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VS2013+opencv2.4.10提取HOG特征使用KNN识别手势

离线识别手势图像,提取手势的HOG特征使用KNN进行识别

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python最新深度学习与机器学习视频

该资源以python为工具学习深度学+机器学习。资源内容(深度学习基础与机器学习介绍+算法与应用)

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数学建模算法大全-带目录

马氏链、神经网络、时间序列、多元分析等算法,简单易懂

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神经网络与深度学习

深度学习资料,中文版。深度学习必备! 这本书最初是我学习 Neural Networks and Deep Learning 时做的中⽂笔记,因为原书中有很 多数学公式,所以我⽤ L A T E X 来编写和排版,并将所有 L A T E X 源码放置在 GitHub。其中部分内容 取⾃ Xiaohu Zhu 已经完成的翻译来避免重复的⼯作。 第三、第四章的部分内容和原⽂略有不同。原⽂中这两章的部

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数据挖掘十大算法

1、已知一系列的训练样例,很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述;但与此不同,基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例,它分析这个新实例与以前存储的实例的关系,并据此把一个目标函数值赋给新实例。 2、基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上,很多技术只建立目标函数的局部逼近

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基于YCbCr色彩空间和特征定位的人脸识别

基于YCbCr色彩空间和特征定位的人脸识别,论文中有原理讲解,并附有详细代码及效果图

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optimization

梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来,如果我们需要求解损失函数的最大值,这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习

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apm pix8固件

关于PX4各线程启动和启动参数的问题,对初学者来说还是比较懵逼的,如下讨论希望可以帮到刚踏入PX4的新人或者仍然迷糊的老手。为了保护隐私,已把QQ中间三位数隐去。 关于如下讨论涉及的rcS的问题可以参考我的blog中关于这一部分的介绍,APM和PX4都有类似的rcS。Blog地址

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cs231a课件(第二部分)

除cs231n外的又一个计算机视觉必修课cs231a,这是第二部分课件,欢迎下载学习~