在论文《action recognition with improved trajectories》中看到fisher vector,所以学习一下。但网上很多的资料我觉得都写的不好,查了一遍,按照自己的认识陈述一下,望大牛指正。 核函数: 先来看一下《统计学习方法》里叙述的核函数的概念 ...
原文链接:http: blog.csdn.net ikerpeng article details fisher vector 一般流程:http: www.voidcn.com blog u article p .html fisherVector BOW VLAD的对比:http: yongyuan.name blog CBIR BoF VLAD FV.html http: www.yidia ...
2017-01-02 16:22 0 2548 推荐指数:
在论文《action recognition with improved trajectories》中看到fisher vector,所以学习一下。但网上很多的资料我觉得都写的不好,查了一遍,按照自己的认识陈述一下,望大牛指正。 核函数: 先来看一下《统计学习方法》里叙述的核函数的概念 ...
一、通俗的解释: 问题提出:还是以iris的数据为例,有A、B、C三种花,每一类的特征都用4维特征向量表示。现在已知一个特征向量,要求对应的类别,而我们人可以直接通过眼睛看而作出分类的是在一维二维三维空间,而不适应这样的四维数据。 启示:假设有这样的一个方向向量,其与特征向量进行内积运算 ...
原文地址:http://blog.csdn.net/htyang725/article/details/6571550 Fisher 线性分类器由R.A.Fisher在1936年提出,至今都有很大的研究意义,下面介绍Fisher分类器的Fisher准则函数 Fisher准则函数 ...
Fisher线性判别 Fisher判别法介绍 Fisher判别法是判别分析的方法之一,它是借助于方差分析的思想,利用已知各总体抽取的样品的p维观察值构造一个或多个线性判别函数y=l′x其中l= (l1,l2…lp)′,x= (x1,x2,…,xp)′,使不同总体之间的离差(记为B ...
本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA) 的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型,该模型简单,对噪音的鲁棒性较好,不容易过拟合,但是,简单模型的表达能力会弱一些,为了增加LDA算法 ...
在写java的时候,基本上都喜欢用arraylist,甚至我都不知道有个vector的存在。查了一下发现又是线程安全问题。。。咋个线程安全天天围着我转呢。。。多得阿里巴巴,让我开始认识java的所谓线程安全问题。 the following is from:http ...
在c++中,vector是一个十分有用的容器,下面对这个容器做一下总结。 1 基本操作 (1)头文件#include<vector>. (2)创建vector对象,vector<int> vec; (3)尾部插入数字:vec.push_back(a); (4)使用 ...
这个例子是将vector里面的重复元素去掉并排序,先将vector转成set 然后set转成vector 运行结果 ...