2015年美国大学计算机专业排名 计算机专业介绍：计算机涉及的领域非常广泛，其分支学科也是非常多。所以在美国将主要的专业方向分为人工智能，程序应用，计算机系统(Systems)以及计算机理论(theory)这四个部分。 每个部分又有很多的研究方向，诸如人工智能与知识工程，模式识别与图像处理软件，多媒 ...
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2016-05-22 06:10:20
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OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的，LibSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。用OpenCV使用SVM算法的大概流程是
1）设置训练样本集
需要两组数据，一组是数据的类别，一组是数据的向量信息。
2）设置SVM参数
利用CvSVMParams类实现类内的成员变量svm_type...
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2016-05-20 19:45:53
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引言：当两类样本线性可分时，针对我们之前学习的感知机而言，存在多个超平面能将数据分开，这里要讨论什么样的分类面最好的问题。为此，我们形式化的定义了最优分类超平面，他有两点特征:1.能将训练样本没有错误的分开；2.在样本中距离超平面最近的样本与超平面之间的距离最大。 1.没有错误的分开： 对尺度影响的 ...
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2016-05-20 11:18:36
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在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。那么，如何把特征提取这一过程作为一个自适应、自学习的过程，通过机器学习找到分类性能最优的特...
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2016-05-18 19:19:53
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Pattern Classification 如何从模式样本中提取和提取最能解决问题的 模式特征 模式采集中所得到的样本测量值往往是很多的，比如说点云 无论是理论上还是实践中数据压缩都是很重要的 原始特征——数据采集得到的诸测量值 维数压缩 R->d 保持本质属性不变 通过特征变换：相似变换、旋转变... ...
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2016-05-17 22:37:41
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1.定义 ：将数据分成多个类别，在同一个类内，对象（实体）之间具有较高的相似性，不同类对象之间的差异性较大。 对一批没有类别标签的样本集，按照样本之间的相似程度分类，相似的归为一类，不相似的归为其它类。这种分类称为聚类分析，也称为无监督分类。 2.结果取决于两个因素：第一个是任务的选择，同样的样本不 ...
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2016-05-13 07:42:30
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题目描述HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠住？思路一：
要注意...
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2016-05-13 04:14:13
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华夏35度 Data Mining 径向基函数（RBF）神经网络 RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 简单说明 ...
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2016-05-05 09:42:44
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题目：HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2 ...
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2016-05-05 00:39:47
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一、遗传算法的应用 函数优化（遗传算法的经典应用领域）；组合优化（实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP完全问题，如0-1背包问题，TSP等，非常有效）；自动控制； 机器人智能控制； 组合图像处理和模式识别； 人工生命； 遗传程序设计； 二、遗传学基本概念与术语 基因型(genotype)：性状染色 ...
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2016-05-04 22:22:34
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