- 浏览: 1653628 次
- 性别:
- 来自: 北京
文章分类
- 全部博客 (405)
- C/C++ (16)
- Linux (60)
- Algorithm (41)
- ACM (8)
- Ruby (39)
- Ruby on Rails (6)
- FP (2)
- Java SE (39)
- Java EE (6)
- Spring (11)
- Hibernate (1)
- Struts (1)
- Ajax (5)
- php (2)
- Data/Web Mining (20)
- Search Engine (19)
- NLP (2)
- Machine Learning (23)
- R (0)
- Database (10)
- Data Structure (6)
- Design Pattern (16)
- Hadoop (2)
- Browser (0)
- Firefox plugin/XPCOM (8)
- Eclise development (5)
- Architecture (1)
- Server (1)
- Cache (6)
- Code Generation (3)
- Open Source Tool (5)
- Develope Tools (5)
- 读书笔记 (7)
- 备忘 (4)
- 情感 (4)
- Others (20)
- python (0)
最新评论
-
532870393:
请问下,这本书是基于Hadoop1还是Hadoop2?
Hadoop in Action简单笔记(一) -
dongbiying:
不懂呀。。
十大常用数据结构 -
bing_it:
...
使用Spring MVC HandlerExceptionResolver处理异常 -
一别梦心:
按照上面的执行,文件确实是更新了,但是还是找不到kernel, ...
virtualbox 4.08安装虚机Ubuntu11.04增强功能失败解决方法 -
dsjt:
楼主spring 什么版本,我的3.1 ,xml中配置 < ...
使用Spring MVC HandlerExceptionResolver处理异常
牛人主页(主页有很多论文代码)
(2)MIT博士,汤晓欧学生林达华; http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html
(3)MIT博士后Douglas Lanman; http://web.media.mit.edu/~dlanman/
(4)opencv中文网站; http://www.opencv.org.cn/index.php/首页
(5)Stanford大学vision实验室; http://vision.stanford.edu/research.html
(6)Stanford大学博士崔靖宇; http://www.stanford.edu/~jycui/
(7)UCLA教授朱松纯; http://www.stat.ucla.edu/~sczhu/
(8)中国人工智能网; http://www.chinaai.org/
(9)中国视觉网; http://www.china-vision.net/
(10)中科院自动化所; http://www.ia.cas.cn/
(11)中科院自动化所李子青研究员; http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/
(12)中科院计算所山世光研究员; http://www.jdl.ac.cn/user/sgshan/
(13)人脸识别主页; http://www.face-rec.org/
(14)加州大学伯克利分校CV小组; http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/
(15)南加州大学CV实验室;
http://iris.usc.edu/USC-Computer-Vision.html
(16)卡内基梅隆大学CV主页;
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html
(17)微软CV研究员Richard Szeliski;
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/
(18)微软亚洲研究院计算机视觉研究组;
http://research.microsoft.com/en-us/groups/vc/
(19)微软剑桥研究院ML与CV研究组;http://research.microsoft.com/en-us/groups/mlp/default.aspx
(20)研学论坛;
http://bbs.matwav.com/
(21)美国Rutgers大学助理教授刘青山;
http://www.research.rutgers.edu/~qsliu/
(22)计算机视觉最新资讯网;
http://www.cvchina.info/
(23)运动检测、阴影、跟踪的测试视频下载;
http://apps.hi.baidu.com/share/detail/18903287
(24)香港中文大学助理教授王晓刚;
http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/
(25)香港中文大学多媒体实验室(汤晓鸥);
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/
(26)U.C. San Diego. computer
vision;
http://vision.ucsd.edu/content/home
(27)CVonline;
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/
(28)computer vision
software;
http://peipa.essex.ac.uk/info/software.html
(29)Computer Vision
Resource;
http://www.cvpapers.com/
(30)computer vision research
