在論文《action recognition with improved trajectories》中看到fisher vector,所以學習一下。但網上很多的資料我覺得都寫的不好,查了一遍,按照自己的認識陳述一下,望大牛指正。 核函數: 先來看一下《統計學習方法》里敘述的核函數的概念 ...
原文鏈接: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的對比:http: yongyuan.name blog CBIR BoF VLAD FV.html http: www.yidia ...
2017-01-02 16:22 0 2548 推薦指數:
在論文《action recognition with improved trajectories》中看到fisher vector,所以學習一下。但網上很多的資料我覺得都寫的不好,查了一遍,按照自己的認識陳述一下,望大牛指正。 核函數: 先來看一下《統計學習方法》里敘述的核函數的概念 ...
一、通俗的解釋: 問題提出:還是以iris的數據為例,有A、B、C三種花,每一類的特征都用4維特征向量表示。現在已知一個特征向量,要求對應的類別,而我們人可以直接通過眼睛看而作出分類的是在一維二維三維空間,而不適應這樣的四維數據。 啟示:假設有這樣的一個方向向量,其與特征向量進行內積運算 ...
原文地址:http://blog.csdn.net/htyang725/article/details/6571550 Fisher 線性分類器由R.A.Fisher在1936年提出,至今都有很大的研究意義,下面介紹Fisher分類器的Fisher准則函數 Fisher准則函數 ...
Fisher線性判別 Fisher判別法介紹 Fisher判別法是判別分析的方法之一,它是借助於方差分析的思想,利用已知各總體抽取的樣品的p維觀察值構造一個或多個線性判別函數y=l′x其中l= (l1,l2…lp)′,x= (x1,x2,…,xp)′,使不同總體之間的離差(記為B ...
本文在我的上一篇博文 機器學習-特征選擇(降維) 線性判別式分析(LDA) 的基礎上進一步介紹核Fisher LDA算法。 之前我們介紹的LDA或者Fisher LDA都是線性模型,該模型簡單,對噪音的魯棒性較好,不容易過擬合,但是,簡單模型的表達能力會弱一些,為了增加LDA算法 ...
在寫java的時候,基本上都喜歡用arraylist,甚至我都不知道有個vector的存在。查了一下發現又是線程安全問題。。。咋個線程安全天天圍着我轉呢。。。多得阿里巴巴,讓我開始認識java的所謂線程安全問題。 the following is from:http ...
在c++中,vector是一個十分有用的容器,下面對這個容器做一下總結。 1 基本操作 (1)頭文件#include<vector>. (2)創建vector對象,vector<int> vec; (3)尾部插入數字:vec.push_back(a); (4)使用 ...
這個例子是將vector里面的重復元素去掉並排序,先將vector轉成set 然后set轉成vector 運行結果 ...