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小白学数据:一文看懂机器学习

译者注 大数据时代,机器学习绝对是最热门的词汇之一。每一个人,无论是文科生还是理科生,各行各业的人士,都或多或少听说过机器学习这个词。简单的说,机器学习就是让电脑程序像人类思维一样解决问题。小白还是会问:“好吧,但是机器学习到底是个啥?生活中哪里可以用到?”这是一个好问题!接下来我们就通过回答一系列问题来给小白解释什么是机器学习,每个人都可以看得懂。 ◆◆◆ 几个基本问题 小白问:所以机器学习是尖端科技吗? 答:不是,但是它会用在尖端科技中。 小白问:那为什么很多人,比如我,都大不敢去尝试进入这个领域呢? 答:可能这个事儿听起来有点不可思议吧。所以好多人误以为这超出了自己理解和学习能力范围。 小白问:那到底它有多复杂? 答:干过这个事儿的人就知道,它就是个孩子们的游戏。(这个说法有点夸张,但基本就是这个意思)。 小白问:那机器学习到底是个啥

《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—1章1.4节人脸图像识别主要研究的问题

本节书摘来自异步社区《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》一书中的1章1.4节人脸图像识别主要研究的问题,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.4 人脸图像识别主要研究的问题人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究从人脸图像识别的过程来看,建立人脸模型是一个比较重要的环节,而在这个环节中提取合适的特征采样值又是比较关键的。不同的识别方法所提取的特征值是不一样的,提取方法也是不一样的。但模型特征的最终表现形式都是类似的,以向量的形式表示。 人脸图像识别的难度从其图像样本的易受干扰程度也可体现出来,不同的光照、是否有背景以及图像是否倾斜、是否有旋转等都会对图像的样本产生干扰,从而对图像识别结果造成影响。 1.4.1 数据采样因为人脸是三维目标物体,很难用简单的模型来加以描述,所以一般将其投影到二维空间,得到二维的人脸图像,并用于识别。而对于同一个物体,从不同角度得到的投影图像各不相同,有的甚至相差较大,因此识别时,可能将来源于同一个目标物体的不同投影图像识别为不相同。 定义1.1: 设训练样本集合为R,取任一目标S_i ,对...

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