qq_33143379的博客

        k-d-tree（即k-dimensional tree）是一棵形如二叉树的一种非常重要的空间划分数据结构，尤其在多维数据访问中有重要应用，它能显著降低运算次数、提高运算效率；主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。它是由Jon L. Bentley 于1975年在文献【2】中提出的，Jon L. Bentley 也是畅销书《编程珠玑》的作者。k-d-tree...

一、聚类      聚类算法是一种无监督学习算法；所谓的无监督学习是指：训练样本的标记信息是未知的（不提供），目标是通过对未标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。      聚类问题：给定一堆数据，尝试将数据样本进行分组，使得组内的样本之间相似度高于组间的样本。      相似度的度量：欧几里得距离，曼哈顿距离等等。      聚类的主要类型包括：互斥的vs重叠...

      在下面这个示例中，我们会更多的使用仅属于Scikit-Learn中的函数来完成任务。      下面这个例子中的数据源于1936年统计学领域的一代宗师费希尔发表的一篇重要论文。彼时他收集了三种鸢尾花（分别标记为setosa、versicolor和virginica）的花萼和花瓣数据。包括花萼的长度和宽度，以及花瓣的长度和宽度。我们将根据这四个特征（中的两个）来建立Logistic Re...

      聚类算法K-means能够处理一些聚类问题，但是其本身存在缺点：1.对噪声（奇异点）很敏感；2.易收敛于局部最优解；3.不能发现非球状簇。       具体应用时，需要提前设置K值，且K值对运算过程和结果的影响很大；对于不规则聚类的处理效果很差，如下图所示：      本文将提出另一种聚类算法，基于密度的聚类算法——DBSAN，它能够很好地解决上面实际应用中存在的问题。一、  密度聚类...

车牌识别https://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7629441.html

参考： caffe数据层参数说明https://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7604315.htmlcaffe视觉层Vision Layers 及参数https://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7632536.html caffe激活层及参数https://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/...

注意：务必注意命令行参数的输入，不能输入错误，引号注意不要输入错误！！！（复制粘贴别人的命令行很容易出现符号问题！）在进行vis.py测试时出现了Segmentation fault(core dumped)，还是命令行问题....务必保证命令行不能有任何差错!!!!!!1、总体流程整体流程可参考：http://www.pianshen.com/article/160860552/...