search_k serach_k越大，越准确，但是要在时间和准确率之间取个trade off During the query it will inspect up to search_k ...

最近刚转用opencv3，使用ANN算法时遇到了一些问题，记录下来。 训练神经网络的代码如下： 设置层数时，要注意：例子的数量要和标签的数量相同 第一项为图片的像素数，最后一项为训练的种类数 ...

ANN的方法分为三大类：基于树的方法、哈希方法、矢量量化方法。brute-force搜索的方式是在全空间进行搜索，为了加快查找的速度，几乎所有的ANN方法都是通过对全空间分割，将其分割成很多小的子空间，在搜索的时候，通过某种方式，快速锁定在某一（几）子空间，然后在该（几个）子空间里做遍历 ...

　　apriori算法是关联规则挖掘中很基础也很经典的一个算法，我认为很多教程出现大堆的公式不是很适合一个初学者理解。因此，本文列举一个简单的例子来演示下apriori算法的整个步骤。 　　下面这个表格是代表一个事务数据库D，其中最小支持度为50%，最小置信度为70%，求事务数据库中的频繁 ...

最近闲下来又开始继续折腾推荐系统了，声明一下，本文只是介绍一下最基础的基于内容的推荐系统（Content-based recommender system）的工作原理，其实基于内容的推荐系统也分三六九等Orz，这里只是简单的较少一下最原始的、最基本的工作流程。 基于内容的推荐算法思路很简单 ...

《视觉机器学习20讲》中简单讲解了一下bp算法的基本原理，公式推导看完后不是特别能理解，在网上找到一个不错的例子：BP算法浅谈（Error Back-propagation），对bp算法的理解非常有帮助。于是为了加强记忆，将文中的示例代码用Python重新写了一遍。 使用梯度下降算法 ...

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签 ...

一.LM最优化算法 最优化是寻找使得目标函数有最大或最小值的的参数向量。根据求导数的方法，可分为2大类。（1）若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。(2)使用数值差分来求导数。根据使用模型不同，分为非约束最优化、约束最优化、最小二乘最优 ...