groups;
http://peipa.essex.ac.uk/info/groups.html
(31)computer vision
center;
http://computervisioncentral.com/cvcnews
(32)浙江大学图像技术研究与应用(ITRA)团队: http://www.dvzju.com/
(33)自动识别网: http://www.autoid-china.com.cn/
(34)清华大学章毓晋教授: http://www.tsinghua.edu.cn/publish/ee/4157/2010/20101217173552339241557/20101217173552339241557_.html
(35)顶级民用机器人研究小组Porf.Gary领导的Willow Garage: http://www.willowgarage.com/
(36)上海交通大学图像处理与模式识别研究所: http://www.pami.sjtu.edu.cn/
(37)上海交通大学计算机视觉实验室刘允才教授: http://www.visionlab.sjtu.edu.cn/
(38)德克萨斯州大学奥斯汀分校助理教授Kristen Grauman : http://www.cs.utexas.edu/~grauman/
(39)清华大学电子工程系智能图文信息处理实验室(丁晓青教授): http://ocrserv.ee.tsinghua.edu.cn/auto/index.asp
(40)北京大学高文教授: http://www.jdl.ac.cn/htm-gaowen/
(41)清华大学艾海舟教授: http://media.cs.tsinghua.edu.cn/cn/aihz
(42)中科院生物识别与安全技术研究中心: http://www.cbsr.ia.ac.cn/china/index CH.asp
(43)瑞士巴塞尔大学 Thomas Vetter教授: http://informatik.unibas.ch/personen/vetter_t.html
(44)俄勒冈州立大学 Rob Hess博士:http://blogs.oregonstate.edu/hess/
(45)深圳大学 于仕祺副教授: http://yushiqi.cn/
(46)西安交通大学人工智能与机器人研究所: http://www.aiar.xjtu.edu.cn/
(47)卡内基梅隆大学研究员Robert T. Collins: http://www.cs.cmu.edu/~rcollins/home.html#Background
(48)MIT博士Chris Stauffer: http://people.csail.mit.edu/stauffer/Home/index.php
(49)美国密歇根州立大学生物识别研究组(Anil K. Jain教授): http://www.cse.msu.edu/rgroups/biometrics/
(50)美国伊利诺伊州立大学Thomas S. Huang: http://www.beckman.illinois.edu/directory/t-huang1
(51)武汉大学数字摄影测量与计算机视觉研究中心: http://www.whudpcv.cn/index.asp
(52)瑞士巴塞尔大学Sami Romdhani助理研究员: http://informatik.unibas.ch/personen/romdhani_sami/
(53)CMU大学研究员Yang Wang: http://www.cs.cmu.edu/~wangy/home.html
(54)英国曼彻斯特大学Tim Cootes教授: http://personalpages.manchester.ac.uk/staff/timothy.f.cootes/
(55)美国罗彻斯特大学教授Jiebo Luo: http://www.cs.rochester.edu/u/jluo/
(56)美国普渡大学机器人视觉实验室: https://engineering.purdue.edu/RVL/Welcome.html
(57)美国宾利州立大学感知、运动与认识实验室: http://vision.cse.psu.edu/home/home.shtml
(58)美国宾夕法尼亚大学GRASP实验室: https://www.grasp.upenn.edu/
(59)美国内达华大学里诺校区CV实验室: http://www.cse.unr.edu/CVL/index.php
(60)美国密西根大学vision实验室: http://www.eecs.umich.edu/vision/index.html
(61)University of Massachusetts(麻省大学),视觉实验室: http://vis-www.cs.umass.edu/index.html
(62)华盛顿大学博士后Iva Kemelmacher: http://www.cs.washington.edu/homes/kemelmi
(63)以色列魏茨曼科技大学Ronen Basri: http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~ronen/index.html
(64)瑞士ETH-Zurich大学CV实验室: http://www.vision.ee.ethz.ch/boostingTrackers/index.htm
(65)微软CV研究员张正友: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/zhang/
(66)中科院自动化所医学影像研究室: http://www.3dmed.net/
(67)中科院田捷研究员: http://www.3dmed.net/tian/
(68)微软Redmond研究院研究员Simon Baker: http://research.microsoft.com/en-us/people/sbaker/
(69)普林斯顿大学教授李凯:
http://www.cs.princeton.edu/~li/
(70)普林斯顿大学博士贾登:
