和Faster R-CNN相比,R-FCN具有更深的共享卷积网络层,这样可以获得更加抽象的特征 抽象特征的捕获能否通过“sketch/conceptual...” - guided 来进行?想法还是说把逻辑推理和深度学习暴力计算相结合,各自发挥各自的优势~ 4. R-FCN网络的设计动机 Faster R-CNN是首个利用CNN来完成proposals预测的,从此之后很多的目标检测网络都开始使用Faster R-CNN的思想.而Faster R-CNN系列的网络都可以分成2个部分:ROI Poo

PageRank算法R语言实现 Google搜索,早已成为我每天必用的工具,无数次惊叹它搜索结果的准确性.同时,我也在做Google的SEO,推广自己的博客.经过几个月尝试,我的博客PR到2了,外链也有几万个了.总结下来,还是感叹PageRank的神奇! 改变世界的算法,PageRank! 目录 PageRank算法介绍 PageRank算法原理 PageRank算法的R语言实现 1. PageRank算法介绍 PageRank是Google专有的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他

数据挖掘算法R语言实现之决策树 最近,看到很多朋友问我如何用数据挖掘算法R语言实现之决策树,想要了解这方面的内容如下: > library("party")导入数据包 > str(iris) 集中展示数据文件的结构 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: 150条观测值,5个变量 $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的

1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了'集合'的概念.经过十多年的发展,模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面.为克服非此即彼的分类缺点,出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析.用模糊数学的方法进行聚类分析,就是模糊聚类分析.FCM(Fuzzy C-Means)算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法.该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进. 算法流程: 标准化数据矩阵: 建立模糊相似矩阵,初始化隶属矩阵: 算法开始迭代,直到目标函数收敛到极小值: 根据迭代结果,

旅行商问题 北工商-经研143班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-deterministic Polynomial,即多项式复杂程度的非确定性问题,是世界七大数学难题之一. 如果使用枚举法求解,22个地点共有: (22-1)!/2 = 25545471085854720000 种路线方案 GA算法 遗传算

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------

模型聚类 mclust::Mclust RWeka::Cobweb mclust::Mclust EM算法也称为期望最大化算法,在是使用该算法聚类时,将数据集看作一个有隐形变量的概率模型,并实现模型最优化,即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的,通过‘反复估计’模型参数找出最优解,同时给出相应的最有类别级数k 所需程序安装包 install.packages("mclust") 函数示例代码 > library(mclust) > EM<-Mclust(iris[

网格聚类算法 optpart::clique optpart::clique CLIQUE(Clustering In QUEst)是一种简单的基于网格的聚类方法,用于发现子空间中基于密度的簇.CLIQUE把每个维划分成不重叠的区间,从而把数据对象的整个嵌入空间划分成单元.它使用一个密度阈值识别稠密单元和稀疏单元.一个单元是稠密的,如果映射到它的对象数超过该密度阈值. 算法概述:算法需要两个参数:一个是网格的步长,第二个是密度的阈值.网格步长确定了空间的划分,而密度阈值用来定义密集网格 聚类思想

层次聚类 stats::hclust stats::dist    R使用dist()函数来计算距离,Usage: dist(x, method = "euclidean", diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) x: 是样本矩阵或者数据框 method: 表示计算哪种距离 euclidean              欧几里德距离,就是平方再开方. maximum              切比雪夫距离 manhattan            绝对

K-medodis与K-means比较相似,但是K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取,在K-means中,我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,在 K-medoids算法中,我们将从当前cluster 中选取这样一个点——它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小——作为中心点.K-medodis算法不容易受到那些由于误差之类的原因产生的脏数据的影响,但计算量显然要比K-means要大,一般只适合小数据量. K-medoids

