[TOC] 做haar特征的原因 1. 有些深度学习的目标检测算法有时候在物体非常相近的时候，误检率会非常高。所以我们可以先进行深度学习然后检测出大概的区域，然后再使用传统的机器学习算法来检测 2. opencv里面只有眼，脸之类的分类器，如果要实现自己的分类器就需要自己训练 https://blo ...
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2020-05-10 15:09:33
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Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文是漫谈系列的第二篇，将从源码入手，带领大家具体剖析Alink是如何设计的，其架构如何。 ...
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2020-05-10 10:46:37
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机器学习算法的优点和缺点总结 1.正则化算法（Regularization Algorithms） 它是另一种方法（通常是回归方法）的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。 例子： 岭回归（Ridge Regression） 最小绝对收缩与选择算子（LASS ...
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2020-05-04 15:53:05
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1.简介 gbdt全称梯度提升决策树，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，在前几年深度学习还没有大行其道之前，gbdt在各种竞赛是大放异彩。原因大概有几个，一是效果确实挺不错。二是即可以用于分类也可以用于回归。三是可以筛选特征。这三点实在是太吸引人了，导致在面试的时候大家也非 ...
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2020-05-01 00:57:50
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摘录一些资料 来自：https://blog.csdn.net/ebzxw/article/details/80441556 shape_predictor_68_face_landmarks.dat是已经训练好的人脸关键点检测器。 dlib_face_recognition_resnet_mode ...
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2020-04-29 15:14:50
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 线性回归要求因变量必须是连续性数据变量；逻辑回归要求因变量必须是分类变量，二分类或者多分类的；比如要分析性别、年龄、身高、饮食习惯对于体重的影响，如果这个体重是属于实际的重量，是连续性的数据变量，这个时候就用线性回归来做；如果将体 ...
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2020-04-26 11:01:04
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 1）。机器学习算法中回归算法的分类 2）。回归与分类的区别 3）线性回归的定义 线性回归模型建模速度快，不需要很复杂的计算，在数据量大的情况下依然运行速度很快；可以根据系数给出每个变量的理解和解释；对异常值很敏感。 线性回 ...
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2020-04-21 09:28:32
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CMOS图像传感器同时感知和处理光学图像 概述 近年来，机器视觉技术有了巨大的飞跃，现在已经成为各种智能系统的一个组成部分，包括自主车辆和机器人。通常，视觉信息由基于帧的摄像机捕获，转换成数字格式，然后使用机器学习算法（如人工神经网络（ANN）1）进行处理。然而，大量（大多是冗余）数据通过整个信号链 ...
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2020-04-18 09:44:50
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 图1 统计表格 图2 第一轮实际情况 图3 第二轮实际情况 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） ps：之前人工智能老师教过这个算法，所以代码基本一样。 源代码： # 导入数据集 fro ...
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2020-04-16 00:17:54
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将60000张图片划分为42000张训练集和18000张图片将这些数据图片进行预处理贴上标签，然后用机器学习算法对训练数据进行训练，从而得到一个模型，之后用测试集对模型进行评估。 ...
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2020-04-13 16:38:50
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