《机器学习系统设计：Python语言实现》一1.1　人机界面-低调大师

《机器学习系统设计：Python语言实现》一1.1　人机界面

2017-05-01 705

.本节书摘来自华章出版社《机器学习系统设计：Python语言实现》一书中的第1章，第1.1节，作者 [美] 戴维·朱利安（David Julian），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

1.1　人机界面

如果你有幸用过微软Office套件的早期版本，你大概还能记得Mr Clippy办公助手。这一功能出现在Office 97中，每当你在文档开头输入“亲爱的”，它就会不请自来，从电脑屏幕的右下角蹦出来，询问“你好像在写信，需要帮助吗？”
在Office的早期版本中，Mr Clippy是默认开启的，几乎被所有软件用户嘲笑过，这可以作为机器学习的第一次大败笔而载入史册。
那么，为什么这个欢乐的Mr Clippy会如此遭人痛恨呢？在日常办公任务中使用自动化助手不一定是个坏主意。实际上，自动化助手的后期版本，至少是最好的那几个，可以

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使用 OpenCV 识别图片中的猫咪

你知道 OpenCV 可以识别在图片中小猫的脸吗？而且是拿来就能用，不需要其它的库之类的。之前我也不知道。但是在Kendrick Tan 曝出这个功能后，我需要亲自体验一下……去看看到 OpenCV 是如何在我没有察觉到的情况下，将这一个功能添加进了他的软件库（就像一只悄悄溜进空盒子的猫咪一样，等待别人发觉）。下面，我将会展示如何使用 OpenCV 的猫咪检测器在图片中识别小猫的脸。同样的，该技术也可以用在视频流中。使用 OpenCV 在图片中检测猫咪如果你查找过OpenCV 的代码仓库，尤其是在haarcascades 目录里（OpenCV 在这里保存处理它预先训练好的 Haar 分类器，以检测各种物体、身体部位等），你会看到这两个文件: haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml 这两个 Haar Cascade 文件都将被用来在图片中检测小猫的脸。实际上，我使用了相同的 cascades 分类器来生成这篇博文顶端的图片。在做了一些调查工作之后，我发现这些 cascade...

2017-05-02

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序言自动文档分类是一个很好的例子，说明如何善用机器学习和自然语言处理，让机器更好地处理人类语言。自动分类目的，是给一个文档或一段文字指派一个或多个类别，以方便对文档进行归类和管理。特别是对于出版社、新闻网站、博客或其他需要处理大量文字内容的人和机构来说，人工对文档，并进行分组和分类是极其耗费人力和时间的工作。大体上讲，有两类机器学习方式：监督学习和非监督学习。监督学习方法是在“以往的观察”之上建立模型，这种“以往的观察”被称为训练集。在做文档分类时，预先定义好文档类别，再人工为训练数据集中每个文档打上类别标记。建立了训练数据集之后，接着是用这个人工标记的数据集训练一个分类器。其思想是：在训练完成后，这个分类器将能够预测任何一个给定文档的类别。非监督机器学习方式有所不同，它们不需要训练数据集。以文档分类来说，类别是事先未知的。非监督

2017-05-02

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。