摘要： 在彻底了解mean shift之前，我们需要解决三个问题： 第一个问题：无参数密度估计 无参数密度估计，它对数据分布规律没有附加任何假设，而是直接从数据样本本身出发研究数据分布特征，对先验知识要求少，完全依靠训练数据进行估计，而且能够处理任意的概率分布。 eg. 直方图法，最近邻域法，核密度估计法。 而有参数密度估计有：高斯统计模型 举个例子： 有N个数据点，它们的坐标分布如下图所示，如何求出这个... 阅读全文

摘要： Caffe （Convolution Architecture For Feature Extraction）作为深度学习CNN一个非常火的框架，对于初学者来说，搭建Linux下的Caffe平台是学习深度学习关键的一步，其过程也比较繁琐，回想起当初折腾的那几天，遂总结一下Ubuntu14.04的配置过程，方便以后新手能在此少走弯路。 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些... 阅读全文