一、传统视频分类方法 深度学习兴起前，大多数视频分类都是基于手工设计的特征和典型的机器学习方法。 比如：基于局部时空域的运动信息和表现信息，利用词袋模型等方式审核才能视频编码，然后利用视频编码来训练分类器（SVM）。这种基于人工设计特征的方法，如HOG、HOF、MBH 等特征，在经过词袋模型 ...

Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 训练多个分类器取平 ...

转自：http://blog.csdn.net/csdwb/article/details/7082066 一概述 二特征选择 三分类器 一.概述 文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注 ...

​ 前言 本文介绍了多标签分类的基本概念和评估指标，总结了可用于提高多标签分类模型性能的多种方法：建模技巧、监督特征选择方法、无监督特征选择方法和上采样方法。 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 关注公众号CV技术指南 ，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文 ...

1.算法的概念 1.1.算法的定义 算法是解决问题的一系列操作步骤，而计算机算法要具有一般性，而非只适用于一些特殊实例。 1.2.算法的求解 从实例开始，一步一步解决问题，最终得到算法。 2.算法的描述 算法的描述就是用自然语言、流程图、伪代码这几种方式，以及顺序结构、 分支结构 ...

1、介绍 　　KNN是k nearest neighbor 的简称，即k最邻近，就是找k个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例出现时，直接在训练数据集中找k个最近的实例，把这个新的实例分配给这k个训练实例中 ...

一、数据集介绍与划分 学习目标 目标 知道数据集的分为训练集和测试集 知道sklearn的分类、回归数据集 拿到的数据是否全部都用来训练一个模型？ 1、 数据集的划分 机器学习一般 ...

顾名思义，分类，是对事物进行区分的过程和方法。分类算法是目前数据挖掘、机器学习等领域中很重要的一部分。下面谈谈对分类算法几个慨念的简单认识。 1、朴素贝叶斯（Naive Bayes） 贝叶斯（Bayes）分类算法的原理是利用概率统计知识进行分类，朴素贝叶斯是其中一种。朴素贝叶斯算法 ...