6.4.3 分步分析（Evaluating）示例
能这像这样自信地使用高阶函数，是需要一些时间的，尤其是嵌套使用。我们将研究前面清单中的代码的地，通过跟踪几个样本输入。从抽象的问题“一般情况下这段代码做什么？”，到具体的问题“特定情况下这段代码做什么？”，通常可以帮助澄清真相。
如果我们第一次输入一个无效的值，会发生什么。那时，从 readInput() 返回的第一个值将是 None。要...
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2014-11-02 09:26:13
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网站根据当地的人文,习惯,文化,用途等不同,它的叫法也略有所不同.在我们洛阳网站客户大致称呼如:网站,样本,宣传册,产品说明书,宣传单,招商手册,楼书等等网站设计设计经验﹝一﹞大小的对比 大小关系为造形要素中最受重视的一项，几乎可以决定意象与调和的关系。大小差别少，给人的感觉较沈着温和，大小的差别....
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2014-11-01 21:48:52
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0 网络计算结果 B(m)=f( ∑n( W(n,m)*X(n) ) - Θ(m) ) %中间层的输出 Y(k)=f( ∑m( V(m,k)*B(m) ) - ф(k) ) %输出层的输出1 计算误差值 E(k)=Y'(k)-Y(K) %Y'表示样本真实的输出值2 计算校正误差 d...
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2014-11-01 17:43:34
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阅读目的：理解quick shift，同时理解mean shift原理，mean shift用于图像聚类，优点是不需要指定聚类中心个数，缺点是计算量太大（原因）。mean shift主要用来寻找符合一些数据样本的模型，证明样本符合某一概率密度函数（PDF），是一种非参数迭代算法能够寻找模型和聚类。数...
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2014-10-31 23:38:54
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SVM
1、支持向量机发展历史
1963年，Vapnik在解决模式识别问题时提出了支持向量方法。起决定性作用的样本为支持向量
1971年，Kimeldorf构造基于支持向量构建核空间的方法
1995年，Vapnik等人正式提出统计学习理论。
通俗来讲，SVM是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，...
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2014-10-31 10:09:13
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决策树的核心思想是：根据训练样本构建这样一棵树，使得其叶节点是分类标签，非叶节点是判断条件，这样对于一个未知样本，能在树上找到一条路径到达叶节点，就得到了它的分类。举个简单的例子，如何识别有毒的蘑菇？如果能够得到一棵这样的决策树，那么对于一个未知的蘑菇就很..
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2014-10-30 19:26:22
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k近邻（k-NearestNeighbor，KNN）算法，应该是机器学习里最基础的算法，其核心思想是：给定一个未知分类的样本，如果与它最相似的k个已知样本中的多数属于某一个分类，那么这个未知样本也属于这个分类。所谓相似，是指两个样本之间的欧氏距离小，其计算公式为：k近邻算法的优点..
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2014-10-30 15:30:23
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人脸检测做训练当然可以用OpenCV训练好的xml，但是岂止于此。我们也要动手做！~
首先是样本的选取。样本的选取很重要，找了很久才发现几个靠谱的。
人脸样本：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech_10K_WebFaces/ 网上抓取的逾10，000个人脸样本
http://...
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2014-10-30 10:22:34
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频数表是将数据集按照某个特定列分类(分组)时观察每个类/组中数据出现次数的表；列联表也是频数表，只不过它会分析的是将数据集按两个或两个以上类别变量联合分组时观察数据在每个分组中出现频数的表，所以又称交叉分类表。简介特殊地，如果我们使用样本数据的两个属性构建列联..
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2014-10-29 19:37:24
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本内容 来自微信公众平台：机器学习之窗 以及 http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/3579347.html在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是将在特征空间中最接近的训练样本进行分类的方法。最近邻居法采用向量空间模型来分类，概念.....
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2014-10-29 18:58:24
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