摘要：
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k-means
好久没有写 blog 了，一来是 blog 下线一段时间，而租 DreamHost 的事情又一直没弄好；二来是没有太多时间，天天都跑去实验室。现在主要折腾 Machine Learning 相关的东西，因为很多东西都不懂，所以平时也找一些资料来看。按照我以前的更新速度的话，这么长时间不写 blog 肯定是要被闷坏的，所以我... 阅读全文
摘要：
http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597 在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函... 阅读全文
摘要：
zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 上一文对主要的分割方法做了一个概述。那下面我们对其中几个比较感兴趣的算法做个学习。下面主要是Graph Cut，下一个博文我们再学习下Grab Cut，两者都是基于图论的分割方法。另外OpenCV实现了Grab Cut，具体的源码解读见博文更新。接触时间有限，若有错误，还望各位前辈指正，谢谢。 Graph... 阅读全文
摘要：
http://blog.csdn.net/cxf7394373/article/details/6955530 1. 直方图匹配方法 对比直方图相似性的方法有四种： (1) 相关度 (2) 卡方系数 (3) 相交系数 (4) 巴氏距离 在快速但是不怎么准确匹配的情况下，Intersection方法的效果好， 而在慢速但较精确的情况下，用卡方或者巴氏距离效果好... 阅读全文