SURF分析算法 一个.整体形象     这个概念是积分图像Viola和Jones建议.随机位积分图像(i.j)的值原始图象的左上角随机点(i,j)级配相应的重点领域值的总和,其数学公式如图1所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvQ1hQMjIwNTQ1NTI1Ng==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="…

上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,对视角变换.仿射变化.噪声也保持一定程度的稳定性,是一种非常优秀的局部特征描述算法.但是其实时性相对不高. SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式,用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述. 一 使用快速Hessian算法和SURF来提取和检测特征 我们先用OpenCV库函数演示一下快速Hessian算法和SURF来提取的效果,然后再来讲述一下SURF算…

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"…

  链接分析算法之:HillTop算法     Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的,于2001年申请专利,但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的.只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师,然后授权给Google使用的. 在与PageRank算法相比之下,Google意识到这个算法的进步会为他们的搜索排名带来非常重要的功能.Google的HillTop算法现在已经能更好的与旧的算法(PR算法)联合起来工作…

链接分析算法之:SALSA算法 SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点,既可以利用HITS算法与查询相关的特点,也可以采纳PageRank的“随机游走模型”,这是SALSA算法提出的背景.由此可见,SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想,从实际效果来说,很多实验数据表明,SALSA的搜索效果也都优于前两个算法,是目前效果最好的链接分析算法之一. 从整体计算流程来说,可以将SALSA划分为两个大的阶段:首先是确定计算对象集合的阶段,这一阶…

链接分析算法之:主题敏感PageRank     前面的讨论提到.PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主题性降低,对于不同的用户,甚至有很大的差别.例如,当搜索“苹果”时,一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息,一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧,而一个小朋友可能在找苹果的简笔画.理想情况下,应该为每个用户维护一套专用向量,但面对海量用户这种方法显然不可行.所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏感PageRank(Topic-Sensitive PageRank …

链接分析算法之:HITS算法     HITS(HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ) 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分. HITS算法是链接分析中非常基础且重要的算法,目前已被Teoma搜索引擎(www.teoma.com)作为链…

转自:https://blog.csdn.net/tjiyu/article/details/53982412 1-1.为什么需要了解垃圾回收 目前内存的动态分配与内存回收技术已经相当成熟,但为什么还需要去了解内存分配与GC呢? 1.当需要排查各种内存溢出.内存泄漏问题时: 2.当垃圾收集成为系统达到更高并发量的瓶颈时: 我们就需要对这些"自动化"技术实话必要的监控和调节: 1-2.垃圾回收需要了解什么 思考GC完成的3件事: 1.哪些内存需要回收?即如何判断对象已经死亡: 2.什么时…

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"…

视频分析的需求 人工智能的发展和在行业中的作用就不用多说了,已经到了势在必行的一个程度了,尤其是对于流媒体音视频行业来说,这基本上是人工智能重中之重的领域,视频人工智能,也就是视频视觉分析的应用方式大体上可以分为两种: 中心计算:所有视频图像数据都以图片或者视频编码流的形式传输到中心服务,再由中心服务进行视频数据的分析,这种模式比较考验中心服务的网络能力和中心硬件的算力: 边缘计算:将大部分的计算工作都在边缘设备中完成,比如人脸.车牌.物体.行为等的分析和比对,这种做法相比于中心计算的优势是不不…

StreamDM:基于Spark Streaming.支持在线学习的流式分析算法引擎 streamDM:Data Mining for Spark Streaming,华为诺亚方舟实验室开源了业界第一个基于 Spark Streaming 的算法引擎StreamDM. 大数据分析按照模型是否在线学习可以分为: 离线学习(Offline Learning): 在线学习(Online Learning)两大方式, 对应的数据处理模式分别为: 批处理(Batch Mode)分析: 流处理(Stream…

上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度.以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集. Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码. 一. 基础知识 上次我们介绍了几个关联分析的概念,支持度,置信度,提升度.这次我们重点回顾一下置信度和提升度: 置信度(Confidence):置信度是指如果购买物品A,有较大可能…

1.算法功能简介 缓冲区分析是指有点.线.面实体为基础,自动建立其周围一定宽度范围内的缓冲区多边形图层,然后建立该图层与目标图层的叠加,进行分析而得到的所需的结果.他是用来解决邻近度问题的控件分析工具之一.邻近度描述了地理空间中两个地物距离相近的程度. 缓冲区分析一般涉及点.线.面要素对象的操作,基于点要素的缓冲区,通常以点为圆心.以一定距离为半径的圆:基于线要素的缓冲区,通常是以线为中心轴线,距中心轴线一定距离的平行条带多边形:基于面要素多边形边界的缓冲区,向外或向内扩展一定距离以生成新的多边…

在java中是通过引用来和对象进行关联的,也就是说如果要操作对象,必须通过引用来进行.那么很显然一个简单的办法就是通过引用计数来判断一个对象是否可以被回收.不失一般性,如果一个对象没有任何引用与之关联,则说明该对象基本不太可能在其他地方被使用到,那么这个对象就成为可被回收的对象了.这种方式成为引用计数法. 这种方式的特点是实现简单,而且效率较高,但是它无法解决循环引用的问题,因此在Java中并没有采用这种方式(Python采用的是引用计数法).看下面这段代码: public class Main…

