摘要：
SVM上：这个算法应该是机器学习这门课里最重要的部分了。 首先是SVM的思想：找到超平面，将两类中距离最近的点分的越开越好（直至二者相等）。 然后是函数间隔和几何间隔的定义，二者之间的区别。 接着是超平面模型的建立，看看它是如何将问题转化为凸优化问题的。 SVM第一个... 阅读全文
posted @ 2015-05-06 09:31
牧马人夏峥
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摘要：
转自：http://www.cvchina.net/post/151.html 这篇文章主要介绍了一些常用算法的优缺点，言简意赅，不错。 阅读全文
posted @ 2015-05-05 11:40
牧马人夏峥
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摘要：
感知机：这是最简单的一个机器学习算法，不过有几点还是要注意一下。 首先是损失函数的选取，还有为了使损失函数最小，迭代过程采用的梯度下降法，最后得到最优的w,b 直观解释就是，调整w,b的值，使分离超平面向误分类点移动，以减小误分点与超平面的距离，直至超平面 ... 阅读全文
posted @ 2015-05-05 09:19
牧马人夏峥
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摘要：
《统计学习方法》这本书上写的太抽象，可参考这位大神的：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html 阅读全文
posted @ 2015-05-04 14:27
牧马人夏峥
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摘要：
参考：http://www.cnblogs.com/king1302217/archive/2011/01/04/1925249.html 阅读全文
posted @ 2015-05-01 08:37
牧马人夏峥
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摘要：
参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html 照着这位大神的代码运行了一下，发现meanshift的跟踪效果要好于camshift，不知道什么原因 看看这位对meanshift的整体理解，感觉思... 阅读全文
posted @ 2015-04-23 19:59
牧马人夏峥
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参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/04/29/2476277.html 阅读全文
posted @ 2015-04-23 09:24
牧马人夏峥
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摘要：
粒子滤波用于跟踪，参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/18/2404817.html http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/45535423 阅读全文
posted @ 2015-04-21 10:35
牧马人夏峥
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参考：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html 可以参考李航的统计学习方法，给了个例子，便于理解 阅读全文
posted @ 2015-04-21 09:24
牧马人夏峥
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摘要：
参考：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html k-means是无监督的聚类算法，比较简单，但包含的思想不简单，与后面很难的EM有很大关联 阅读全文
posted @ 2015-04-21 08:48
牧马人夏峥
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