http://www.cs.princeton.edu/~jiadeng/
(71)牛津大学教授Andrew
Zisserman:
http://www.robots.ox.ac.uk/~az/
(72)英国leeds大学研究员Mark
Everingham:
http://www.comp.leeds.ac.uk/me/
(73)英国爱丁堡大学教授Chris
William:
http://homepages.inf.ed.ac.uk/ckiw/
(74)微软剑桥研究院研究员John
Winn:
http://johnwinn.org/
(75)佐治亚理工学院教授Monson
H.Hayes:
http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/index.html
(76)微软亚洲研究院研究员孙剑:
http://research.microsoft.com/en-us/people/jiansun/
(77)微软亚洲研究院研究员马毅:
http://research.microsoft.com/en-us/people/mayi/
(78)英国哥伦比亚大学教授David
Lowe:
http://www.cs.ubc.ca/~lowe/
(79)英国爱丁堡大学教授Bob
Fisher:
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/
(80)加州大学圣地亚哥分校教授Serge
J.Belongie:
http://cseweb.ucsd.edu/~sjb/
(81)威斯康星大学教授Charles
R.Dyer:
http://pages.cs.wisc.edu/~dyer/
(82)多伦多大学教授Allan.Jepson:
http://www.cs.toronto.edu/~jepson/
(83)伦斯勒理工学院教授Qiang
Ji:
http://www.ecse.rpi.edu/~qji/
(84)CMU研究员Daniel
Huber:
http://www.ri.cmu.edu/person.html?person_id=123
(85)多伦多大学教授:David
J.Fleet:
http://www.cs.toronto.edu/~fleet/
(86)伦敦大学玛丽女王学院教授Andrea
Cavallaro:
http://www.eecs.qmul.ac.uk/~andrea/
(87)多伦多大学教授Kyros
Kutulakos:
http://www.cs.toronto.edu/~kyros/
(88)杜克大学教授Carlo
Tomasi:
http://www.cs.duke.edu/~tomasi/
(89)CMU教授Martial
Hebert:
http://www.cs.cmu.edu/~hebert/
(90)MIT助理教授Antonio
Torralba:
http://web.mit.edu/torralba/www/
(91)马里兰大学研究员Yasel
Yacoob:
http://www.umiacs.umd.edu/users/yaser/
(92)康奈尔大学教授Ramin
Zabih:
http://www.cs.cornell.edu/~rdz/
(93)CMU博士田渊栋:
http://www.cs.cmu.edu/~yuandong/
(94)CMU副教授Srinivasa Narasimhan:
http://www.cs.cmu.edu/~srinivas/
(95)CMU大学ILIM实验室:http://www.cs.cmu.edu/~ILIM/
(96)哥伦比亚大学教授Sheer K.Nayar: http://www.cs.columbia.edu/~nayar/
(97)三菱电子研究院研究员Fatih Porikli :http://www.porikli.com/
(98)康奈尔大学教授Daniel
Huttenlocher:http://www.cs.cornell.edu/~dph/
(99)南京大学教授周志华:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/index.htm
(100)芝加哥丰田技术研究所助理教授Devi Parikh:
http://ttic.uchicago.edu/~dparikh/index.html
(101)瑞士联邦理工学院博士后Helmut Grabner:http://www.vision.ee.ethz.ch/~hegrabne/#Short_CV
(102)香港中文大学教授贾佳亚:http://www.cse.cuhk.edu.hk/~leojia/index.html
(103)南洋理工大学副教授吴建鑫:http://c2inet.sce.ntu.edu.sg/Jianxin/index.html
(104)GE研究院研究员李关:http://www.cs.unc.edu/~lguan/
(105)佐治亚理工学院教授Monson Hayes:http://savannah.gatech.edu/people/mhayes/
(106)图片检索国际会议VOC(微软剑桥研究院组织):http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/
(107)机器视觉开源处理库汇总:http://archive.cnblogs.com/a/2217609/
(108)布朗大学教授Benjamin Kimia:http://www.lems.brown.edu/kimia.html
about multi-camera: http://server.cs.ucf.edu/~vision/projects.html
about 3D Voxel Coloring Rob Hess: http://blogs.oregonstate.edu/hess/code/voxels/
About the particle filters--condensation filter: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/ISARD1/condensation.html
