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欧式距离和马氏距离都可以计算两个变量的相似度。马氏距离能够描述不同维之间的关联性，其关键在于它用到了协方差矩阵，下面是wiki上的介绍：--------------------------在统计学与概率论中，协方差矩阵（或称共变异矩阵）是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的方差。这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。假设X是以n个标量随机变量组成的列向量（一个列

（转载自： http://blog.youkuaiyun.com/zhazhiqiang/  未经允许请勿用于商业用途）一、理论 参考网友的博客： (1) 【理论】支持向量机1: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介 (2) 【理论】支持向量机2: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导，并得出“

SVM简介  2010-06-13 17:18:51|  分类：人工智能 |  标签：svm  机器学习  人工智能  |举报|字号大中小 订阅      用微信  “扫一扫”将文章分享到朋友圈。  用易信  “扫一扫”将文章分享到朋友圈。    下载

研究数据挖掘和机器学习有一段时间了，对数据挖掘来说，商用软件有SAS、 Clementine、Oracle数据挖掘组件等等；由于个人学习和版权、算法定制等问题，开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也十分必需，现在就跟大家介绍下比较流行和常用的机器学习开源库。　　以前在学校用过matlab，说实话真方便，通常一个模型只要几十行甚至十几行代码就能搞定，但是正版matlab较贵，而且不

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897 1.SVM训练 使用前请按照python改变核函数需要在svm-train.exe执行命令行加"-s svm_type : set type of SVM (default 0)\n"        "       0 -- C-SVC             (multi-class classificat...

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897(logistic regression)属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。在流行病学研究中，经常需要分析疾病与各危险因素之间的定量关系，为了正确说明这种关系，需要排除一些混杂因素的影响。传统上常常使用Mantel-Haenszel分层分析方法，但这一方法适用于样本含量大，分析因素较少的...

本文转自http://blog.youkuaiyun.com/chenriwei2/article/details/49227205定义：不平衡数据集：在分类等问题中，正负样本，或者各个类别的样本数目不一致。例子：在人脸检测中，比如训练库有10万张人脸图像，其中9万没有包含人脸，1万包含人脸，这个数据集就是典型的不平衡数据集。 直观的影响就是，用这些不平衡的数据训练出来的模型，其预测结果偏向于训练

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897 准备Android-ndk Android-sdk eclipse(ADT+CDT) Java-JDK opencv android SDK软件包并配置好Java环境 将opencv android SDK拷贝到Android工程目录下，将OpenCV-2.4.10-android-sdk\sdk\java导入到项目  ...

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897Android加载机器学习分类器问题，我们用的是较笨的办法即先把文件放在res中然后在程序启动时放到SD卡然后获取SD卡指定路径。如果大家有好的办法还请回复本文。先将分类器文件放到res下的raw目录，然后添加代码如下：//读取分类器文件写入SD卡目录public void saveToSDCard(String name) t...

svm原理：以下转自http://blog.youkuaiyun.com/yang_xian521/article/details/6969904这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support Vector Machine（SVM），是一种有监督学习方法，更多介绍请见维基百科http://zh.

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897做图像处理或计算机视觉研究和开发，常会在线搜索一些资源，日积月累便挖出了一堆比较牛的博主，特别说明：做这个方向的人很多，牛人也很多，但是这些资源大部分主要突出实用主义，相关博主也并不一定是这个领域中的泰山北斗（第一波中大部分都不是学校里的教授），但是他们的空间里真的有料，可以学到很多。不断更新中，但大浪淘沙，我只保留最值得推荐的。第一波...

本文主要针对学过的模式识别知识做一些整理总结，其中引用整理了网上的一些资料，如果本文有不恰当的引用请联系博主删除。一、基本概念   模式识别(PatternRecognition)：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。        模

HOG特征原理主要参考http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/7365651HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog

模式相似性测度：用于描述各模式之间的特征的相似程度。主要方法：1）距离测度    2）相似测度     3）匹配测度一、距离测度（差值测度）测度基础：两个矢量矢端的距离测度数值：两个矢量各相应分量之差的函数常用的距离测度：二、相似测度三、匹配测度

类间距离测度方法：（1）最近距离法:（2）最远距离法：（3）中间距离法：（4）重心距离法：（5）平均距离法：（6）离差平方和法：

聚类分析有很多具体的算法，有的比较简单，有的相对复杂和完善，但归纳起来就是三大类：1、按最小距离原则简单聚类方法2、按最小距离原则进行两类合并的方法3、依据准则函数动态聚类方法（此方法下次单独详细写实现步骤，本文主要讲前两种方法）设定一些分类的控制参数，定义一个能表征聚类结果优劣的准则函数，聚类过程就是使准则函数取极值的优化过程。算法运行中，类心不断地修正，各模式的类别的指

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897注：本文主要参考“彩色人脸图像颜色校正及其在肝病诊断中的应用研究”硕士论文       采集的图片颜色与采集环境有很大关系，同一个样本在不同的采集环境下得到的图片颜色是不一样的，这就影响了样本之间的比较，所以需要对采集到的样本进行颜色校正。我们采用的颜色校正算法是基于监督的思想，即通过标准色板对图片进行颜色校正，目前在颜色校正方向上，已经...

C均值聚类算法基本步骤：

各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897在这里，我特别声明：本文章的源作者是   杨晓冬  （个人邮箱：xdyang.ustc@gmail.com）。原文的链接是http://www.iask.sina.com.cn/u/2252291285/ish。版权归 杨晓冬 朋友所有。         我非常感谢原作者辛勤地编写本文章，并愿意共享出来。我也希望转载本文的各位朋友，要...