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机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域经典书籍推荐 人工智能、机器学习、模式识别、计算机视觉、数据挖掘、信息检索、自然语言处理等作为计算机科学重要的研究分支，不论是学术界还是工业界，有关这方面的研究都在如火如荼地进行着，学习这些方面的内容有一些经典书籍，现总结如下，方便自己和大家以后学习研究： 人工智能： 《Artificial Intelligence: A Modern Appro

1.bagging 使用多个分类其结果进行投票，投票结果为分类结果 2.ADABoost：将多个弱分类器合成一个较强的分类器 转：bootstrps bagging boosting这几个概念经常用到，现仔细学习了一下： 他们都属于集成学习方法，(如：Bagging，Boosting，Stacking)，将训练的学习器集成在一起,原理来源于PAC学习模型（Probab

from：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/08/1977733.html 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 　　本文的目的就是对常用的相似性度

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 机器学习公开课汇总 机器学习目前比较热，网上也散落着很多相关的公开课和学习资源，这里基于课程图谱的机器学习公开课标签做一个汇总整理，便于大家参考对比。 1、Coursera上斯坦福大学Andrew Ng教授的“机器学习公开课”： 机器学习入门课程首选，斯坦福大学教授，Coursera联合创始人Andrew Ng老师的课程，课程图谱上多达400多人关注，20余条课程

 1 按照opencv文档需要安装（http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html）     python-2.7.5.amd64     numpy-MKL-1.9.1.win-amd64-py2.7（http://www.lfd.uc