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libSVM 参数选择[预测标签，准确率，决策值]=svmpredict(测试标签，测试数据，训练的模型);原文参考：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6539192关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]：http... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 20:24
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对SVM的个人理解之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子、对偶问题等等被搞的焦头烂额。在培乐园听了讲课之后才算比较清晰的了解了... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 20:23
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使用libsvm对MNIST数据集进行实验在学SVM中的实验环节，老师介绍了libsvm的使用。当时看完之后感觉简单的说不出话来。1. libsvm介绍虽然原理要求很高的数学知识等，但是libsvm中，完全就是一个工具包，拿来就能用。当时问了好几遍老师，公司里做svm就是这么简单的？敲几个命令行就可... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 20:22
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Gabor变换Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。另外Gabor函数与人眼的生物作用相仿，所以经常用作纹理识别上，并取得了较好的效果。Gabor变换是短时Fourier变换中当窗函数取为高斯函数时的一种特殊情况.根据卷积定理，我们知道傅里叶变... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 20:18
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小波变换简介小波分析属于信号时频分析的一种，在小波分析出现之前，傅立叶变换是信号处理领域应用最广泛、效果最好的一种分析手段。傅立叶变换是时域到频域互相转化的工具，从物理意义上讲，傅立叶变换的实质是把这个波形分解成不同频率的正弦波的叠加和。正是傅立叶变换的这种重要的物理意义，决定了傅立叶变换在信号分析... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 20:16
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基于opencv的小波变换提供函数DWT()和IDWT()，前者完成任意层次的小波变换，后者完成任意层次的小波逆变换。输入图像要求必须是单通道浮点图像，对图像大小也有要求（1层变换：w,h必须是2的倍数；2层变换：w,h必须是4的倍数；3层变换：w,h必须是8的倍数......），变换后的结果直接保... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 20:13
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降维（一）----说说主成分分析(PCA)的源头降维系列：降维（一）----说说主成分分析(PCA)的源头降维（二）----Laplacian Eigenmaps---------------------主成分分析（PCA）在很多教程中做了介绍，但是为何通过协方差矩阵的特征值分解能够得到数据的主成分... 阅读全文
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Li Fei-fei写给她学生的一封信，如何做好研究以及写好PAPER在微博上看到的，读完还是有些收获的，首先是端正做research的态度。我是从这里看到的：http://www.vjianke.com/ZM0BC.clip-------------------------------------... 阅读全文
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偶尔转帖：AI会议的总结（by南大周志华）说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全.同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3... 阅读全文
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颜色空间摘自：http://blog.csdn.net/juyingmin/article/details/5689591 （注：做了一些完善工作）1,CMY/CMYK颜色空间 青、品红、黄（CMY）（Cyan、Magenta、Yellow）彩色模型是彩色图象印刷行业使用的彩色空间，在彩色立方体中... 阅读全文
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小波变换 C++ opencv 实现小波简介：http://www.blogbus.com/shijuanfeng-logs/221293135.html源码：/// 小波变换Mat WDT( const Mat &_src, const string _wname, const int _lev... 阅读全文
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小波最近要用到小波，matlab中有现成的小波函数，但opencv中没有，很好奇opencv怎么没把这么重要的工具包含进去。网上找了资料很多，但太杂，重复太多。终于发现了一篇系统介绍小波的，O(∩_∩)O哈哈~ 分享之：http://ivm.sjtu.edu.cn/files/wavelet/%E7... 阅读全文
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机器学习的数学基础（1）--Dirichlet分布这一系列（机器学习的数学基础）主要包括目前学习过程中回过头复习的基础数学知识的总结。基础知识：conjugate priors共轭先验 共轭先验是指这样一种概率密度：它使得后验概率的密度函数与先验概率的密度函数具有相同的函数形式。它极大地简化了贝叶... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 19:33
