一、特征向量的归一化 首先需要明确，特征向量的归一化与特征向量的尺度归一化有本质的区别。特征向量的归一化是entrywise，也就是针对的每一个向量元素；特征向量的尺度归一化则是将向量变换到“长度”为1的空间上。 1、线性函数转换，表达式如下： y=(x-MinValue)/(MaxVal...
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2014-07-30 17:22:53
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接下来开始Haar特征提取算法的解析：
在本算法中，Haar特征选取了6种特征子,代码及解析如下：
6种Haar特征描述子计算如下，接下来分析Haar特征的应用：
//生成Haar特征向量 192维 32*6=192维
void HaarFeatures::GenerateSystematic()
{
float x[] ...
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2014-07-28 00:27:50
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接下来分析Raw特征和Histogram特征。
Raw特征：将图像缩放到16*16的像素空间内，各个像素值灰度化后为（0,1），结合高斯核函数，然后得到16*16=256维特征向量。
实现源码如下：
/*
* Struck: Structured Output Tracking with Kernels
*
* Code to ac...
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2014-07-27 23:50:49
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本章的假设前提是不同类之间存在相关性。连续的特征向量不是孤立的。
1，贝叶斯分类器
2，马尔科夫链模型
3，the viterbi algorithm
4, 信道均衡（channel equalization）:任务是回复被传输通道或者噪音破坏的信息序列。
5，隐式马尔科夫模型
6，带状态持续模型（state duration model）的HMM
...
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2014-07-25 11:05:21
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斯坦福ML公开课笔记15
我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析)。PCA是一种直接的降维方法，通过求解特征值与特征向量，并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果。
本文继续PCA的话题，包括PCA的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现——SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)，在SVD和LSI结束之后，关于PCA的内容就告一段落。视频的后半段开始讲无监督学习的一种——ICA(Indepen...
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2014-07-22 14:16:14
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what's xxxPCAprincipal components analysis is for dimensionality reduction.主要是通过对协方差矩阵Covariance matrix进行特征分解，以得出数据的主成分（即特征向量eigenvector）与它们的权值（即特征值ei...
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2014-07-19 23:23:11
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1. PCAprincipal components analysis主要是通过对协方差矩阵Covariance matrix进行特征分解，以得出数据的主成分（即特征向量eigenvector）与它们的权值（即特征值eigenvalue）。PCA是最简单的以特征量分析多元统计分布的方法。其结果可以理...
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2014-07-19 18:05:19
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感知机：就现在我理解的来看，感知机是最早被设计使用的人工神经网络的模型。感知机属于二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取值为+1和-1.感知机使用特征向量来表示的前馈式人工神经网络，它是一种二元分类器，把矩阵上的输入（实数值向量）映射到输出值上（一个二元的值）。是实数的表式...
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2014-07-18 12:26:43
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Scikit-learn官网：http://scikit-learn.org/stable/index.htmlDatasets标准的数据集格式为一组多维特征向量组成的集合。数据集的标准形状(shape)为二维数组(samples, features)，其中samples表示数据集大小，featur...
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2014-07-16 19:09:46
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二元逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型几率(odds:对数形式：基于LR的点击率预測Where, x代表一个(query, ad)相应的特征向量, y 属于{1,0}分别代表点击和不点击，p(y=1|x)就代 表给定query下，某ad的点击率点击率预測特征广告创意特征：...
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2014-07-16 16:48:53
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