良有以也

Ricardo

深度学习入门

概述 Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了...

Posted by jjx on February 4, 2017

车牌识别之文字定位

本文主要介绍车牌定位中的一种新方法–文字定位方法（MSER）。 文字定位法 文字定位方法是采用了低级过滤器提取文字，然后再将其组合的一种定位方法。原先是利用在场景中定位文字，在这里利用其定位车牌。与在扫描文档中的文字不同，自然场景中的文字具有低对比度，背景各异，光亮干扰较多等情况，...

Posted by jjx on February 3, 2017

读《人类简史》

世界上本来就没有神，但可别告诉我的仆人，免得他半夜偷偷把我宰了。－伏尔泰   最初看到尤瓦尔·赫拉利教授是在Coursera颇受欢迎的公开课上，后来才拜读了这部大作。很少见到这种令人豁然开朗，脑洞大开， 三观的书了。本书可谓采用了超恢宏叙事。作者声称，谈人类历史，鸟瞰未免过于狭隘，当...

Posted by jjx on February 1, 2017

AdaBoost算法学习

在介绍AdaBoost算法之前，需要了解一个类似的算法，装袋算法(bagging)，bagging是一种提高分类准确率的算法，通过给定组合投票的方式，获得最优解。比如你生病了，去n个医院看了n个医生，每个医生给你开了药方，最后的结果中，哪个药方的出现的次数多，那就说明这个药方就越有可能性是最优...

Posted by jjx on January 31, 2017

KK音标学习

KK音标与国际音标的区别 the american accent course

Posted by jjx on January 30, 2017

Python实现SVM

支持向量就是离分隔超平面最近的那些点，svm即最大化支持向量到分隔面的距离，找到最佳值的方法。 寻找最大间隔 SMO高效优化算法 SMO算法是将大优化问题分解为多个小优化问题来求解的。这些小优化问题往往是很容易求解，并且对它们顺序求解的结果与将它们作为整体来求解的结果是完全一致的。 ...

Posted by jjx on January 26, 2017

Python实现Logistic回归

假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就叫作回归。利用logistic回归进行分类的主要思想是： 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 使用梯度下降找到最佳参数 每个回归系数初始化为1 重复R次: ...

Posted by jjx on January 25, 2017

机器学习实战之朴素贝叶斯

基于朴素贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以学习朴素贝叶斯之前有必要快速了解一下贝叶斯决策理论。 假设我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如图： 我们用p1(x,y)表示点(x,y)属于类别1的概率，p2(x,y)...

Posted by jjx on January 24, 2017