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支持向量机的优缺点SVM有如下主要几个特点：(1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射；(2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心；(3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量；(4... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 19:32
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二维卷积c代码二维信号的卷积原理请参考另外一篇文章：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/43702241这里直接给出参考代码：[cpp]view plaincopyvoidConv2(int**filter,int**arr,int**re... 阅读全文
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原文：http://www.cnblogs.com/laov/p/3541414.htmlLinux简介及Ubuntu安装常见指令系统管理命令打包压缩相关命令关机/重启机器Linux管道Linux软件包管理vim使用用户及用户组管理文件权限管理大牛笔记-www.weixuehao.com来自：htt... 阅读全文
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Logistic回归Part I: 线性回归线性回归很常见，给你一堆点，作出一条直线，尽可能去拟合这些点。对于多维的数据，设特征为xi，设函数h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn为拟合的线性函数，其实就是内积，实际上就是y=wTx+b那么如何确定这些θ参数（parament）才能保证拟... 阅读全文
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Softmax回归Reference：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regressionhttp://deeplearning.net/tutorial/logreg.html起源：Logistic的二类分类Softmax回归是Lo... 阅读全文
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BP神经网络起源：线性神经网络与单层感知器古老的线性神经网络，使用的是单层Rosenblatt感知器。该感知器模型已经不再使用，但是你可以看到它的改良版：Logistic回归。可以看到这个网络，输入->加权->映射->计算分类误差->迭代修改W、b，其实和数学上的回归拟合别无二致。Logistic回... 阅读全文
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卷积神经网络起源：喵星人的视觉皮层1958 年，一群奇葩的神经科学家把电极插到喵星人的脑子里，去观察视觉皮层的活动。从而推断生物视觉系统是从物体的小部分入手，经过层层抽象，最后拼起来送入处理中心，减少物体判断的可疑性的。这种方法就与BP网络背道而驰。BP网络认为，大脑每个神经元都要感知物体的全部（全... 阅读全文
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降噪自动编码器（Denoising Autoencoder)起源：PCA、特征提取....随着一些奇怪的高维数据出现，比如图像、语音，传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战。数据维度过高，数据单调,噪声分布广，传统方法的“数值游戏”很难奏效。数据挖掘？已然挖不出有用的东西。为了解决高维度的问... 阅读全文
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栈式自动编码器(Stacked AutoEncoder)起源：自动编码器单自动编码器，充其量也就是个强化补丁版PCA，只用一次好不过瘾。于是Bengio等人在2007年的 Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks中，仿照stacked RBM构成的DBN... 阅读全文
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限制Boltzmann机（Restricted Boltzmann Machine）起源：Boltzmann神经网络Boltzmann神经网络的结构是由Hopfield递归神经网络改良过来的，Hopfield中引入了统计物理学的能量函数的概念。即，cost函数由统计物理学的能量函数给出，随着网络的训... 阅读全文
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Caffe学习笔记CaffeCaffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by the Berkeley Vision and Learn... 阅读全文
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MATLAB conv2卷积的实现二维卷积的算法原理比较简单，参考任意一本数字信号处理的书籍，而matlab的conv2函数的滤波有个形状参数，用下面的一张图很能说明问题：这里给出一种最原始的实现方案。这种实现对于数据矩阵大小为1000x1000，卷积核矩阵大小为20x20，在我的机器上需要大约1秒... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 19:00
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二维卷积的基本原理 阅读全文
posted @ 2015-06-19 18:58
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范数的物理意义（转）在介绍主题之前，先来谈一个非常重要的数学思维方法：几何方法。在大学之前，我们学习过一次函数、二次函数、三角函数、指数函数、对数函数等，方程则是求函数的零点；到了大学，我们学微积分、复变函数、实变函数、泛函等。我们一直都在学习和研究各种函数及其性质，函数是数学一条重要线索，另一条重... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 18:43
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卷积的本质及物理意义（全面理解卷积）卷积的本质及物理意义提示：对卷积的理解分为三部分讲解1）信号的角度2）数学家的理解（外行）3）与多项式的关系1 来源卷积其实就是为冲击函数诞生的。“冲击函数”是狄拉克为了解决一些瞬间作用的物理现象而提出的符号。古人曰：“说一堆大道理不如举一个好例子”，冲量这一物理... 阅读全文
