java 实现支持向量机-低调大师

java 实现支持向量机

2018-09-24 678

https://github.com/kevin0016/java-SVM

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Python机器学习（一）：kNN算法

这段时间用opencv中的机器学习算法做了一下目标检测，效果还是不错的。但都是按照命令和库进行调用，基本对我来说是个黑盒子。固然工程师要会用工具，但如果不深入理解内部实现，是很难进步的。所以我打算花上一些时间（可能两个月以上）来学习一下机器学习的基本概念，并且用python语言去实现一些经典的算法，希望自己能坚持下去吧～ k-Nearest Neighbors 1.简介 kNN算法可以说是机器学习中最简单的一种算法了。它思想极其简单，应用数学知识很少，并且效果相对于它的复杂程度来说极其地好，许多问题都可以用它来解决。它的思想用上面的一张图就可以解释清楚。它的本质是让输入与给定的数据集进行距离的计算。如果最近的点大部分为某一类（比如说是A），则判定为A类。kNN中的k，就是跟输入比较的点的数量。这个是作为算法的一个参数。当然距离的计算方法有很多种，比如说欧拉距离欧拉距离多维的情况可以如下进行推导三个维度也可以使用明科夫斯基距离，其中p成为了算法的一个参数明科夫斯基距离 2.算法实现算法大概可以用python进行封装成这个样子 """ Created by 杨帮杰 on 9/2...

2018-09-25

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在图像分类任务中，图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一，这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求，若原始的数据集比较小，无法很好地满足网络模型的训练，从而影响模型的性能，而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集，能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项内容，总结图像数据增强的一些方法及其有效性。本研究的目的是学习如何增加训练数据集的大小，通过有限或少量数据来训练获得具有鲁棒性的卷积网络模型。这项研究要求列出我们可以想到的所有图像增强方法，并列举出所有这些组合，以尝试和改善图像分类模型的性能。那么，能够想到的一些最简单的增强方法有翻转、平移、旋转、缩放，分离单个r、g、b三个颜色通道以及添加噪声。更激动人心的增强方法是比较热门的使用生成对抗网络模型，有时交替使用遗传算法和生

2018-09-25

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring

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。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。