神经网络也是一种分类的办法 分类器可以分为线性的和非线性的，从模型方面又可以分为两种 ，分别是产生式模型和判别式模型。产生型模型是由数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求出条件概率密度P(Y|X)作为预测的模型，即产生式模型 P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)模型给定了输入x产生输出Y的生成关系...
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2015-10-06 16:50:37
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支持向量机是一种非常流行的监督学习的算法 简称SVM 针对线性和非线性的数据 它是利用一种非线性转换，将原始训练数据映射到高维空间上。目前已经在手写数字识别 对象识别 说话人识别 以及基准时间序列预测检验等方面得到了广泛的应用SVM的目标是寻求一个超平面， 关心的是让离超平面最近的点能够具有最大的间...
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2015-10-06 16:36:13
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1，背景 现有的模式分类方法主要分为两类，一类是生成式方法，比如GMM，这类方法主要反映同类数据之间的相似度；一类是判别式方法，比如SVM，主要是反映异类数据之间的差异。fisher kernel是想要结合二者的优势（1，生成式方法可以处理长度不一的输入数据，2，判别式方法不能处理长度不一的数据但是分类效果较好。），将生成式模型用于判别式分类器中。 关于处理长度不一的数据，举例说明如...
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2015-06-21 02:05:43
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LDA算法入门一．LDA算法概述：线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，是模式识别的经典算法，它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析...
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2015-05-18 15:55:25
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SVM（支持向量机）是典型的二分类的判别式模型，这种方法以Rosenblatt于1957年提出的感知机模型的基础上，都是通过训练一个分类超平面之后，作为分类的决策函数，然后对未知的样本进行预测。通过对输入特征使用法向量和截距w=(w1,w2,...wn)、bw=(w_1,w_2,...w_n)、b进行线性组合，得到超平面，最终的决策函数也和感知机一样，为符号函数f(x)=sign(w? ?x? +b...
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2015-05-13 06:28:39
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1.要删除容器中有特定之的所有对象：如果容器是vector、string或deque，则使用erase-remove习惯用法。如果容器是list，则使用list::remove。如果容器是一个标准关联容器，则使用它的erase成员函数。2.要删除容器中满足特定判别式（条件）的所有对象：如果容器是ve...
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2015-04-13 18:45:53
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对于有些人，看这些枯燥的公式符号是件痛苦的事情；但痛苦后总会有所欣喜，如果你充分利用它的话，你更能体会到他的美妙；先来几张效果图，激发你学习数学的欲望：
注释：图像融合效果，分别应用了不同的算法
在图像图形处理中， 梯度、散度和旋度 有很重要的作用，比如图像修复中的解泊松方程，目标跟踪等等，可以说是他们无处不在。
来句废话：可能有些人，对于数学符号里面倒三角 正三角 符号的意思?与读法感到迷惑，现稍作解释；
△二次函数根的判别式或者指三角形
▽读Nabla,奈...
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2015-02-11 22:05:28
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【常用的十八个希腊字母】1、α，/'ælf?/，角度，系数，角加速度2、β，/'bet?/，角度，系数3、γ，/?gama/，角度4、Δ，δ，/‘dεlt?/，变化量，一元二次方程中的判别式5、ε，/'epsilon/，对数之基数6、ζ，/zita/，系数，方位角7、η，/?ita/，效率8、θ，/...
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2015-01-07 00:28:26
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条件随机场模型是Lafferty于2001年，在最大熵模型和隐马尔科夫模型的基础上，提出的一种判别式概率无向图学习模型，是一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型。
CRF最早是针对序列数据分析提出的，现已成功应用于自然语言处理(Natural Language Processing，NLP） 、生物信息学、机器视觉及网络智能等领域。
1.序列标注的例子
标注（实体命名识别）：任命...
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2014-12-03 15:46:28
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这是一个判别式汉语句法分析器的Java实现，基于最大熵模型和最大生成树模型，实现了中文依存句法的自动分析，在封闭测试集（取自训练集）上取得了99.20%的准确率（UA），分析速度达到570.7句/秒。判别式的分析方法该方法采用条件概率模型，将所有依存关系概率的累积作为目标函数的score，取scor...
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2014-11-26 20:37:23
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