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从稀疏表示到低秩表示（五）确定研究方向后一直在狂补理论，最近看了一些文章，有了些想法，顺便也总结了representation系列的文章，由于我刚接触，可能会有些不足，愿大家共同指正。从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容：一、sparse representation二、NCSR（Nonloca... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 18:40
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从稀疏表示到低秩表示（四）确定研究方向后一直在狂补理论，最近看了一些文章，有了些想法，顺便也总结了representation系列的文章，由于我刚接触，可能会有些不足，愿大家共同指正。从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容：一、sparse representation二、NCSR（Nonloca... 阅读全文
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从稀疏表示到低秩表示（三）确定研究方向后一直在狂补理论，最近看了一些文章，有了些想法，顺便也总结了representation系列的文章，由于我刚接触，可能会有些不足，愿大家共同指正。从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容：一、sparse representation二、NCSR（Nonloca... 阅读全文
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从稀疏表示到低秩表示（二）确定研究方向后一直在狂补理论，最近看了一些文章，有了些想法，顺便也总结了representation系列的文章，由于我刚接触，可能会有些不足，愿大家共同指正。从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容：一、sparse representation二、NCSR（Nonloca... 阅读全文
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从稀疏表示到低秩表示（一）确定研究方向后一直在狂补理论，最近看了一些文章，有了些想法，顺便也总结了representation系列的文章，由于我刚接触，可能会有些不足，愿大家共同指正。从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容：一、sparse representation二、NCSR（Nonloca... 阅读全文
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机器学习中的正则化和范数规则化正则化和范数规则化文章安排：文章先介绍了正则化的定义，然后介绍其在机器学习中的规则化应用L0、L1、L2规则化范数和核范数规则化，最后介绍规则化项参数的选择问题。正则化(regularization)来源于线性代数理论中的不适定问题，求解不适定问题的普遍方法是:用一族与... 阅读全文
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数据降维--低秩恢复在实际的信号或图像采集与处理中，数据的维度越高， 给数据的采集和处理带来越大的限制。例如，在采集三维或四维(三个空间维度再加上一个频谱维度或一个时间维度) 信号时，往往比较困难。然而，随着数据维数的升高，这些高维数据之间往往存在较多的相关性和冗余度。信号的维度越高，由于数据本身信... 阅读全文
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LibLinear（SVM包）的MATLAB安装1LIBSVM介绍LIBSVM是众所周知的支持向量机分类工具包（一些支持向量机（SVM）的开源代码库的链接及其简介），运用方便简单，其中的核函数（常用核函数-Kernel Function）可以自己定义也可以默认。但是对一些大数据来说，有没有非线性映射... 阅读全文
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林达华推荐的几本数学书转自：http://dahua.spaces.live.com/default.aspx1.线性代数(Linear Algebra)：我想国内的大学生都会学过这门课程，但是，未必每一位老师都能贯彻它的精要。这门学科对于Learning是必备的基础，对它的透彻掌握是必不可少的。我... 阅读全文
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如何读懂一篇学术论文如何读懂一篇学术论文？要想针对一个科学课题形成真正训练有素的观点，你需要熟悉这个领域当前的研究。而要想能够在众多对研究的解读中区分出良莠，你必须乐于阅读原文献，并具备独立阅读这些文献的能力。对于每一位博士和科学家来说，阅读和理解研究论文是他们在研究生院必须掌握的技能。你也可以学会... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 18:23
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自己整理的计算机视觉领域稍微容易中的期刊（第一版）模式识别，计算机视觉领域，期刊(1)patternrecognitionletters,从投稿到发表，一年半时间(2)Patternrecognition不好中，时间长(3)IEICETransactionsonInformationandSyste... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 17:37
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矩阵分解（rank decomposition）文章代码汇总矩阵分解（rank decomposition）本文收集了现有矩阵分解的几乎所有算法和应用，原文链接：https://sites.google.com/site/igorcarron2/matrixfactorizationsMatrix ... 阅读全文
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matlab怎么同时显示imshow 两幅图片matlab怎么同时显示imshow 两幅图片方法一：subplot()函数subplot(2,1,1);subplot(2,1,2);分上下或者左右显示两张图片...例如：原始图片分两个窗口显示：hehe=uint8(hehe);figure(1)im... 阅读全文
