C＃到VB的通用分类器功能 - | 任何人都想尝试将其转换为VB吗？
public class GenericSorter<T, PT>
{
public IEnumerable<T> Sort(IEnumerable source, string s...
k最近邻分类器，但使用分布？ - | 我正在为一些2D数据构建分类器。
我有一些训练数据，我知道这些训练的课程，并在图表上绘制了这些数据以查看聚类。
对于观察者来说，有明显的，单独的簇，但是不幸的是它们分散在直线上而不是紧密的簇中。一条线扩展线以大约80度角上升，另一条线扩展线与水平...
Python 支持向量机分类器的实现 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一类按监督学习(supervised learning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalized linear classifier),其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-margin hyperplane) SVM使用铰链损失函数(hinge loss)计算经验风险(empirical risk)并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险(structural risk),是一个
在机器学习或者是模式识别当中有一种重要的分类器叫做：SVM 。这个被广泛的应用于各个领域。但是其计算的复杂度以及训练的速度是制约其在实时的计算机应用的主要原因。因此也很很多的算法被提出来，如SMO，Kernel的方法。 但是这里要提到的 Regularized least-squares classification 是一个和他有着同样的效果的分类器。比较而言计算却比较的简单（We see tha
在网上找了好多相关信息，有几篇写的很好的： http://blog.csdn.net/tyt2222008/article/details/5838389 http://www.voidcn.com/article/p-zlgbtpmd-za.html http://www.voidcn.com/article/p-nhrijrjc-da.html 通过这几篇以及我之前的学习，将今天实践的过程分享
基于opencv2.0的算法 第一步 采集样本 1、 将正负样本分别放在两个不同的文件夹下面 分别取名pos和neg，其中pos用来存放正样本图像，neg用来存放负样本 注意事项：1、正样本要统一切成24*24像素（或者其他）的格式，建议保存成灰度图，节省空间 2、正样本的数目越多，训练的时间也将越长，训练
在网上找了中文资料，发现大多都是转载那两篇文章，而且那两篇文章讲的都有误差，经过两天的摸索，我终于训练分类器成功了，在此与大家分享。 参考英文资料网址： http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#e134e74e 整个过程分为两步： 1. 创建样本 2. 训练分类器 现在让我一一讲述。 1.
参考链接： opencv之级联分类器训练opencv_traincascade http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html 如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8171571 1、准备好正负样
看到一篇论文上讲到可以用adaboost分类器进行行人检测，就想自己动手训练一下分类器，折腾了两周终于训练成功了。。。 opencv中有两个函数可以训练分类器opencv_haartraining.exe和opencv_traincascade.exe,前者只能训练haar特征，后者可以用HAAR、LBP和HOG特征训练分类器。这两个函数都可以在opencv\build\x86\vc10\bin文
一 前言 关于训练分类器制作XML文档时需要的两个exe应用程序的解释。 opencv_createsamples ：用来准备训练用的正样本数据和测试数据。opencv_createsamples 能够生成能被opencv_haartraining 和 opencv_traincascade 程序支持的正样本数据。它的输出为以 *.vec 为扩展名的文件，该文件以二进制方式存储图像。 op
我的问题：有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸，还有很多物品需要识别，所以，能不能自己做个xml的检测文档，用它来检测自己需要的东西呢？例如，检测一个可乐瓶！ 问题解决： 首先了解下，目标检测分为三个步骤： 1、 样本的创建 2、 训练分类器 3、 利用训练好的分类器进
我正在使用 ruby classifier gem,其分类方法返回针对训练模型分类的给定字符串的分数. 分数是百分比吗？如果是这样,最大差异是100分吗？ 这是概率的对数.使用大量训练集,实际概率是非常小的数字,因此对数更容易比较.从理论上讲,分数范围从无穷小接近零到负无穷大. 10 **得分* 100.0将给出实际概率,实际上最大差异为100.
当我向Postgres数据库中添加项目时,一切似乎都运行正常.在不改变任何内容的情况下,只要我的应用程序中的任何地方启动Madeleine,我的Rails应用就会失败： EncodingError in EventsController#update
invalid encoding symbol
app/controllers/events_controller.rb:137:in `u