Machine Learning Open Source Software: http://jmlr.csail.mit.edu/mloss/
1、动作识别数据库:Recognition of human actions: http://www.nada.kth.se/cvap/actions/
2、Datasets for Computer Vision Research:http://www-cvr.ai.uiuc.edu/ponce_grp/data/
3、Computer Vision Datasets: http://clickdamage.com/sourcecode/cv_datasets.php
4、里面有好多基本算法 matlab: http://www.mathworks.cn/index.html
5、CVPR 2011中关于grassmann 流形文章的源码: http://itee.uq.edu.au/~uqmhara1/code.html
- Matlab Code for Graph Embedding Discriminant Analysis on Grassmannian Manifolds for Improved Image Set Matching (CVPR), 2011.
- Matlab Code for Optimal Local Basis: A Reinforcement Learning Approach for Face Recognition (IJCV), vol. 81, no. 2, pp. 191-204, 2009.
牛人bolg:
1、Hong Kong Polytechnic University : http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/
2、Computer Vision Resources:资源非常丰富,包含有基本算法。 https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html
3、源代码非常丰富~~ http://homepage.tudelft.nl/19j49/Publications.html
CVonline
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/unfolded.htm
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/CVentry.htm
李子青的大作:
Markov Random Field Modeling in Computer Vision
http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/mrf_book/book.html
Handbook of Face Recognition
(PDF)
http://www.umiacs.umd.edu/~shaohua/papers/zhou04hfr.pdf
张正友的有关参数鲁棒估计著作:
Parameter Estimation Techniques:A
Tutorial with Application to Conic
Fitting
http://research.microsoft.com/~zhang/INRIA/Publis/Tutorial-Estim/Main.html
Andrea Fusiello “计算机视觉中的几何”教程: Elements of Geometric Computer Vision
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/FUSIELLO4/tutorial.html#x1-520007
有关马尔可夫蒙特卡罗方法的资料:
An introduction to Markov chain Monte Carlo
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/SENEGAS/mcmc.html
Markov Chain Monte Carlo for Computer Vision --- A tutorial at ICCV05
http://civs.stat.ucla.edu/MCMC/MCMC_tutorial.htm
有关独立成分分析(Independent Component Analysis , ICA)的资料:
An ICA-Page
http://www.cnl.salk.edu/~tony/ica.html
Fast ICA
http://www.cis.hut.fi/projects/ica/fastica/
The Kalman Filter (介绍卡尔曼滤波器的终极网页)
http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/index.html
Cached k -d tree search for ICP algorithms
http://kos.informatik.uni-osnabrueck.de/download/3dim2007/paper.html
几个计算机视觉研究工具
Machine Vision Toolbox for Matlab
http://www.petercorke.com/Machine Vision Toolbox.html
Matlab and Octave Function for Computer Vision and Image Processing
http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/research/matlabfns/
Bayes Net Toolbox for Matlab
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/BNT/bnt.html
OpenCV (Chinese)
http://www.opencv.org.cn/index.php/首页
