Weka算法Classifier-meta-AdditiveRegression源码分析...
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2014-10-26 23:01:18
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一、线性分类器：首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其实...
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2014-10-24 18:26:50
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Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。...
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2014-10-24 13:03:41
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基于自动编码机（autoencoder）,这里网络的层次结构为一个输入层，两个隐层，后面再跟着一个softmax分类器:采用贪婪算法，首先把input和feature1看作一个自动编码机，训练出二者之间的参数，然后用feature1层的激活值作为输出，输入到feature2,即把feature1和f...
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2014-10-23 12:15:03
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还是同前一篇作为学习入门。1. KNN算法描述：step1： 文本向量化表示，计算特征词的TF-IDF值step2： 新文本到达后，根据特征词确定文本的向量step3 : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量，相似度度量采用“余弦相似度”，根据实验测试的结果调整k值，此次选择20ste...
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2014-10-23 12:14:28
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浅析人脸检测之Haar分类器方法一、Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。 目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。Ø基于...
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2014-10-22 21:46:12
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-10-21 22:51:45
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HaarTraining关键的部分是建立基分类器classifier，OpenCV中所采用的是CART（决策树的一种）：通过调用cvCreateMTStumpClassifier来完成。
这里我讨论利用回归的方法来分裂结点，分类的方法只是在分裂结点的方法与之不同而已。...
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2014-10-21 19:41:50
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1.1、摘要 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1.2、分类问题综述 ...
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2014-10-21 10:17:44
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集成学习：是目前机器学习的一大热门方向，所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提高整体分类器的泛化能力。 我们在前面介绍了。所谓的机器学习就是通过某种学习方法在假设空间中找到一个足够好的函数h逼近f，f是现实数据的分布函数模型，这个近似的函数就是分类器。 我们以分类问...
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2014-10-18 22:12:54
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