《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》 Halcon分类函数005·graphics-obj，基本绘图单元，包括线段、矩形、椭圆、圆形graphics-obj，基本绘图单元，包括线段、矩形、椭圆、圆形为方便阅读，在不影响说明的前提下，笔者对函数进行了简化：:: 用符号“**”，替换：“p...
《zw版·Halcon-delphi系列原创教程》 Halcon分类函数001·3D函数为方便阅读，在不影响说明的前提下，笔者对函数进行了简化：:: 用符号“**”，替换：“procedure”:: 用大写字母“X”，替换：“IHUntypedObjectX”:: 省略了字符：“const”、“Ol...
SVM1.普通SVM的分类函数可表示为：其中ai为待优化参数，物理意义即为支持向量样本权重，yi用来表示训练样本属性，正样本或者负样本，为计算内积的核函数，b为待优化参数。其优化目标函数为：其中||w||用来描述分界面到支持向量的宽度，越大，则分界面宽度越小。C用来描述惩罚因子，而 则是用来解决不可...
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2015-10-13 10:26:23
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在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。分类器依据学习的方式可以分为非监督学习和监督学习。非监督学习顾名思义指的是给予分类器学习的样本但没有相对应类别标签，主要是寻找未标记数据中的隐藏结构。，监督学习通过标记的训练数据推断出分类函数，分类函数可以用来.....
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2015-08-30 00:39:49
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参考：理解SVM三层境界 原来的分类函数： 通过对偶问题求解得到： 所以分类函数被转换成： 线性核函数的预测： 使用线性核函数（相当于没有使用核函数）的情况下，推导到此结束。对于新点x的预测，只需要计算它与训练数据点的内积即可，而所有的非支持向量所对应的系数都是等于0的，因此对于新点的内积计算实际只...
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2015-08-26 09:25:41
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1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出了对偶传播神经网络模型 （Counter Propagation Network，CPN），CPN最早是用来实现样本选择匹配系统的。CPN 网能存储二进制或模拟值的模式对，因此这种网络模型也可用于联想存储、模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等用途。
1. 网络结构与运行原理
网络结构如图所示，各层之间的神经元全互联连接。...
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2015-08-15 13:32:14
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函数注意事项在设计中：函数在设计的时候应该尽可能的单一出口或者单一入口，因为它可以让我们更加的容易读取和有关功能的分类。
1、函数的定义：函数一块代码，接受一个或者多个参数，做一件事情，并且返回0个或者多个值。...
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2015-08-09 20:46:29
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感知器1.定义 感知器是一种最简单的前馈神经网络，多输入单输出，是一种二分类。
优点：学习算法简单，易于理解。
缺点：学习速率低，学习效果差。不便于初学者运用，参数选择很难。2.算法 采用的是一种简单的惩罚机制。条件：
样本特征值：x=[x1,x2........xn]x = [x_1, x_2 ........ x_n]， y∈y \in { -1, 1}， 初始值θ\th...
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2015-08-07 20:05:39
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算法流程：算法步骤如下：步骤一：数据选择和网络初始化步骤二：弱分类器预测步骤三：计算预测序列权重步骤四：测试数据权重调整步骤五：强分类函数
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2015-07-12 15:29:25
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Gradient Computing前面我们介绍过分类器模型一般包含两大部分，一部分是score function，将输入的原始数据映射到每一类的score，另外一个重要组成部分是loss function，计算预测值
与实际值之间的误差，具体地，给定一个线性分类函数：f(xi;W)=Wxif(x_{i};W)=Wx_{i}，我们定义如下的loss function：
L=1N∑i∑j≠yi[m...
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2015-06-20 15:42:46
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