原创 Ubuntu14.04 安裝VTK7.1.1 並在QT 4.5.3下調用
1.VTK7.1.1 源碼安裝。（官網下載） 參考：https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/78822169 2.修改CmakeLists.txt 按官網指導：https://vt
2020-06-16 12:24:55
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原创 理解dropout,梯度下降,反向傳播算法
1. Dropout出現的原因 在機器學習的模型中，如果模型的參數太多，而訓練樣本又太少，訓練出來的模型很容易產生過擬合的現象。在訓練神經網絡的時候經常會遇到過擬合的問題，過擬合具體表現在：模型在訓練數據上損失函數較小，預測準確率較高；但
2019-06-23 14:29:27
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原创 機器學習之激活函數
1.概念 神經網絡中的每個神經元節點接受上一層神經元的輸出值作爲本神經元的輸入值，並將輸入值傳遞給下一層，輸入層神經元節點會將輸入屬性值直接傳遞給下一層（隱層或輸出層）。在多層神經網絡中，上層節點的輸出和下層節點的輸入之間具有一個函數關係
2019-06-20 14:38:54
原创 機器學習任務類別&&性能度量
1.何謂“學習” 學習（Mitchell 1997定義）：對某類任務T和性能度量P，一個計算機程序被任務可以從經驗E中學習是指，通過經驗E改進後，它在任務T上由性能度量P衡量的性能有所提升。 2.任務T 分類 輸入缺失分類 迴歸 轉錄：機
2019-06-20 14:38:54
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原创 &&機器學習實戰&&DBSCAN
1.概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪聲的基於密度的聚類方法)是一種很典型的密度聚類算法，和K-Means，BIRCH這些一
2019-06-18 14:39:53
原创 原型聚類&&密度聚類&&層次聚類
1.原型聚類 原型聚類算法假設聚類結構可以通過一組原型刻畫，通常算法先會對原型進行初始化，然後對原型進行迭代更新求解。不同的原型表示和不同的求解方式會產生不同的算法。 下面主要介紹三種典型的原型聚類算法：k 均值、學習向量量化 和 高斯混
2019-06-18 14:39:53
原创 區別：強化學習&&集成學習&&增強學習&&規則學習
1.強化學習 強化學習是智能體（Agent）以“試錯”的方式進行學習，通過與環境進行交互獲得的獎賞指導行爲，目標是使智能體獲得最大的獎賞，強化學習不同於連接主義學習中的監督學習，主要表現在強化信號上，強化學習中由環境提供的強化信號是對產生
2019-06-18 14:39:53
原创 &&機器學習實戰&&K均值聚類
1.概述 聚類是一種無監督學習，它將相似的對象歸到同一個簇中。聚類方法幾乎可以應用於所有對象，簇內的對象越相似，聚類的效果越好。 k-均值聚類之所以稱爲是因爲它可以發現k個不同的簇，且每個簇的中心採用簇中所含值
2019-06-17 14:40:24
原创 &&機器學習實戰&&AdaBoost算法
1.概述 當做重要決定時，大家可能都會考慮吸取多個專家而不只是一個人的意見。機器學習也是。這就是元算法（meta algorithm）背後的思路。元算法是對其他算法進行組合的一種方式。AdaBoost是目前最流行的元算法。 單層決策樹（d
2019-06-14 19:16:20
原创 &&機器學習實戰&&支持向量機
1.概述 有些人認爲SVM是最好的現成的分類器，這裏說的現成值得是分類器不加修改即可直接使用。同時，這意味着在數據上應用基本形式的svm分類器就可以得到低錯誤率的結果。svm能夠對訓練集之外的數據點作出很好的分類決策。 SVM有很多實現，
2019-06-12 16:57:16
原创 &&機器學習實戰&&Logistic迴歸
1.概述 假設現在有一些數據點，我們用一條直線對這些點進行擬合，該擬合過程就稱作迴歸。利用Logisti迴歸進行分類的主要思想是：根據現有的數據對分類邊界線建立迴歸公式，以此進行分類。這裏的迴歸一詞源於最佳擬合，表示要找到最佳擬合參數集。
2019-06-12 16:57:16
原创 視頻和激光融合目標檢測筆記
1.文章一 爲提高軍用地面無人平臺自主跟隨過程中對目標領航車輛檢測識別的準確性和實時性, 提出了一種基於激光雷達和視覺攝像機信息融合的目標領航車檢測識別方法。 在識別系統工作前,需對激光雷達和攝像機兩種傳感器進行標定,確定激光雷達座標、
2019-06-12 16:57:16
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原创 &&機器學習實戰&&樸素貝葉斯
1.概述 分類器有時很難給出該數據實例屬於哪一類這類問題的明確答案，這時可以要求分類器給出一個最優的類別猜測結果，同時給出這個猜測的概率估計值。之所以稱爲’樸素‘，是因爲整個形式化過程只做最原始，最簡單的假設。 優點：在數據較少的情況下仍
2019-06-12 16:57:16
原创 【機器學習實戰】chapter 1
1.機器學習 機器學習的主要任務就是分類。決定用某個機器學習算法進行分類，首先需要做的是算法訓練，即如何學習分類。通常我們爲算法輸入大量已分類數據作爲算法的訓練集。目標變量是機器學習算法的預測結果。 分類算法：目標變量是標稱型； 迴歸算法
2019-06-10 15:10:45
原创 qt4.8 ubuntu14.04 第一次調試ROS節點遇到的問題
問題一.ROS_MASTER_URI is not defined in the environment. 這個錯誤其實是qt不能夠加載ROS的環境變量進來，解決辦法是必須先使用roscore在終端啓動ROS，再打開qt。這樣就解決了這個
2019-02-24 02:59:59
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