一.问题介绍 概率分布模型中,有时只含有可观测变量,如单硬币投掷模型,对于每个测试样例,硬币最终是正面还是反面是可以观测的.而有时还含有不可观测变量,如三硬币投掷模型.问题这样描述,首先投掷硬币A,如果是正面,则投掷硬币B,如果是反面,则投掷硬币C,最终只记录硬币B,C投掷的结果是正面还是反面,因此模型中硬币B,C的正反是可观测变量,而硬币A的正反则是不可观测变量.这里,用Y表示可观测变量,Z表示(隐变量)不可观测变量,Y和Z统称为完全数据,Y成为不完全数据.对于文本分类问题,未标记数据的自变量

0 引言 模拟退火算法是用来解决TSP问题被提出的,用于组合优化. 1 原理 一种通用的概率算法,用来在一个打的搜索空间内寻找命题的最优解.它的原理就是通过迭代更新当前值来得到最优解.模拟退火通常使用均匀抽样的方式,得到区间上的N个状态,以各个状态点目标值的方差作为初始温度. 2 程序包 GenSA: GenSA(par, fn, lower, upper, control=list(), ...) 参数: par:向量.包含优化对象的初始值,默认NULL,一般算法会自动产生默认值. fn:最小

测试验证环境 数据: 7w+ 条,数据结构如下图: > head(car.train) DV DC RV RC SOC HV LV HT LT Type TypeName 1 379 85.09 0.00 0.0 62.99 3.99 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428ef EV200 2 379 85.09 370.89 59.9 63.99 4.01 0.00 12 0 10f689e8-e6cc-47a3-be5a-dbc3833428

密度聚类 fpc::dbscan fpc::dbscan DBSCAN核心思想:如果一个点,在距它Eps的范围内有不少于MinPts个点,则该点就是核心点.核心和它Eps范围内的邻居形成一个簇.在一个簇内如果出现多个点都是核心点,则以这些核心点为中心的簇要合并.其中要注意参数eps的设置,如果eps设置过大,则所有的点都会归为一个簇,如果设置过小,那么簇的数目会过多.如果MinPts设置过大的话,很多点将被视为噪声点(先计算距离矩阵,然后看一下距离大概都是多少,找个靠谱的设置成半径) 优点: 对

      [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 [R]如何确定最适合数据集的机器学习算法 抽查(Spot checking)机器学习算法是指如何找出最适合于给定数据集的算法模型.本文中我将介绍八个常用于抽查的机器学习算法,文中还包括各个算法的 R 语言代码,你可以将其保存并运用到下一个机器学习项目中. 适用于你的数据集的最佳算法 你无法在建模前就知道哪个算法最适用于你的数据集.你必须通过反复试验的方法来寻找出可以解决你的问题的最佳算法,我称这个过程为 spot checking.我们所遇到

处理字符串的过程中,难免会遇到字符匹配的问题.常用的字符匹配方法 1. 朴素模式匹配算法(Brute-Force算法) 求子串位置的定位函数Index( S, T, pos). 模式匹配:子串的定位操作通常称作串的模式匹配. 目标串:主串S. 模式串:子串T. 匹配成功:若存在T的每个字符依次和S中的一个连续字符序列相等,则称匹配成功.返回T中第一个字符在S中的位置. 匹配不成功:返回0.   lBrute-Force简称为BF算法,亦称简单匹配算法,其基本思路是: 从目标串s=“s1s2…sn

写在前面 本题实际解题过程是 从 40秒 --> 24秒 -->1.5秒 --> 715ms --> 320ms --> 48ms --> 36ms --> 28ms 最后以28ms的运行速度告结, 有更好的解法或者减少算法复杂度的博友可以给我发消息也可以评论, 我们一起讨论. 第一次在leetcode解算法题,想来个开门红,先挑选一道简单的题目AC了再说.leetcode对每道题都有一个难度提示,分别是easy,medium,hard 于是在第一页中看到了几道标

Iterative Closest Point (ICP) [1][2][3] is an algorithm employed to minimize the difference between two clouds of points. 点云匹配分类法(1) •全局匹配算法 Globe •局部匹配算法Local Salvi, J. (2007). "A review of recent range image registration methods with accuracy evalu

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动