随笔分类 - 机器学习
摘要：【深度学习】最新的一些开源face alignment及评价 转载 2017年01月12日 11:33:39 2047 转载 2017年01月12日 11:33:39 2047 dlib ：https://github.com/davisking/dlib/tree/v18.18 评价：速度快，可商
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摘要：一直以来对OpenCV的边缘检测不满意，现在的边缘检测主要是基于各种算子，很多时候，边缘没办法非常细致的分割出来，后面ML的加入提供了更多的思路，在这里记录一下，最近的一些探索和想法，首先上一张图。 目的在于提取图像中黑色纹路的地方，尝试过边缘增强，对比度增强算法，各种enhancement。 效果
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摘要：一、动机 最近打算折腾vn.py，但只有py27版本的，因为一向习惯使用最新稳定版的，所以不得不装py27的环境，不得不说 Python的全局锁真的很烦。 身为懒癌患者，必然使用全功能的anaconda，但不想同时装py27和py35两个版本的anaconda巨无霸（同时装两个， 不知道conda是
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72982230 之前在博客《keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）》一直在倒腾VGG16的fine-tuning，然后因为其中的Flatt
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72885715 人脸识别热门，表情识别更加。但是表情识别很难，因为人脸的微表情很多，本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。 Keras系列： 1、keras系列︱Sequentia
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72859145 中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
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摘要：由于WIN版本的tensorflow使用 fit_generator时候，出现错误，但是mac 不会出现， 所以的解决方法就是https://github.com/fchollet/keras/issues/5071 里面把
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/eclipsesy/article/details/78388468?utm_source=debugrun&utm_medium=referral 0 简介 人脸识别大致分为如下三个部分： 人脸检测 face detection 人脸对齐 face
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摘要：机器学习中大量的用到了Python，因此需要有pycharm作为Python的编译工具，配合anconda环境进行配置，将macos,tensorflow ,python的配置记录下： ok,配置完tensorflow anconada的环境，然后打开pycharm。然后配置pycharm-pref
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摘要：1.Used Libraries, Datasets, and Models 1.1 Libraries 1.2 Datasets 1.3 Models Structure 1.3 Available pre-trained model 2. TensorFlow Tips 2.1 Using GP
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摘要：一、简单的多元线性回归： data.txt 回归代码： 简单的得到一个变换的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression岭回归 其实就是在回归前对数据进行预处理，去掉一些偏差数据的影响。 1、一般线性回归遇到的问题 在处理复杂的数据的回归
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摘要：MATLAB机器学习没看到啥教程，只有一系列函数，只好记录下： MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现，并可进行高级配置（比如训练决策树时设置的各种参数） ，这里由于篇幅的限制，不再详细描述。我仅列出我认为的最简单的使用方法。详细使用方法，请按照我给出的函数名，在matlab使用如下命令，进
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摘要：http://blog.csdn.net/yiyouxian/article/details/51992721
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摘要：一、二元输入特征线性回归 测试数据为：ex1data2.txt Python代码如下： 二、多元线性回归，以三个特征输入为例 输入数据：testdata.txt。其中第一列是指输入的数据序列，不可读入 python 代码：
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摘要：引自：http://www.cnblogs.com/taichu/p/5251332.html ###########################
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摘要：1.OpenCV中的神经网络 OpenCV中封装了类CvANN_MLP，因而神经网络利用很方便。 首先构建一个网络模型： CvANN_MLP ann; Mat structure(1,3,CV_32SC1); structure.at<uchar>(0) = 10; structure.at<uch
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摘要：http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料 1）HANDS CVPR 2016 2）HANDS 2015 Dataset 3）CVPR 2016 4）Hand 3D Pose Estimation (C
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摘要：引自：http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/45047377 有幸用最近两个月的业余时间把”统计机器学习”一书粗略的学习了一遍，同时结合“模式识别”、“数据挖掘概念与技术”的知识点，对机器学习的一些知识结构进行梳理与总结： 机器学习包括
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