相关工作： 将R-CNN推广到RGB-D图像，引入一种新的编码方式来捕获图像中像素的地心姿态，并且这种新的编码方式比单纯使用深度通道有了明显的改进。 我们建议在每个像素上用三个通道编码深度图像：水平视差、离地

Source: Deep Learning on Medium David Huang Compare Mu

在上篇文章裡，我們主要討論如何使用SVM分類器來抓取出表現最好的技術指標。而我們提到的一個關鍵點在於我們使用了極端隨機樹來選擇技術指標中的一部分來生成一組模型進行訓練。在本文中，我們重點來介

線性模型用於分類，分類的原理還要從公式說起。 線性模型的公司的結果 y 是一個連續的輸出結果，如果將 y 的值與 0 作一個界限上的區分，那 y 的值將被分成兩個區域。公式的

尋覓網際網路，少有機器學習通俗易懂之演算法講解、案例等，專案立於這一問題之上，整理一份基本演算法講解+案例於文件，供大家學習之。通俗易懂之文章亦不可以面概全，但凡有不正確或爭議之處，望告知，自當不吝賜教！

我們最終是想要 求出最大間隔超平面 ， 所以需要計算出約束條件下的 w和b 這兩個引數，進而得到最大間隔超平面的表示式 求解方法是將原問題轉化為其對偶問題進行求解， 這個過程分為四步，

解決辦法： Android studio的模擬器在ADM cpu上不被支援，沒辦法就出現下面的問題 先是照著網上的教程，安裝了德國的GENYMOTION模擬器，後來不知道什麼原因，無法登

假定有一個訓練集 ，它要麼屬於正例，要麼屬於負例。在分類問題當中，我們最基本的想法就是基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面，將不同的樣本分開。這樣的劃分平面有很多，哪一個是最好的呢？

分類問題中如果資料量不大的情況下用SVM會多一些。 做排序的話用LR和NN比較多，像GBDT這種模型也是可以輸出概率值。 在噪聲的影響下，閾值y會有很多的浮動，如

車牌識別大體上需要經歷過Sobel定位、顏色定位、SVM對定位來的候選車牌進行評測，給出評分，最後通過提取HOG特徵按照訓練模型進入ANN識別。 這一章節介紹 定位相關的邏輯程式碼，其中定位用到 Sobe

以下是Coursera上的How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers課程筆記。 閱讀原文，獲取jupyter noteboo

一步步教你輕鬆學支援向量機SVM演算法之理論篇1 （白寧超 2018年10月22日10:03:35） 摘要：支援向量機即SVM(Support Vector Machine) ，

一. 引語 作為感知機（perceptron）的重要發展，在早期的機器學習領域，SVM絕對算的上是一個巨大的飛躍，相比於支援perceptron的無腦迭代（即不知道是否一定收斂）以及結果的隨機性（即收斂結果

R-CNN（Region-based CNN） motivation ：之前的視覺任務大多數考慮使用SIFT和HOG特徵，而近年來CNN和ImageNet的出現使得影象分類問題取得重

最近在工作中遇到這麼一個問題。 一個使用機器學習演算法的框架，在特徵處理模組，往往需要對原始特徵進行特徵交叉。對於簡單的單值特徵來說，只需要將需要交叉的特徵組合起來即可；但是對於多值特徵之間的交叉，則需要窮