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搜索关键字:人工智能 机器学习 资源分享    ( 12648个结果
【计算机视觉】OpenCV人脸识别facerec源码分析1——FaceRecognizer概述
FaceRecognizer类 OpenCV中所有人脸识别的模型都是继承自FaceRecognizer这个基类,这个类提供了人脸识别算法的统一接口。 class FaceRecognizer : public Algorithm { public: //! virtual destructor virtual ~FaceRecognizer() {} // Tra...
分类:其他好文   时间:2014-12-28 22:22:23    阅读次数:587
深度学习预备课:神经网络
什么是神经网络        人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。 神经网络BP算法        BP...
分类:其他好文   时间:2014-12-28 20:54:23    阅读次数:1132
机器学习实战——第一章
分类:将实例数据划分到合适的分类中。目标变量是离散型。回归:预测数值型数据。目标变量是连续型的数值。监督学习:必须知道预测什么,即目标变量的分类信息。目标变量是机器学习算法的预测结果。开发机器学习应用程序的步骤:1)收集数据;2)准备输入数据;3)分析输入数据;4)训练算法;5)测试算法;6)使用算...
分类:其他好文   时间:2014-12-28 20:46:50    阅读次数:109
Stanford Segmenter
StanfordSegmenter是Stanford大学的一个开源分词工具,目前已支持汉语和阿拉伯语,只是比较耗费内存,但貌似比中科院的分词工具快(具体没测)。StanfordSegmenter是基于CRF(ConditionalRandomField,条件随机场),CRF是一个机器学习算法,其原理是字构成词,利用此原理把分..
分类:其他好文   时间:2014-12-28 18:21:00    阅读次数:322
机器学习的11个开源项目
转自InfoQ,作者张天雷机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容,在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上,基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多,然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。在这样的背景下,Info...
分类:其他好文   时间:2014-12-27 21:43:05    阅读次数:185
【云杂谈】之四《大数据浪潮中,IT巨头和互联网新贵谁在裸泳?》
【云杂谈】之四《大数据浪潮中,IT巨头和互联网新贵谁在裸泳?》摘要:在大数据浪潮中,许多公司都耐不住寂寞跳进海中冲浪。本文主要介绍不同类型的公司对大数据的理念和做法有哪些不同。IBM、Oracle等大IT巨头以及Google、Baidu等互联网新贵们对大数据商业策略上是有所不同的..
分类:其他好文   时间:2014-12-27 19:08:50    阅读次数:236
【云杂谈】之四《大数据浪潮中,IT巨头和互联网新贵谁在裸泳?》
【云杂谈】之四《大数据浪潮中,IT巨头和互联网新贵谁在裸泳?》摘要:在大数据浪潮中,许多公司都耐不住寂寞跳进海中冲浪。本文主要介绍不同类型的公司对大数据的理念和做法有哪些不同。IBM、Oracle等大IT巨头以及Google、Baidu等互联网新贵们对大数据商业策略上是有所不同的..
分类:其他好文   时间:2014-12-27 11:30:04    阅读次数:202
周鸿祎对话凯文?凯利:人工智能会消灭人类吗?
12月中旬,360公司董事长周鸿祎和互联网预言家,《连线》杂志前主编,《失控》作者凯文?凯利(KK)进行了深度对话。在对话过程中,KK表示人工智能是在未来二十年大行其道的科技,但人工智能不会取代人类。KK说,人类被机器人消灭是一个十分典型的好莱坞场景,首先机器人需要懂得消灭这个概念,另外机器人消灭人类并不会得到什么好处,所以这个想法并不合理。...
分类:其他好文   时间:2014-12-26 16:51:40    阅读次数:206
主成份分析(Principal Components Analysis)
主成份分析就是求出原始数据矩阵的协方差矩阵对应的特征值和特征向量,对特征值进行由大而小的排序,再根据特征值对应的特征向量进行线性变换,得到新的向量(新的向量间相互正交)。通过设定阈值可以用低维的新向量近似表示高维的原向量(协方差矩阵为非奇异的);若协方差矩阵为奇异的,且零特征值较多,这种情况使用低维的新向量也可以完全表示高维原向量。...
分类:其他好文   时间:2014-12-26 16:51:22    阅读次数:255
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分类:Web程序   时间:2014-12-26 16:24:13    阅读次数:212
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