Gandalf (A Computer Vision and Numerical Algorithm Labrary)
http://gandalf-library.sourceforge.net/
CMU Computer Vision Home Page
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html
Machine Learning Resource Links
http://www.cse.ust.hk/~ivor/resource.htm
The Bayesian Filtering Library
Optical Flow Algorithm Evaluation (提供了一个动态贝叶斯网络框架,例如递归信息处理与分析、卡尔曼滤波、粒子滤波、序列蒙特卡罗方法等,C++写的)
http://of-eval.sourceforge.net/
MATLAB code for ICP algorithm
http://www.usenet.com/newsgroups/comp.graphics.visualization/msg00102.html
牛人主页:
朱松纯 ( Song-Chun Zhu)
http://www.stat.ucla.edu/~sczhu/
David Lowe (SIFT) (很帅的一个老头哦 ^ ^)
Andrea Vedaldi (SIFT)
http://vision.ucla.edu/~vedaldi/index.html
Pedro F. Felzenszwalb
http://people.cs.uchicago.edu/~pff/
Dougla Dlanman (Brown的一个研究生,在其主页上搜集了大量算法教程和源码)
http://mesh.brown.edu/dlanman/courses.html
Jianbo Shi (Ncuts 的始作俑者)
http://www.cis.upenn.edu/~jshi/
Active Vision Group (Oxford的一个机器视觉研究团队,特色是SLAM,监视,导航)
http://www.robots.ox.ac.uk/ActiveVision/index.html
Juyang Weng(机器学习的专家,Autonomous Mental Development 是其特色 )
Middlebury
College‘s Stereo Vision Data Set
http://cat.middlebury.edu/stereo/data.html
Intelligent Vehicle:
IVSource
Robot Car
http://www.plyojump.com/robot_cars.html
How to Build a Robot: The Computer Vision Part
http://www.societyofrobots.com/programming_computer_vision_tutorial.shtml
收集的一般牛人主页(带代码):
Xiaofei He(machine learning code)
http://people.cs.uchicago.edu/~xiaofei /
YingNian Wu(active base model code)
http://www.stat.ucla.edu/~ywu/research.html
布朗大学计算机主页(可找到该校CS牛人博客)
http://www.cs.brown.edu/research/areas.html
Navneet Dalal(Histograms of Oriented Gradients for Human Detection )
http://www.navneetdalal.com/software
Paul Viola( Robust Real-time Object Detection)
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/viola/
Active LearningRMw平坦软件园
http://active-learning.net/
,这里包括了关于Active
Learning理论以及应用的一些文章,特别是那篇Survey。
Transfer LearningRMw平坦软件园
http://www.cse.ust.hk/TL/
,包括经典的论文以及附带有源码,很方便。
Gaussian ProcessesRMw平坦软件园
RMw平坦软件园
http://www.gaussianprocess.org
包括相关的书籍(有
Carl Edward Rasmussen 的书),相关的程序以及分类的 paper 列表。这也是由 Carl 自己维护的,他应该是将
GP 引入 machine learning 最早的人之一了吧,Hinton 的学生。
Nonparametric Bayesian MethodsRMw平坦软件园
http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/npb.html
这个一看就知道是
Jordan 维护的,主要包括 Dirichlet process 以及相关的其他随机过程在 machine learning
里面如何进行建模,如何进行 approximate inference。主要是文章列表。
Probabilistic Graphical ModelRMw平坦软件园
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/bnintro.html
是
Kevin Murphy 所维护的关于 Bayesian belief networks
的介绍,含有最基本的概念、相关的文献和软件的链接。罕见的 UCB 出来的不是 Jordan 的学生(老板是 Stuart
Russel)。
http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/graphical.html
是
Jordan 系关于这个方面的论文汇编。
http://www.inference.phy.cam.ac.uk/hmw26/crf/
