原创 讀書《統計學習方法》
今天看了前三章，主要鞏固了一些概念20150227 1、統計學習 的相關概念： 監督、非監督、半監督、強化學習 統計學習的三要素：模型、策略與算法 模型評估、模型選擇、 正則化與交叉驗證、泛化；生成與判別模型、分類、迴歸 2、感知機
2020-02-21 02:27:10
原创 日記2014-4-25
今天好大的風啊。幸好回來時沒下雨。 完成： 1、論文【22】的閱讀 2、GMM及EM算法進一步瞭解 3、worapan論文看了一部分 4、視頻1 明天計劃：
2020-02-21 02:27:10
原创 Face Recognition 主要方法
本文摘自：http://www.face-rec.org/ 一、基於圖像的算法 1,） PCA 2 ) ICA 3) LDA 4) EP:Evolutionary Pursuit 5）EBGM :Elastic Bunch Graph M
2020-02-21 02:27:10
原创 新博科研學習計劃及作息安排
我的時間很短，任務很重，一定要堅持。 本週計劃 一、科研計劃 一週的時間調研，重點關注最新的領域。壓縮感知、計算機視覺、機器學習等方向是關注點。 1、壓縮感知，繼續讀文獻，把綜述的內容完全搞通。 2、計算機
2020-02-21 02:27:09
原创 Weekly plan & time schedule
開學已兩個月，廢了一個月，被雜事纏身，沒有自我約束力。下面開始每天報道計劃如下： 每週制定計劃，並在最後一天寫總結。一個星期一個週期，一天一個任務量，每天彙報任務完成情況。（就從今天開始）週六----下週五
2020-02-21 02:27:09
原创 基於彈性束圖匹配的人臉識別
原文地址：基於彈性束圖匹配的人臉識別(自己做的ppt)作者：雪後DE陽光 主要內容 1、EBGM的提出 2、彈性圖匹配 3、彈性束圖匹配 4、相似度量及搜索策略 5、算法的效率及改進 EBGM的提出 什麼是EBGM:
2020-02-21 02:27:09
原创 CRV05 Video-Based Framework for Face Recognition in Video主要內容記錄
FRiV Face Recognition in Video 識別的流程在第四部分 4.輸入視頻 輸出neuron 4.1 從視頻中記錄臉 任務1：追蹤人臉區域 任務2：過濾錯誤臉 任務3：剪切人臉區域，重置大小 任務4：人臉提取二值接
2020-02-21 02:26:58
原创 修煉成數據達人
原文是一個問題的回答，地址：http://www.guokr.com/question/338135/ 基礎篇： 1. 讀書《Introduction to Data Mining》，這本書很淺顯易懂，沒有複雜高深的公式，很合適入門
2020-02-21 02:26:57
原创 CV&DL&ML等資源整理
原文地址：http://www.cnblogs.com/tornadomeet Deep Learning（深度學習）： ufldl的2個教程(這個沒得說，入門絕對的好教程，Ng的，邏輯清晰有練習)：一 ufldl的2個教程(
2018-09-03 17:04:20
原创 CHAPTER 3 改進神經網絡的學習（Improving the way neural networks learn）
幾個方面改進工作： （一）改變代價函數，或輸出函數，使用cross-entropy作爲代價函數 （二）四種規格化方法 regularization(L1 and L2 regularization, dropout, and artifi
2018-09-03 17:04:20
原创 轉的 貝葉斯機器學習的科普文章
貝葉斯方法機器學習簡述，原文yhttp://fastml.com/bayesian-machine-learning/ Bayesians and Frequentists In essence, Bayesian means p
2018-09-03 17:04:20
原创 chapter2 How the backpropagation algorithm works
反饋算法是如何工作的？ （主要章節） 1.矩陣（或向量）表示 2.代價函數的兩個假設：（1）代價函數可寫成所有單個訓練樣本x產生代價的平均；（2）可寫成神經網絡的輸出函數 3.阿達碼乘積Hadamard product: 向量對應元素相乘
2018-09-03 17:04:20
原创 Xing Xianglei-C3A閱讀
標題Complete canonical correlation analysis with application to multi-view gait recognition 邢博的文章最初沒太在意，今天仔細讀了，才發現還是靠譜的。
2018-09-03 17:04:20