转自http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/43311943 参考资料:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7996185更多数据挖掘算法:https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 链接分析 在链接分析中有2个经典的算法,1个是PageRank算法,还有1个是HITS算法,说白了,都是做链接分析的.具体是怎么做呢,继续…

前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:微软数据挖掘算法:Microsoft 决策树分析算法(1).微软数据挖掘算法:Microsoft 聚类分析算法(2).微软数据挖掘算法:Microsoft Naive Bayes 算法(3).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5),后续还补充了二篇微软数据挖掘算法:结果预测篇(4).微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6),看样子有必要整理一篇目录了,不同的算法应用的场景也是不同的,每…

微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇 介绍: Microsoft 决策树算法是分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模. 对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测. 它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态. 具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列. 例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车,但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车,则该算法从中推断出年龄是自行车购买情况的最佳预测因子. 决策树…

随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据挖掘,之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据,或者说还没有体会到数据的重要性,现在随着IT行业中大数据时代的到来,让我一起去拥抱大数据,闲言少叙,此处我们就列举一个最简单的场景,一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单,我相信这也是很多销售机构想要…

概念 关联分析:从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系.物品间关系又分为两种:频繁项集或关联规则,频繁项集是经常出现一块的物品集合:关联规则则暗示物品间存在很强的联系 关联评判标准:支持度和可信度.支持度是指数据集中包含该项集的记录所占比例,是针对项集而言:可信度(置信度)是针对一条关联规则定义的,规则A->B的可信度定义为支持度(A|B)/ 支持度(A) apriori原理:若某项集是频繁的,那他的子集也是频繁的 apriori算法目的:找到强关联规则,即满足最小支持度和最小置信度的关联规则 思…

一.背景 新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景.目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式,消耗了大量的人力资源.本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类.无需任何人肉打标,完全由机器智能化实现. 本文通过PLDA算法挖掘文章的主题,通过主题权重的聚类,实现新闻自动分类.包括了分词.词型转换.停用词过滤.主题挖掘.聚类等流程. 二.数据集介绍 具体字段如下: 字段名 含义 类型 描述 category 新闻类型 string 体育.女性.社会.军事.科技等…

在美国有这样一家奇怪的超市,它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售,并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加.这家超市的名字叫做沃尔玛. 你会不会觉得有些不可思议?虽然事后证明这个案例确实有根据,美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒.但这毕竟是事后分析,我们更应该关注的,是在这样的场景下,如何找出物品之间的关联规则.接下来就来介绍下如何使用Apriori算法,来找到物品之间的关联规则吧. 一. 关联分析概述 选…

在命令行输入:profile viewer 会出现如下图所示探查器: 在运行此代码的后面的输入框中输入要运行的程序,然后点击启动探查,就会自动探查. 探查结束之后,会给出每个函数的调用次数.运行时间等等.如下: 然后依据此探查器给出的运行时间结果,可以分析出哪些代码耗费的时间比较长,可以修改优化的.…

原文引自:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/8005192,感谢 前面的讨论提到.PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主题性降低,对于不同的用户,甚至有很大的差别.例如,当搜索“苹果”时,一个数码爱好者可能是想要看 iphone 的信息,一个果农可能是想看苹果的价格走势和种植技巧,而一个小朋友可能在找苹果的简笔画.理想情况下,应该为每个用户维护一套专用向量,但面对海量用户这种方法显然不可行.所以搜索引擎一般会选择一种称为主题敏…

本文senlie原版的,转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie merge (应用于有序区间) -------------------------------------------------------------------------- 描写叙述:将两个经过排序的集合S1和S2.合并起来置于还有一段空间.所得结果也是一个有序(sorted)序列 思路: 1.遍历两个序列直到当中一个结束了 2.假设序列一的元素较小.将它放到结果序列中,并前进 1…

本文senlie原版的.转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie heap ------------------------------------------------------------------------- binary heap 是一种全然二叉树. 隐式表示法:以 array 表述 tree. 小技巧:将 array 的 #0 元素保留.则第 i 个元素的左右子节点各自是 2i 和 2i + 1, 父节点是i/2 --> STL 里没有…

本文senlie原,转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie includes(应用于有序区间) ------------------------------------------------------------- 描写叙述:S1和S2都必须是有序集合.推断序列二 S2 是否"涵盖于"序列一 S1,即"S2的每个元素是否都出现于 S1中" 思路: 1.遍历两个区间.直到当中一个走完 2.假设序列二的元素小于序列一的元素…

刚开始学习的时候,百度搜索.但我发现很难理解了很多的太复杂,各种物品的整合总结(建议可能看到的文字,我不明白也没关系,再看看操作步骤图,然后结合文,所以,一切都清楚了很多) B-tree.B这是balance.一般用于数据库的索引. 使用B-tree结构能够显著降低定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.而B+tree是B-tree的一个变种.大名鼎鼎的MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结构. 那数据库为什么使用这样的结构? 一般来说.索引本身也非常大.不可能所有存储在内存中.因此…

本文senlie原版的,转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie pre_permutation ---------------------------------------------------------------- 描写叙述: 取得 [first, last) 所标示之序列的前一个排列组合. 假设没有,返回 false,有,返回true 思路: 从后往前 1.找两个相邻元素,令左端的元素为*i,右端的元素为*ii,且满足 *i > *ii 2…

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PCA 减少…