原创 Algorithms in Data Mining的經典總結
July:Top 10 Algorithms in Data Mining
原创 LaTeX新人教程,30分鐘從完全陌生到基本入門
LaTeX新人教程,30分鐘從完全陌生到基本入門 by Nan 對於真心渴望迅速上手LaTeX的人,可以只看正文。 曾經在縫縫補補中變得長長的“前言”被我丟到了正文後面當“後記”。 後記部分可以跳過不看或只看粗體。
原创 理解矩陣
轉自孟巖:http://blog.csdn.net/myan/article/details/647511 (一) 前不久chensh出於不可告人的目的,要充當老師,教別人線性代數。於是我被揪住就線性代數中一些務虛性的問題與他討論了
原创 圖像處理與計算機視覺基礎,經典以及最近發展
原文的鏈接是http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。版權歸 楊曉冬 朋友所有。 圖像處理與計算機視覺基礎,經典以及最近發展 By xdyang(楊曉冬xdyang.ustc@gma
原创 SIFT特徵提取分析
轉自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一種檢測局部特徵的算法,該算法通過
原创 目標檢測的圖像特徵提取之(一)HOG特徵
轉自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 1、HOG特徵: 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)
原创 DPM(Defomatble Parts Model)原理
DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans.
原创 from local coordinate coding to local constrained linear coding
轉載出處:http://hi.baidu.com/windey1988/item/de022800dfab8018acdc7066 http://blog.csdn.net/jwh_bupt/a
原创 svm 預測標籤的概率輸出
轉載自:http://blog.csdn.net/xuhaijiao99/article/details/14519941 對於圖片或文本,如果童鞋們需要初試分類效果,在MatLab做實驗是比較簡單的。例如:使用Libsvm庫函數svmt
原创 Deep Learning(持續更新……)
2006年的3篇論文打開了深度學習的格局,由Hinton的革命性的在深度信念網(Deep Belief Networks, DBNs)上的工作所引領: Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y.
原创 【轉載】計算機視覺與模式識別 code
轉自:http://www.cnblogs.com/robin-ty/archive/2013/02/20/2919292.html