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理解sparse coding稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型----------------------------------... 阅读全文
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图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型----------------------------... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 17:29
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Spatial Pyramid Matching 小结稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型----------------------... 阅读全文
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稀疏模型与结构性稀疏模型稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型-------------------------------------... 阅读全文
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机器学习是什么不久以前读的一篇好文，主要是讲机器学习到底是属于什么学科或者研究领域，同时也介绍到了ML与AI之间的关系。作者是南京大学的周志华老师。废话少说，直接上文章。------------------------------------------------------- 机器学习现在是... 阅读全文
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Computer Vision的尴尬---by林达华Computer Vision是AI的一个非常活跃的领域，每年大会小会不断，发表的文章数以千计（单是CVPR每年就录取300多，各种二流会议每年的文章更可谓不计其数），新模型新算法新应用层出不穷。可是，浮华背后，根基何在？对于Vision，虽无大成... 阅读全文
posted @ 2015-06-19 17:21
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机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习... 阅读全文
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机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习... 阅读全文
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LibLinear（SVM包）使用说明之（三）实践LibLinear（SVM包）使用说明之（三）实践zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09我们在UFLDL的教程中，Exercise: Convolution and Pooling这一章节，已经得到了cn... 阅读全文
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LibLinear（SVM包）使用说明之（二）MATLAB接口LibLinear（SVM包）使用说明之（二）MATLAB接口zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09一、介绍 LIBLINEAR是一个简单的求解大规模规则化线性分类和回归的软件包。本文介绍在M... 阅读全文
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LibLinear（SVM包）使用说明之（一）READMELibLinear（SVM包）使用说明之（一）READMEzouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 本文主要是翻译liblinear-1.93版本的README文件。里面介绍了liblinear的详... 阅读全文
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和机器学习和计算机视觉相关的数学和机器学习和计算机视觉相关的数学之一（以下转自一位MIT牛人的空间文章，写得很实际：）作者：Dahua感觉数学似乎总是不够的。这些日子为了解决research中的一些问题，又在图书馆捧起了数学的教科书。从大学到现在，课堂上学的和自学的数学其实不算少了，可是在研究的过程... 阅读全文
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深度神经网络结构以及Pre-Training的理解Logistic回归、传统多层神经网络1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段，其任务是优化目标函数：h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn线性回归的求解法通常为两种：①解优化多... 阅读全文
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CNN训练Cifar-10技巧关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。说白了，就是看你穷的没钱搞研究，就施舍给你。Hinton、Be... 阅读全文
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人脸识别必读的N篇文章一，人脸检测/跟踪人脸检测/跟踪的目的是在图像/视频中找到各个人脸所在的位置和大小；对于跟踪而言，还需要确定帧间不同人脸间的对应关系。1,Robust Real-time Object Detection.Paul Viola,Michael Jones. IJCV 2004.... 阅读全文
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牛逼顿这斜乜的眼神，微微上扬的左嘴角，坚挺的鹰钩鼻，笑而不语……确实透着股秒杀春哥，视女人为粪土的轰轰牛气。作者：singularitys3月28日是牛顿的忌日，但是知道的人很少，我们毕竟更关心沈殿霞和张国荣。其实牛顿老师在科学圈里曾经很有权势，被女王封了爵位成了贵族，人称牛爵爷，官至皇家造币局局长... 阅读全文
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