關於機器學習之特征縮放
Andrew在他的機器學習課程里強調，在進行學習之前要進行特征縮放，目的是保證這些特征都具有相近的尺度，這將幫助梯度下降算法更快地收斂。 python里常用的是preprocessing.StandardScaler() 公式為：(X-mean)/std 計算時對每個屬性/每列分別進行 ...
原文：【人臉檢測——基於機器學習4】HOG特征
前言 HOG特征的全稱是Histograms of Oriented Gradients，基於HOG特征的人臉識別算法主要包括HOG特征提取和目標檢測，該算法的流程圖如下圖所示。本文主要講HOG特征提取。 HOG特征的組成 Cell：將一幅圖片划分為若干個cell 如上圖綠色框所示 ，每個cell為 像素 Block：選取 個cell組成一個block 如上圖紅色框所示 ，每個block為 像素。 ...
2018-10-04 21:34 0 1429 推薦指數：
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一、特征工程概述 “數據決定了機器學習的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數據指的就是經過特征工程得到的數據。特征工程指的是把原始數據轉變為模型的訓練數據的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數據特征，使得機器學習模型逼近這個上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有時甚至在 ...
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API： 使用OpenCV已經訓練好的模型實現行人檢測 ...
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前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處~ 簡介 在生活中，經常會遇到這樣一個對象集，有個別的對象是與大部分對象不一樣的，且前者是比較罕見的。我們通常 需要去發現它，這就用到了非監督學習的異常檢測算法，下面來舉一些異常檢測的應用 ...
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