一、傳統視頻分類方法 深度學習興起前，大多數視頻分類都是基於手工設計的特征和典型的機器學習方法。 比如：基於局部時空域的運動信息和表現信息，利用詞袋模型等方式審核才能視頻編碼，然后利用視頻編碼來訓練分類器（SVM）。這種基於人工設計特征的方法，如HOG、HOF、MBH 等特征，在經過詞袋模型 ...

Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 讓機器學習的效果更好, 量變引起質變 繼承算法是競賽與論文的神器, 注重結果的時候較為適用 集成算法 - 分類 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 訓練多個分類器取平 ...

轉自：http://blog.csdn.net/csdwb/article/details/7082066 一概述 二特征選擇 三分類器 一.概述 文本分類在文本處理中是很重要的一個模塊，它的應用也非常廣泛，比如：垃圾過濾，新聞分類，詞性標注 ...

​ 前言 本文介紹了多標簽分類的基本概念和評估指標，總結了可用於提高多標簽分類模型性能的多種方法：建模技巧、監督特征選擇方法、無監督特征選擇方法和上采樣方法。 本文來自公眾號CV技術指南的技術總結系列 關注公眾號CV技術指南 ，專注於計算機視覺的技術總結、最新技術跟蹤、經典論文 ...

1.算法的概念 1.1.算法的定義 算法是解決問題的一系列操作步驟，而計算機算法要具有一般性，而非只適用於一些特殊實例。 1.2.算法的求解 從實例開始，一步一步解決問題，最終得到算法。 2.算法的描述 算法的描述就是用自然語言、流程圖、偽代碼這幾種方式，以及順序結構、 分支結構 ...

1、介紹 　　KNN是k nearest neighbor 的簡稱，即k最鄰近，就是找k個最近的實例投票決定新實例的類標。KNN是一種基於實例的學習算法，它不同於貝葉斯、決策樹等算法，KNN不需要訓練，當有新的實例出現時，直接在訓練數據集中找k個最近的實例，把這個新的實例分配給這k個訓練實例中 ...

一、數據集介紹與划分 學習目標 目標 知道數據集的分為訓練集和測試集 知道sklearn的分類、回歸數據集 拿到的數據是否全部都用來訓練一個模型？ 1、 數據集的划分 機器學習一般 ...

顧名思義，分類，是對事物進行區分的過程和方法。分類算法是目前數據挖掘、機器學習等領域中很重要的一部分。下面談談對分類算法幾個慨念的簡單認識。 1、朴素貝葉斯（Naive Bayes） 貝葉斯（Bayes）分類算法的原理是利用概率統計知識進行分類，朴素貝葉斯是其中一種。朴素貝葉斯算法 ...