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用OpenALPR可以自己做一个车牌识别系统

用OpenALPR可以自己做一个车牌识别系统

 网络监控摄像头现在已经成为重要的安全工具之一了,但你可能根本就没有时间去看摄像头拍到的东西,这样它们的作用也就没那么大了。有个叫做OpenALPR(自动车牌识别)的开源软件库或许可以帮上你的忙,将普通的摄像头做成属于你自己的自动车牌识别系统。当摄像头在影像内容中拍摄到车牌的时候,就能够快速地扫描车牌的每一帧(不过似乎只支持美国和欧洲格式),并给出......

如何选择机器学习分类器?

如何选择机器学习分类器?

 英文原文:ChoosingaMachineLearningClassifier  你知道如何为你的分类问题选择合适的机器学习算法吗?当然,如果你真正关心准确率,那么最佳方法是测试各种不同的算法(同时还要确保对每个算法测试不同参数),然后通过交叉验证选择最好的一个。但是,如果你只是为你的问题寻找一个“足够好”的算法,或者一个起点,这里有一些我这些年......

机器学习常见算法分类汇总

机器学习常见算法分类汇总

   机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考。  机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是......

机器学习入门阶段程序员易犯的5个错误

机器学习入门阶段程序员易犯的5个错误

 英文原文:5MistakesProgrammersMakewhenStartinginMachineLearning  怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同,学习的目标也因人而异。  但一个共同的目标就是要能尽快上手。如果这也是你的目标,那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。  1.将机器学习看......

微软重金收购机器学习厂商Equivio为哪般?

微软重金收购机器学习厂商Equivio为哪般?

 根据外媒消息,微软收购了以色列一家机器学习厂商Equivio,其拥有的机器学习技术可用于对企业或政府的海量办公文件、电子邮件进行智能分析和归类。  大数据时代,机器学习(MachineLearning)成为一个热门的前沿科技领域。机器学习属于人工智能的一个分支,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结......

Shark:强大的开源C++机器学习库

Shark:强大的开源C++机器学习库

  Shark是一个快速、模块化、功能丰富的开源C++机器学习库,提供了各种机器学习相关技术,比如线性/非线性优化、基于内核学习算法、神经网络等。Shark已经应用于多个现实项目中。   机器学习(MachineLearning)是一门多领域交叉学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构......

推荐:国外程序员整理的机器学习资源大全

推荐:国外程序员整理的机器学习资源大全

 英文原文:awesome-machine-learning  本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件(按编程语言排序)。  C++  计算机视觉CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库OpenCV—它提供C++,C,Python,Java以及MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Androi......

理解:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别

理解:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别

 本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人TomaszMalisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。以下为正文:本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习、机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人......

当机器学习遇上计算机视觉

当机器学习遇上计算机视觉

 作者:JamieShotton,AntonioCriminisi,SebastianNowozin机构:微软剑桥研究院译者:andydoo,kbyran摘自:译言(www.yeeyan.org) 计算机视觉在上一个世纪60年代脱胎于人工智能与认知神经科学,旨在通过设计算法来让计算机自动理解图像的内容。为了“解决”机器视觉的问题,1966......

百度建立超级计算机Minwa 运行深度学习算法

百度建立超级计算机Minwa 运行深度学习算法

   据美国科技博客GigaOm1月14日报道,中国搜索引擎公司百度称已经建立世界最精确的计算机视觉系统——深度图像(DeepImage),运行于超级计算机Minwa上。百度称其在ImageNet物体分类测试中的错误率为5.98%,而在2014年的比赛中,谷歌的GoogLeNet团队以6.66%的错误率胜出。在实验中,人类的识别错误率为5.1%。 ......

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