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Zachary LIU

不以物喜,不以己悲

 
 
 
 
 
 

LIBSVM在Matlab下的使用 转 http://noalgo.info/363.html

2015-4-29 21:50:37 阅读127 评论0 292015/04 Apr29

支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是一种基于统计学习理论的模式识别方法,在解决小样本、高维度及非线性的分类问题中应用非常广泛。
LIBSVM是一个由台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的SVM模式识别与回归的软件包,使用简单,功能强大,本文主要介绍其在Matlab中的使用。

一 安装

1. 下载

在LIBSVM的主页上下载最新版本的软件包,并解压到合适目录中。

2. 编译

如果

作者  | 2015-4-29 21:50:37 | 阅读(127) |评论(0) | 阅读全文>>

ICCV2013
http://homepages.rpi.edu/~wangz10/papers/iccv2013.pdf
本文主要需要做的是脸部表情的识别,表情是多个action unit的组合,如下图所示Paper:Capturing Global Semantic Relationships for Facial Action Unit Recognition - Zachary LIU - Zachary LIU
显然,识别一个action unit很容易,但表情与众多action units间的关系太复杂了,很难用简单的数学符号来描述,action units间互相之间不是独立的,actions unit pair 在不同的表情中可能是co-occurrence, co-absence and mutual exclusion的关系,非常复杂.
文章的一大贡献是借鉴RBM的思想来学习actions

作者  | 2015-3-21 2:09:17 | 阅读(136) |评论(0) | 阅读全文>>

Matlab绘图举例

2015-3-18 11:13:31 阅读150 评论0 182015/03 Mar18

1.将image显示在三维的某一平面,如XOY
image=imread('cameraman.tif');
[x y]=size(image);
[X,Y]=meshgrid(1:x,1:y);
z = zeros(x,y);
b = surf(X,Y,z,double(image));
colormap(gray);
set(b,'linestyle','none');
其他函数 view,plotyy

作者  | 2015-3-18 11:13:31 | 阅读(150) |评论(0) | 阅读全文>>

Brooklyn Bridge

2014-9-28 20:44:37 阅读194 评论0 282014/09 Sept28

Brooklyn Bridge - Zachary LIU - Zachary LIU
 纽约的一大旅游景点,桥中间有人行道和自行车道
Brooklyn Bridge - Zachary LIU - Zachary LIU
 与Manhattan大桥在Brooklyn一侧交汇
Brooklyn Bridge - Zachary LIU - Zachary LIU
 建筑全部采用钢结构,历史上首次以钢材建成的大桥

作者  | 2014-9-28 20:44:37 | 阅读(194) |评论(0) | 阅读全文>>

空中花园,法拉盛草原,哈德逊河

2014-8-24 23:59:36 阅读161 评论0 242014/08 Aug24

空中花园(the high line)法拉盛草原(flushing meadows)哈德逊河(Hudson river bank)
空中花园,法拉盛操场,哈德逊河 - Zachary LIU - Zachary LIU
 曼哈顿高楼
空中花园,法拉盛操场,哈德逊河 - Zachary LIU - Zachary LIU
 布鲁克林桥
空中花园,法拉盛操场,哈德逊河 - Zachary LIU - Zachary LIU
 中央火车站

作者  | 2014-8-24 23:59:36 | 阅读(161) |评论(0) | 阅读全文>>

Bag-of-words模型简介

2014-8-22 2:10:34 阅读263 评论0 222014/08 Aug22

Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法。在信息检索中,BOW模型假定对于一个文档,忽略它的单词顺序和语法、句法等要素,将其仅仅看作是若干个词汇的集合,文档中每个单词的出现都是独立的,不依赖于其它单词是否出现。也就是说,文档中任意一个位置出现的任何单词,都不受该文档语意影响而独立选择的。例如有如下两个文档:

 

作者  | 2014-8-22 2:10:34 | 阅读(263) |评论(0) | 阅读全文>>

confusion matrix 混淆矩阵[转]

2014-8-22 1:56:18 阅读136 评论0 222014/08 Aug22

     一个完美的分类模型是,将实际上是good的实例预测成good,将bad的实例预测称bad。对于实际应用中的分类模型,可能预测错误实例类型,因此我们需要知道到底预测对了多少实例,预测错了多少实例。混淆矩阵就是将这些信息放在一个表中,便于直观的观测和分析。

      在分类问题中,预测的情形存在如下四种:

1. good—》good: true positive类型, 设数目为a;

2. good-》bad:  

作者  | 2014-8-22 1:56:18 | 阅读(136) |评论(0) | 阅读全文>>

石柱.黄水.千野草场.毕兹卡绿宫

2014-7-23 23:20:45 阅读147 评论0 232014/07 July23

石柱.黄水.千野草场.毕兹卡绿宫 - Zachary LIU - Zachary LIU
 
石柱.黄水.千野草场.毕兹卡绿宫 - Zachary LIU - Zachary LIU
 
石柱.黄水.千野草场.毕兹卡绿宫 - Zachary LIU - Zachary LIU
 

作者  | 2014-7-23 23:20:45 | 阅读(147) |评论(0) | 阅读全文>>

My English Sentences

2014-4-17 17:20:06 阅读139 评论0 172014/04 Apr17

1.once upon a time,there is a faithful love in my hand,but I failed to treasure it,only when i lost it,did i regret endlessly. i believe that no pain in the world can be greater than it. if the god would grant me one more chance. i would say three words to the girl: I love you! should i impose a tim

作者  | 2014-4-17 17:20:06 | 阅读(139) |评论(0) | 阅读全文>>

[转]L1、L2范式及稀疏性约束

2014-4-3 14:59:36 阅读1030 评论1 32014/04 Apr3

    假设需要求解的目标函数为:

                    E(x) = f(x) + r(x)

    其中f(x)为损失函数,用来评价模型训练损失,必须是任意的可微凸函数,r(x)为规范化约束因子,用来对模型进行限制,根据模型参数的概率分布不同,r(x)一般有:L1范式约束(模型服从高斯分布),L2范式约束(模型服从拉普拉斯分布);其它的约束一般为两者组合形式。

    L1范式约束一般为:

作者  | 2014-4-3 14:59:36 | 阅读(1030) |评论(1) | 阅读全文>>

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