最近深度学习如日中天，虽然很强大，但其训练起来却是昂贵的，费时费力。最新发布的GraphLab Create 1.1 及1.2使深度学习变得超级简单。它不需要你自己在选择模型和调参上成为专家，就可以玩转神经网络。基于输入数据，neuralnet_classifier.create()函数会自动选择一个网络架构并设置合理的参数值。其实并非所有问题都得从头开始去训练一个深度模型，通过简单移除已训练好的DNN的输出层，将传播到输出层的信号作为特征喂给任何一种分类器便可完成我们的一些分类任务。...
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2015-01-12 11:04:23
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#include #include #include #include #include using namespace std;int main(){ // 加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 ...
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2015-01-11 16:06:19
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之前介绍了haartraining程序中的cvCreateMTStumpClassifier函数，这个函数的功能是计算最优弱分类器，这篇文章介绍一下自己对haartraining中关于强分类器计算的一些理解，也就是程序中的icvCreateCARTStageClassifier函数。...
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2015-01-04 23:11:07
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reference ：http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420目录[-]Scikit Learn: 在python中机器学习载入示例数据一个改变数据集大小的示例：数码数据集(digits datasets)学习和预测分类K最近邻(KNN)分类器训练集和测试集...
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2015-01-03 17:05:35
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前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式。 某种程度上因为它是元算法，也就是说它会是几种分类器的组合。这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了。 组合的方式有多种，可能是不同分类算法的分类器，可能是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器...
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2015-01-02 16:01:58
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分类器分类器是一种计算机程序。他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。平面线性分类器一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，...
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2015-01-02 16:01:27
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cvCreateMTStumpClassifier函数出自opencv中的haartraining程序，在adaboost（cvCreateTreeCascadeClassifier）的强分类器（icvCreateCARTStageClassifier）中被两次调用，该函数用于寻找最优弱分类器，或者说成计算最优haar特征。功能很明确，但是大家都知道的，opencv的代码绝大部分写的让人真心看不懂，这个函数算是haartraining中比较难以看懂的函数，局部变量达到20个之多，童鞋我也是不甘心，不甘心被这...
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2014-12-31 16:25:32
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前言 支持向量机，也即SVM，号称分类算法，甚至机器学习界老大哥。其理论优美，发展相对完善，是非常受到推崇的算法。 本文将讲解的SVM基于一种最流行的实现 - 序列最小优化，也即SMO。 另外还将讲解将SVM扩展到非线性可分的数据集上的大致方法。预备术语 1. 分割超平面：就是决策边界 2...
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2014-12-31 16:11:28
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1.贝叶斯分类器: 用途：分类，举例：垃圾邮件过滤。 是一种典型的监督算法。需要经过训练才能后续进行分类。 进行贝叶斯分类的时候，最重要的环节是特征的提取，这个将训练或者分类的数据转化成一个特征列表。 优点：速度快。对分类器实际学习状况的解释相对简单。 缺陷：无法处理基于特征组合所产生的变化结果。 ...
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2014-12-28 23:28:54
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一、集成方法：1、什么是集成方法？ 集成方法，又称元算法，是对算法的一种集成。集成方法可以有多种形式，可以使对不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成2、为什么采用集成方法？ 最通俗的理解，“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，对于分类，综合多个分类器的分类意见进行分类3、弱分类器与强分类器二、b....
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2014-12-24 06:20:54
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