是关于
Conditional Random Fields 方面论文和软件的收集,由 Hanna Wallach 维护。
Compressed SensingRMw平坦软件园
http://www-dsp.rice.edu/cs
这是
Rice 大学维护的论文分类列表、软件链接等。推荐 Emmanuel Candès 所写的tutorial,这人是 David
Donoho 的学生。
TensorRMw平坦软件园
http://csmr.ca.sandia.gov/~tgkolda/pubs/index.html
关于
tensor 的一些偏数学的文章。
Deep Belief NetworkRMw平坦软件园
http://www.cs.toronto.edu/~hinton/csc2515/deeprefs.html
是
Geoffrey Hinton 为研究生开设的 machine learning 课程的 DBN 的 reading
list。
Kernel MethodsRMw平坦软件园
http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/kernels.html
是
Jordan 维护的关于 kernel methods 的文章列表。
Markov LogicRMw平坦软件园
http://ai.cs.washington.edu/pubs 是 UW AI 组的文章,里面关于 Markov logic 的比较多,因为 Pedro Domingos 就是这个组的。
Machine learning theory
http://hunch.net/ 这个网站主要是一些learning theory的东西比较多,想在machine learning 理论上有所建树的同志们可以去看看
牛人:Iasonas Kokkinos (搞统计模型视觉)
发表评论
-
推荐系统note
2013-06-24 18:36 0推荐系统 第一章 Introduction 1.1基本概念 1 ... -
[zz]推荐系统-从入门到精通
2013-04-20 14:38 2493为了方便大家从理论到实践,从入门到精通,循序渐进系统地理解和掌 ... -
机器学习在公司的分享
2013-02-23 12:38 2907机器学习在公司的分享,ppt见附件,主要简单介绍了机器学习: ... -
Deep learning的一些教程[rz]
2013-02-03 19:14 27122转载自http://baojie.o ... -
Deep learning的一些有用链接
2012-11-12 19:09 3495deeplearning tutorials: http:// ... -
计算广告学
2012-08-12 13:53 0计算广告学一: 1、核 ... -
期望最大(EM)算法推导
2012-08-05 19:54 8427X是一个随机向量,我们希望找到 使得取得最大值,这就是关于的最 ... -
信息论学习总结(二)最大熵模型
2012-06-04 08:13 0显然,如果A表示可能的类别,B表示可能的上下文,p应该最大化熵 ... -
信息论学习总结(一)基础知识
2012-06-02 22:57 4410我们考虑一下一个离散的随机变量x,当我们观察到它的一个值,能给 ... -
loss function
2012-05-11 22:54 2601几种损失函数: 对于回归问题: 平方损失: 绝对值损失: −i ... -
Large-Scale Support Vector Machines: Algorithms and Theory
2012-04-12 00:32 0支持向量机是一种流行 ... -
使用SGD(Stochastic Gradient Descent)进行大规模机器学习
2012-05-11 23:01 44125使用SGD(Stocha ... -
构建自己的DSL之三 抓取文件管理
2011-07-18 23:26 1744转载请标明出处:http://fuliang.iteye.co ... -
构建自己的DSL之二 抓取文本处理
2011-07-11 23:18 2293转载请标明出处:http://fuliang.iteye.co ... -
构建自己的DSL之一 Simple Crawler
2011-07-11 22:08 3010转载请标明出处:http://fuliang.iteye.co ... -
paper and book阅读
2011-06-28 23:19 2646我微博每周读论 ... -
模式识别和机器学习 笔记 第四章 线性分类模型(二)
2011-05-29 23:13 04.3 概率判别模型 对于两类的分类问题,我们已经看到c1的后 ... -
模式识别和机器学习 笔记 第四章 线性分类模型(一)
2011-05-26 23:36 9846转载请标明出处: http:/ ... -
[zz]数据挖掘邻域的5篇经典文章
2011-05-12 13:50 1781转载自 http://www.dataminingblog.c ... -
模式识别和机器学习 第六章 核方法
2011-05-11 23:55 0在第3,4章,我们已经考虑了回归和分类的线性参数模型,参数向量 ...
相关推荐
机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科,主要研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构...
机器学习算法通过识别数据中的模式并使用这些模式进行预测或决策,无须进行明确编程。机器学习分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。它广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、生物...
3. **计算机视觉**:图像识别、目标检测、视频分析等领域,常用卷积神经网络(CNN)等模型实现。 4. **金融风控**:信用评估、欺诈检测等场景,利用监督学习算法建立风险模型。 5. **医疗健康**:疾病诊断、基因组学...
