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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料原文链接：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．《Brief History of Machi

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机器学习实战-第2章

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基于离散图模型的人工视觉简介

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机器学习常见算法分类汇总

深度学习概述：从感知机到深度网络

欧拉角：用来确定定点转动刚体位置的3个一组独立角参量，由章动角θ、旋进角（即进动角）ψ和自转角j组成，为欧拉首先提出而得名。

第1章：机器学习基础

本文是转载，出自：http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html点击打开链接机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里

一.推荐系统的主要算法[1]    按照使用数据分：         1.协同过滤：User-based协同过滤；Item-based协同过滤；基于模型的协同过滤         2.基于内容的推荐：用户内容属性和物品内容属性         3.社会化过滤：用户之间的社会网络关系   按照模型分：         1.最近邻模型：基于用户/物品的协同过

1 Linear Discriminant Analysis   相较于FLD（Fisher Linear Decriminant），LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。2 二分类问题       原理小结：对于二

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这段程序可以大致测试出视频处理算法的时间消耗。主要过程是使用以上两个主要函数得到每帧之间的时间，再用putText把FPS的数值显示到屏幕上。

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聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术，聚类分析是指事先不了解一批样品中的每个样品的类别或者其他的先验知识，而唯一的分类依据是样品的特征，利用某种相似性度量的方法，把特征相同的或相近的分为一类，实现聚类分析。

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这个程序运用了很多边缘检测算法，包括bilateralFilter、Laplacian、bitwise_and和GaussianBlur。各种算法在图像滤波分析中有各自的特点。这个实验对人物漫画写作有重要意义。

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