windy444的专栏

 韩家炜（Jiawei Han），数据挖掘的泰斗级人物，大名如雷贯耳,今日有幸能一睹真人风采。见面第一感觉居然是此人年轻时肯定是个帅哥（汗！），当然，现在仍然是个精神矍铄的智者。   演讲的主题是：Exploring the Power of Links in Data Mining。报告主要讲了四篇论文，都是他的博士研究生Xiaoxin Yin完成。这些工作，大多是受到PageRank算法H

此帖转自http://prfans.com/forum/index.php看到j.liu关于人脸识别的帖子，萌发写这个帖子的念头。没有别的意思，就是想抛砖引玉，把问题说的全面一点，希望j.liu和回其帖子的兄弟姐妹们不要介意。如有兴趣，欢迎继续讨论。在以下讨论中，TPAMI = IEEE Transactions on PAMI 这个杂志PAMI  是指 pattern analysis an

梯度下降法，就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减小。梯度下降法是2范数下的最速下降法。     最速下降法的一种简单形式是：x(k+1)=x(k)-a*g(k),其中a称为学习速率，可以是 较小的常数。g（k）是x(k)的梯度。     直观的说，就是在一个有中心的等值线中，从初始值开始，每次沿着垂直等值线方 向移动一个小的距离，最终收敛在中心

全名：Bagging and Boosting for the Nearest Mean Classifier:Effects of Sample Size on Diversity and Accuracy作者：Marina Skurichina, Liudmila I. Kuncheva and Robert P.W. Duin摘记：理论上，组合独立的分类器，会得到比单一分类器更好

就凭作者Tom M. Mitchell是AAAI主席这一点，就能让人相信，这是本值得一读的书。    本人读的是中文翻译版，曾华军等译。本人的感觉是读上去相当通顺，没有需要对照原文才能读懂的东西，而且术语翻译的也很到位，可以说翻译的相当好。说实话，国内翻译的书籍，质量参差不齐，有的读上去甚至有机器翻译之嫌疑，反而是英文原文更好理解。一个学长也有接过导师分配的翻译书籍的活，翻过之后，他对我说，能

很好的一篇综述型文章，作者Anil K. Jain等目录结构1 介绍1.1 何为模式识别1.2 模板匹配1.3 统计方法1.4 语义方法1.5 神经网络2 统计模式识别数字识别的可用特征集（30*48的图像）：1）76个字符形状的Fourier系数 2）216个轮廓关系 3）64个KL系数 4）240个2*3窗口象素平均值 5）47 Zernike moment

摘要自从进入计算机时代后，人们创造了许多编码，来表示各国的语言文字。这些编码从一开始设计时，就没有考虑到要和其它编码兼容，它们只是为某个国家或某种语言来服务的。随着Internet的发展，各国间的联系更加紧密，出现在人们视野中的不再是单纯某个国家的文字，越来越多其他国家的文字出现在了本地的计算机上。再加上由于历史原因，即使是一个国家的文字，都可能会以多种编码形式出现。虽然，一种统一的编

作者：James C. Bezdek, Fellow, IEEE, Thomas R. Reichherzer, Gek Sok Lim, and Yianni Attikiouzel, Fellow, IEEE出处：IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS—PART C: APPLICATIONS AND REVIEWS, VOL.

作者：Carlotta Domeniconi, Dimitrios Gunopulos, and Jing Peng, Member, IEEE出处：IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, VOL. 16, NO. 4, JULY 2005在Nearest Neighbor中，当维数比较高时，会存在偏见(这种偏见的存在，是因为我们对每一个维都同等对待)。

向前进, 你就会产生信念.                                        ——达—朗贝尔傅利叶变换是信号系统的奠基石，小波分析的基础理论，理论的粗疏理解固然不难但是要达到深刻的境界，是不能仅仅依靠教科书的由于本次讨论持续时间较长，参与面较广，合集再给予m之后效果反而不佳为避免讨论湮没，因此在此简略加以总结，鄙下仅仅负责发帖，所有版权全部归于以下几位学长：Valeti