果一个特征有四种取值,那么数据将被切分成4份,一旦按某特征切分后,该特征在之后的算法执行过程中将不会在起作用,这种切分方法比较迅速,但是一个比较明显的缺点是不能直接处理连续型的特征,只有事先将连续型的数据转换成离散型才能再ID3算法中使用. CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/18/bayes-network.html 2.1.摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类.朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立).当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的,但不幸的是,现实中各个特征属性间往往并不条件独立,而是具有较强的相关性,这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力.这一篇文章中,我们接着上一篇文章的例

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法,因为它的运算速度快,准确性高,方便理解,可以处理连续或种类的字段,并且适合高维的数据而被人们喜爱,而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库,也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的,那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢,下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及所包含的参数. classsklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterio

一.决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序.无规则的实例中 推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别.它采用自顶向下的递归方式,在决策树的 内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论. 主要的决策树算法有ID3.C4.5(C5.0).CART.PUBLIC.SLIQ和SPRINT算法等.它们在选择测试属性采用的技术.生

一.简介 在实际工作中,遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象,简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录.删除缺失值比例过大的变量.用0填充缺失值等,但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息,因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域,贡献出众多巧妙的方法,在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,在R中用于处理缺失值的包有很多,本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍,以展现处理缺失值时的主要路径: 二.相关函数介绍 2.1  缺失值

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated

探讨如何在有着1000万条数据的MS SQL SERVER数据库中实现快速的数据提取和数据分页.以下代码说明了我们实例中数据库的“红头文件”一表的部分数据结构: CREATE TABLE [dbo].[TGongwen] (    --TGongwen是红头文件表名 [Gid] [int] IDENTITY (1, 1) NOT NULL , --本表的id号,也是主键 [title] [varchar] (80) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL ,  --红头文件

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification) 0.写在前面的话 我个人一直很喜欢算法一类的东西,在我看来算法是人类智慧的精华,其中蕴含着无与伦比的美感.而每次将学过的算法应用到实际中,并解决了实际问题后,那种快感更是我在其它地方体会不到的. 一直想写关于算法的博文,也曾写过零散的两篇,但也许是相比于工程性文章来说太小众,并没有引起大家的兴趣.最近面临毕业找工作,为了能给自己增加筹码,决定再次复习算法方面的知识,我决定趁这个机会,写一系列关于

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch

原文:MySQL 服务器变量 数据操作DML-视图 SQL语言的组成部分 常见分类: DDL:数据定义语言 DCL:数据控制语言,如授权 DML:数据操作语言 其它分类: 完整性定义语言: DDL的一部分功能约束 约束:包括主键,外键,唯一键,条件,非空,事务等各类约束 视图定义:即虚表,就是存储下来的SELECT语句 事务控制 嵌入式SQL和动态SQL 数据字典:系统编目(system catalog) 作用:保存数据库服务器上的元数据 保存元数据的数据库有: information_sche

写在前面: EF 中 Code First 的数据迁移网上有很多资料,我这份并没什么特别.Code First 创建视图网上也有很多资料,但好像很麻烦,而且亲测好像是无效的方法(可能是我太笨,没搞成功),我摸索出了一种简单有效的方法,这里分享给大家. EF是Entity Framework(实体框架)的简写,是微软出品的用来操作数据库的一个框架,会ASP.NET MVC的朋友对他肯定都不陌生.由于学艺不精,我对EF存在一疑虑,就不以[提问]的方式来问了,我以[总结]的方式来表达,如果总结有误的地

// 注:本内容为作者原创,禁止在其他网站复述内容以及用于商业盈利,如需引用,请标明出处:https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/ 今天我们来介绍用C++算法如何来实现图像分割算法中的区域生长算法 区域生长的简介 我们解决的是对一整张图像所有内容进行区域生长分类,当然,如果是对图像中的某一类型进行区域生长可能更容易一些 个人理解 区域生长算法需要确定一个阈值,这个值代表同一类图像信息灰度值的差值,比如,我要一个人脸图(假设眼睛是蓝色的),头发是黑色的但是不同光线反

一.概述 最近邻规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法 由Cover 和Hart在1968年提出了最初的邻近算法, 这是一个分类(classification)算法 输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning) 二.原理 在一个样本数据集合, 也称作训练样本集, 并且样本集中每个数据都存在标签, 即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后, 将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征

给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例,这K个实例的多数属于某个类,就把该类输入实例分为这个类. KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面通过一个简单的例子说明一下

k-近邻算法根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最邻近)的分类标签.那么,如何进行比较呢? 怎么判断红色圆点标记的电影所属的类别呢? 如下图所示. 答:距离度量.这个电影分类的例子有2个特征,也就是在2维实数向量空间,可以使用两点距离公式计算距离,如图所示. k-近邻算法步骤如下: 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离: 2.按照距离递增次序排序: 3.选取与当前点距离最小的k个点: 4.确定前k个点所在类别的出现频率: 5.返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分