首先,关于Python机器学习,这是一门涵盖了数据处理、模式识别、预测建模等多方面的技术。Python由于其简洁易懂的语法和丰富的库支持,在机器学习领域得到了广泛的应用。Python语言在数据科学领域中尤为流行,因为其...
根据给定的信息,标题中提到了“Python机器学习”、“十大算法”以及“Apriori”。接下来,我将逐一解释这些知识点。...这些都是机器学习领域的基础知识点,对于理解数据挖掘、模式识别等有着重要的意义。
在机器学习中,模型通过在数据集上训练,从而具备识别数据模式和做出预测的能力。常见机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。 3. 支持向量机(SVM):SVM是一种有效的分类算法,尤其适用于两类分类问题...
2. 机器学习:机器学习是人工智能的一个分支,它使得计算机系统能够从数据中学习和改进,而不需要明确地编程。机器学习算法可以在特定任务上进行训练,然后用来预测、分类或执行其他任务。 3. 算法:算法是解决特定...
吴恩达教授是全球知名的计算机科学家,他在机器学习领域的贡献不言而喻。他开设的“机器学习”课程是许多初学者和专业人士入门的首选,其作业设计深入浅出,旨在帮助学生扎实掌握各种机器学习算法。这份名为“吴恩达...
base zz zz zz zz zz base zz zz zz zz zz base zz zz zz zz zz base zz zz zz zz zz
机器学习算法是机器学习领域的核心内容,它们是解决问题的蓝图,让计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。虽然标题中提到了“十大算法”,但并没有具体指出哪些算法。通常认为重要的机器学习算法包括但不限于线性...
根据标题、描述和部分链接内容,我们可以得知,文档涉及的主题是Python机器学习中的一个特定算法——AdaBoost。从标签中可以看出,这份文档可能是一份模板或素材,旨在展示如何在Python中实现AdaBoost算法。由于文件...
2. **深度学习定义**:深度学习是机器学习的一个分支,它主要基于多层神经网络模型进行特征学习和模式识别。深度学习能够自动地从原始数据中学习到层次化的表示形式,从而在许多领域取得了显著的成绩。 #### 二、...
在Android平台上实现人脸识别功能,通常会涉及到图像处理、机器学习以及计算机视觉等技术。这个"Android 人脸识别功能使用源码"应该包含了一个完整的示例项目,帮助开发者了解并实现人脸检测和识别的过程。下面我们...
首先,机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进性能,而无需通过明确的编程指令来实现。Python作为一门编程语言,在机器学习领域有着广泛的应用,这得益于其简洁的语法、丰富的数据处理...
在IT领域,模式识别是一种重要的计算机视觉技术,用于分析和理解图像或数据中的模式,以自动识别特定的对象、特征或行为。在这个实例中,“1-模板匹配与车牌识别.zip”是一个压缩包,包含了使用MATLAB语言实现的模式...
标题中提到的“Python机器学习十大算法”以及特别指出的“kNN”代表了文档的核心内容是关于在Python中实现机器学习的十大算法,其中“kNN”代表了最近邻算法,这是一种基础且广泛应用的分类与回归算法。kNN算法简单...
标题中提到的“Python机器学习十大算法”及“C4.5”指代的是一些在Python环境下可以实现的机器学习算法,以及特别提及了C4.5算法,这是一个经典的决策树分类算法。在机器学习领域,算法的选择对于构建有效的预测模型...
在这个领域,计算机视觉和机器学习是核心,它们允许算法理解并分析图像中的内容。下面将详细讨论相关知识点。 一、图像处理基础 图像处理是计算机科学的一个分支,它涉及对数字图像进行操作以提取有用信息或改善...
ZZ-2022031 计算机检测维修与数据恢复赛项赛题 中职赛项 适合正在准备技能大赛的人群
Python机器学习Python机器学习及实践教程源码提取方式是百度网盘分享地址