网络消费者行为特征及策略.pdf

一般信息 支持向量机（SVM）和相关的基于内核的学习算法是一类知名的机器学习算法，用于非参数分类和回归。 liquidSVM是SVM的实现，其主要功能是： 完全集成的超参数选择， 无论大小数据集，其速度都极高， ， ， ， 和绑定， 为专家提供充分的灵活性，以及 包括各种不同的学习场景： 多类别分类，ROC和Neyman-Pearson学习， 最小二乘，分位数和预期回归。 如有疑问和意见，请通过与我们联系。 您也可以在此处要求注册到我们的邮件列表。 liquidSVM已根据许可。 如果您需要其他许可证，请与联系。 命令行界面 命令行版本的。 Linux / OS X的终

通过对基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法研究，利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV进行人脸检测系统设计，实现了基于静态图像、摄像头视频和avi视频的人脸检测与标记，以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外，在VC++6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表明，该检测系统开发周期短，检测速度快，实时性强，检测率高，可作为人脸识别和人脸跟踪系统的开发基础。

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通过深度学习模型对室内楼道环境的视觉信息进行处理，帮助移动机器人在室内楼道环境下自主行走。为达到这个目的，将楼道环境对象分为路、门、窗户、消防栓、门把手和背景六类，通过图像的语义分割实现对象识别。在对楼道环境的六类对象进行分割的实验中发现，由于门把手比起其他对象小很多，影响了对它的识别效果；将六分类模型改为“5 2”分类模型，解决了这个问题。分类模型的基础是全卷积神经（FCN）网络，可以初步实现图像的分割。为了提高FCN网络的分割效果，从三个方面进行了实验研究：a）取出FCN网络的多个中间特征层，进行多层特征融合；b）考虑到移动机器人行走过程中视觉信息的时间序列特点，将递归神经网络（RNN）的结构纳入到FCN网络中，构成时间递归的t-LSTM网络；c）考虑到二维图像相邻像素之间的依赖关系，构成空间递归的s-LSTM网络。这些措施都有效地提高了图像的分割效果，实验结果表明，多层融合加s-LSTM的结构从分割效果和计算时间方面达到综合指标最佳。

使用混合特征减少方法的 SVM 分类器进行高光谱图像分类 (mRMR-PCA)，简单易懂

此文件收集了一些经常用到的纹理特征提取的代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、gabor变换、小波变换、Laws纹理测量等，希望给有需要的人省去一些找代码的麻烦

【资源内容介绍】： 【1】构建多目标相干信源阵列信号模型（UCA阵列）； 【2】UCA转ULA算法； 【3】基于最大特征矢量的均匀圆阵解相干算法； 【4】MUSIC估计算法； 【适应对象】： 雷达专业、阵列信号处理专业学生； 【资源特点】： 编程规范，注释明细； 【使用建议】： 此资源为较基础的空域信号处理算法，建议结合算法的理论知识，了解代码实现的技巧和过程。 【购前指南】： 此资源参考文献： [1]李帅,陈辉,张佳佳.基于特征矢量重构的均匀圆阵解相干算法[J].空军预警学院学报,2016,30(03):157-161+172. 可以先通过文献确认是否需要此资源。 【关于售后】： 如果对代码有不理解的地方，可以在CSDN平台私信我，有时间都会回复。 感谢支持！

随机森林 这是 Spark 上随机森林算法的分布式实现。 这与 mllib 中可用的相同算法的实现不同。 在 mllib 中，随机森林算法是通过明智地拆分数据实例来实现的。 此实现是通过明智地拆分数据特征。 这种实现对于具有许多特征的数据非常有用。 我也做了一些即兴创作，删除了一些在这种实现方法中可以避免的类。 一个重要的改进是：现在，randomForest 的用户不需要提供 categoricalFeatureInfo（关于哪些是连续特征，一个分类特征包含多少类别的信息）作为输入。它现在被转换为一个 Option 这个实现会自动检测哪些是连续特征连续特征以及当 categoricalFeatureInfo 在用户输入中被指定为 None 时，分类特征包含多少个类别。