深度学习必备手册（上）-低调大师

深度学习必备手册（上）

2017-10-03 645

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请收下这份关于人工智能的根目录——博客整理系列（一）

关于数据科学的那些事——博客整理系列（二）

机器学习必备手册——博客整理系列（三）

扩展眼界的都在这——博客整理系列（四）

深度学习必备手册——博客整理系列（六）

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，如果追溯深度学习的概念还是要回到2006年Hinton那篇论文，基于深信度网（DNB）提出非监督贪心逐层训练算法，未解决深层结构相关的优化难题出现的论文。

其实，对于我们人类而言，很多事情都是经过大脑的深层处理模式的解决的，笔者认为，在未来广度学习一定是深度学习的一个沿伸，为什么？因为人类最显著的特征并不是深度学习，而是广度学习。所谓的广度学习是建立在一系列深度学习的基础上的，广度学习通俗的说法既是联想能力

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机器学习中，使用Scikit-Learn简单处理文本数据

更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 机器学习中，我们总是要先将源数据处理成符合模型算法输入的形式，比如将文字、声音、图像转化成矩阵。对于文本数据首先要进行分词（tokenization），移除停止词（stop words），然后将词语转化成矩阵形式，然后再输入机器学习模型中，这个过程称为特征提取（feature extraction）或者向量化（vectorization）。本文会教你使用Scikit-Learn机器学习库中的三种模型来实现这一转化过程，包括CountVectorizer, TfidfVectorizer, HashingVectorizer。词袋模型在将文本数据进行分词操作以后，有两种处理方法，一种是做句法分析，另一种是对这些词从统计学上进行分析，即词袋模型（Bag-of-Words Model, BoW）。词袋模型将文档看成一个袋子，里面装着文档中的词汇表。词袋模型剔除了一些对于统计模型没有意义的词，即停止词，比如那些出现频率高的连词，介词。这些停止词在自然语言中起到很重要的连接作用，和词序一起构成了合乎文...

2017-10-04

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前面我们对sift算法的流程进行简要研究，那么在OpenCV中，sift是如何被调用的？又是如何被实现出来的了？特别是到了3.0以后，OpenCV对特征点提取这个方面进行了系统重构，那么整个代码结构变成了什么模样？在代码中可以看出目前的结构是基于hess的算法进行的重构。那么首先需要解决的是整体的调用和实现结构问题，然后是hess算法的结构问题，再然后才是具体的算法。需要做的事情很多，一起来研究。一、OpenCV中sift调用接口和例子首先是一定要编译使用contrib版本的OpenCV代码，同时最后设置的时候需要注意, 头文件和命名空间要选择正确。在最新版本的OpenCV中，已经对特征提取这块的函数进行了统一接口： MatmatSrc = imread( "e:/template/lena.jpg" ); Matgray; Matdraw; cvtColor(matSrc,gray,CV_RGB2GRAY); Matdescriptors; std : :vector <KeyPoint >keypoints; //生产sift结...

2017-10-05

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