原文：http://blog.sciencenet.cn/blog-714246-812365.html本文主要是对机器视觉以及与其密切相关的机器学习，模式识别等领域的研究团队做一个的汇总。网上目前流传最广的几个版本中有很多链接已经失效，同时许多新的研究小组没有加入，因此对最新信息的一个聚合应当会十...
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2014-10-10 19:29:54
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（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
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2014-10-07 15:20:53
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这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一開始仅仅只是被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来，供备忘，也供參考。1. K-Ne...
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2014-10-02 12:34:42
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模式识别研究的目的是利用计算机对物理对象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与客观物体相符合。机器辨别事物最基本的方法是计算，原则上是对计算机要分析的事物与标准模板的相似程度进行计算。因此首先要从度量中看出不同事物之间的差异，才能分辨当前要识别的事物。 1.模式的描述方法 在模式识别技...
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2014-10-02 11:58:52
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1）从LIBSVM的官网http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/上下载最新版本的LIBSVM，当前版本为libsvm-3.18.zip2）解压压缩包到电脑上一位置，如：C:\ProgramFiles\libsvm-3.183）假设你使用的是64位的操作系统和matlab。此时将libsvm-3.18文件夹下的windows目录添加到matla..
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2014-10-01 21:59:52
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1.首先从主页上下载libsvm、Python2.5.2和gnuplot三个软件。http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为：labelindex1:value1index2:value2...其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标..
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2014-10-01 21:58:42
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我们先看计算机科学有哪些子领域。学术领域有：计算理论信息和编码理论算法和数据结构形式化方法程序设计语言实践领域有：计算机体系结构并行计算和分布式系统实时系统和嵌入式系统操作系统计算机网络科学计算安全性和密码学人工智能（模式识别、机器学习、数据挖掘、信息提取）计算机图形学、计算机视觉、多媒体数据库和大...
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2014-10-01 19:07:11
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SVM的应用领域很广，分类、回归、密度估计、聚类等，但我觉得最成功的还是在分类这一块。用于分类问题时，SVM可供选择的参数并不多，惩罚参数C，核函数及其参数选择。对于一个应用，是选择线性核，还是多项式核，还是高斯核？还是有一些规则的。实际应用中，多数情况是特征维数..
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2014-10-01 13:19:01
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http://blog.csdn.net/scyscyao/article/details/5987581这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一开始只不过被那些看似...
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2014-10-01 10:48:10
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