8 Vincent乐

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计算机视觉、机器学习、深度学习

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TA的排名 811

结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能:减少特征数量、降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合增强对特征和特征值之间的理解拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的。通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自

2015-11-24 13:31:46

机器学习/数据挖掘, Python 书籍推荐

1. 适合入门的读物:《深入浅出数据分析》这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。难易程度:非常易。《啤酒与尿布》通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。《数据之美》一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度:易。《数学之美》这本书非常棒啦,入门读起来很

2015-04-16 17:32:15

CV 资源汇总

In the last couple of years there has been a trend on make code available for many of the state of the art papers. In most of the cases the code is Matlab -like scripts. Nevertheless, for heavy duty

2015-04-02 16:47:23

计算机视觉 会议 查询

1. CVPapers - Computer Vision Resource       http://www.cvpapers.com/index.html2. IEEE conferences      http://www.ieee.org/conferences_events/index.html3. CV Calender      http://www.ieee.o

2014-12-03 22:44:26

计算机视觉 代码+数据库 汇总

Feature Detection and DescriptionGeneral Libraries: VLFeat – Implementation of various feature descriptors (including SIFT, HOG, and LBP) and covariant feature detectors (including DoG, Hess

2014-11-19 13:59:15

Linux下设置环境变量的几种方法

1.Linux的变量种类  按变量的生存周期来划分,Linux变量可分为两类:  1.1 永久的:需要修改配置文件,变量永久生效。  1.2 临时的:使用export命令声明即可,变量在关闭shell时失效。2.设置变量的三种方法  2.1 在/etc/profile文件中添加变量【对所有用户生效(永久的)】  用VI在文件/etc/profile文

2014-11-12 14:10:09

Caffe+Ubuntu 13.10+ CUDA6.5 安装指南

1. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0)输入下列命令添加驱动源sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppasudo apt-get update安装340版驱动sudo apt-get install nvidia-340安装完成后, 继续安装下列包 (否则在运行sample时会报错)sudo a

2014-11-11 18:04:50

Python常用模块的安装方式

Python模块安装方法一、方法1: 单文件模块直接把文件拷贝到 $python_dir/Lib二、方法2: 多文件模块,带setup.py下载模块包,进行解压,进入模块文件夹,执行:python setup.py install三、 方法3:easy_install 方式 先下载ez_setup.py,运行python ez_setup 进

2014-11-04 15:16:29

Deep Learning: win7安装Theano,配置GPU

下载安装 AnacondaCE:AnacondaCE我安装在E:\AnacondaCE(去官网下载这个http://www.continuum.io/downloads,这个可是傻瓜式安装,然后再按照下面的步骤就可以成功配置了)http://repo.continuum.io/archive/index.html

2014-10-28 21:58:53

近期会议总结

ICASSP2015:   Brisbane, Australia.   Oct 5,2014CVPR2015        Boston, USA.          Nov,14,2014;ICME2015         Turlin, Italy.                Nov 28, 2014.ICMR2015         Shanghai, Ch

2014-09-26 10:50:00

Leetcode:Word Search

Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or vertic

2014-09-07 01:32:11

LeetCode:Restore IP Addresses

Given a string containing only digits, restore it by returning all possible valid IP address combinations.For example:Given "25525511135",return ["255.255.11.135", "255.255.111.35"]. (Order

2014-09-06 12:19:46

leetcode: N-Queues

N-QueensThe n-queens puzzle is the problem of placing n queens on ann×n chessboard such that no two queens attack each other.Given an integer n, return all distinct solutions to the n-queens p

2014-09-05 22:46:46

回溯法

回溯法回溯法有“通用的解题法”之称。用它可以系统地搜索一个问题的所有解或任一解。回溯法是一种即带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。它在问题的解空间树中,按深度优先策略,从根节点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一结点时,先判断该节点是否包含问题的解。如果不包含,则跳过对以该节点为根的子树的搜索,逐层向其它祖先节点回溯。否则,进入该子树,继续按照深度优先策略搜索。回溯法求问题的所有解时,

2014-09-05 20:54:18

Leetcode: Word Ladder II

Given two words (start and end), and a dictionary, find all shortest transformation sequence(s) from start to end, such that:Only one letter can be changed at a timeEach intermediate word must exi

2014-09-05 20:04:09

Leetcode: Word Ladder

Given two words (start and end), and a dictionary, find the length of shortest transformation sequence from start to end, such that:Only one letter can be changed at a timeEach intermediate word m

2014-09-05 14:06:39

LeetCode题目难度分布(含面试频率及使用的数据结构与算法)

原文链接:LeetCode Question Difficulty Distribution(墙外)ID      Question                                                  Diff    Freq   Data StructureAlgorithms      

2014-09-03 13:51:26

搜索引擎 query分类 查询 总结

如何预测用户query意图:

2014-09-03 09:48:45

概率面试题目总结

1.      三只骰子掷出10概率多少?

2014-09-02 10:51:44

Clustering算法、EM算法总结

K-means:K-medoids:Gaussian Mixture Model:Spectral Clustering:Hierarchical Clustering:Expectation Maximization:

2014-08-29 20:22:37

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