科技日报北京10月26日电 据美国太空网25日报道，美国国家航空航天局开发的创新型人工智能工具犹如“火眼金睛”，帮助科学家在火星上发现了过去10年中形成的一系列陨石坑。接下来，研究人员向该分类器提供了“情境”相机拍摄的112000张图像对其进行测试。研究人

SVM 是机器学习领域的经典算法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM 训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM 模型将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的

本文转载自公众号“读芯术”。本文将介绍图像处理中的一些重要概念，除了具体解释每个步骤之外，还将提供一个在Python中使用Cv2和DLib库轻松进行人脸识别的项目。这种分析方法最大的问题是产生幻想性视错觉。在希腊词源学中，幻想性视错觉是一种人类的特征。利用

re=cross_val_score(clf,irls.data,irls.target,cv=10). A=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[2,1],[1,1],[3,2]]). [ 1. 0.93

注意，此算法只能检测正脸，并且任何算法都有一定的准确率。如上图所示，图像中有一处被错误地检测为人脸。以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的技术。它是基于机器学习且使用大量的正负样本训练得到分类器。Haar-like矩形特征：是用于物体检测

AdaBoost是典型的Boosting算法，属于Boosting家族的一员。Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程，主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。一般来说，找到弱学习算法要相对容易一些，然后通过反复学习得到一系列弱分类器，

假设您有足够的数据和良好的特征，这似乎是一项简单的分类任务。但是，假设数据集中只有15％的数据被标记，并且标记的样本仅属于一类，即训练集15％的样本标记为真实交易，而其余样本未标记，可能是真实交易样本，也可能是欺诈样本。相比之下，PU分类问题涉及的训练集，

此案例用于二分类问题，最终得到一条分界线（直线）：f=weights*x+shift. 源码不再贴出，只讲解最核心的doTrain()里的内容。参数含义翻译自ml.hpp文件。与SVM不同，SVMSGD不需要设置核函数。随机梯度下降、平均随机梯度下降。边界

可以是不同算法的集成。可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。使用 S 个 CART 决策树作为弱学习器。假设样本特征数为 a，则每次生成 CART 树都是随机选择 a 中的 k 个特征。与 bagging 类似，不同的是 bagging 的各个分

此函数用已经训练好的分类器来检测人脸人眼等。opencv源码目录D:\source\opencv-3.4.9\data\haarcascades里有很多训练好的xml，检测人脸的用以下之一。把xml文件放到自己的工程目录中，运行下述代码即可。cvtColo

本来应该是年后就要写的一篇博客，因为考完试后忙了一段时间课设和实验，然后回家后又在摸鱼，就一直没开动。趁着这段时间只能呆在家里来把这些博客补上。在之前的文章中介绍了 Random Forest 和 AdaBoost，这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中，最常

例如利用数据预测用户购物行为属性商业智能。十大算法之首，决策树算法，特点包括：1.构造过程中剪枝 2.处理连续属性；3.处理不完整的数据。用户兴趣、用户活跃度、产品购买偏好、用户关联关系、用户满意度、渠道使用偏好、支付使用偏好、优惠券偏好

本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。在学习核函数的时候，我一直有几个很好奇的问题。Why 为什么线性可分很重要?Why 为什么低维数据升级到高维数据之后，

　　AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后一轮一轮的迭代;　　GBDT也是迭代，但是GBDT要求弱学习器必须是回归CART模型，而且GBDT在模型训练的时候，是要求模型预测的样本损失尽可能的小。优先做回归问题。　　GBDT通

　　原理：将含有m个数据的数据集丢给一个弱学习器1分类，比如分对百分之60，再修改数据集，将修改后的数据集扔给弱学习器3训练，学习器3把在学习器1和2中分错的那一部分又分对百分之三十。最后加权融合为一个强学习器。　　整个迭代过程直到错误率足够小或者达到一定

在机器人技术、智能家电、智能零售店、自动驾驶汽车技术等的推动下，我们正步入一个新时期。机器学习是所有这些新时代技术进步的前沿。在不久的将来，自动化机器的发展将使得机器与人类智能相当甚至超过人类智能。机器学习无疑是下一个“大”事件。而且，人们相信，未来的大多

分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同 时给出这个猜测的概率估计值。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲述朴素负叶斯之前有必要快速了解一下贝叶 斯决

AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多，例如：大约10年前在 machine learning文献中一统天下的标准：分类精度；在信息检索领域中常用的recall和precision，等等。近年来，随着machine learnin

本文为你带来22道机器学习常见的面试问题和回答。因此，训练样本的岐义性低。聚类就是典型的无监督学习。SVM是最大间隔分类器，几何间隔和样本的误分次数之间存在关系，决策树基于树结构进行决策，与人类在面临问题的时候处理机制十分类似。时预测为正例，这种策略称为r

从这个角度来看，线性分类器就是在利用学习到的模板，针对图像做模板匹配。线性分类器优缺点：算法简单和具有“学习”能力，线性分类器速度快、编程方便；但是可能拟合效 果不会很好。