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文武兼修ing——机器学习与IC设计
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harr特征加级联分类器的目标检测系统1.识别系统架构2.训练方法3.加速方法4.代码实践参考文献
系统架构
机器学习
1.识别系统架构 harr_system.png 以上是Harr特征+级联分类器的识别系统架构图,系统分为以下几个部分: 滑动框:固定大小的在原图上滑动的框,用于获取子图 Harr特征提取器:在子图上
月见樽
2018-07-04
721
0
DianNao系列加速器总结(1)——架构与运算单元简介整体架构运算模块
机器学习
神经网络
本文为DianNao系列加速器总结的第一篇,有较多公式,简书不支持公式渲染,公示完整版待该总结完成后将统一发表在个人博客 简介 DianNao系列是中科院计算所推出的系列机器学习加速器,包括以下四个成员: DianNao:神经网络加速器,DianNao系列的开山之作。 DaDianNao:神经网络“超级计算机”,DianNao的多核升级版本 ShiDianNao:机器视觉专用加速器,集成了视频处理部分 PuDianNao:机器学习加速器,DianNao系列收山之作,可支持7种机器学习算法 DianNao系
月见樽
2018-05-11
2.5K
8
基于sklearn的文本特征抽取理论代码实现
机器学习
理论 机器学习的样本一般都是特征向量,但是除了特征向量以外经常有非特征化的数据,最常见的就是文本 结构化数据 当某个特征为有限的几个字符串时,可以看成一种结构化数据,处理这种特征的方法一般是将其转为独热码的几个特征。例如仅能取三个字符串的特征:a,b,c,可以将其转换为001,010,100的三个特征和 非结构化数据 当特征仅是一系列字符串时,可以使用词袋法处理,这种方法不考虑词汇顺序,仅考虑出现的频率 count vectorizer:仅考虑每种词汇出现的频率 tfidf vectorizer:除了考虑词
月见樽
2018-04-27
782
0
基于sklearn的几种回归模型理论代码实现
机器学习
理论 支持向量机回归器 支持向量机回归器与分类器相似,关键在于从大量样本中选出对模型训练最有用的一部分向量。回归器和分类器的区别仅在于label为连续值 K临近回归器 K临近回归器任然是取特征向量最接近的k个训练样本,计算这几个样本的平均值获得结果(分类器是投票) 回归树 回归树相对于分类树的最大区别在于叶子节点的值时“连续值”,理论上来书回归树也是一种分类器,只是分的类别较多 集成回归器 随机森林和提升树本质上来说都是决策树的衍生,回归树也可以衍生出回归版本的随机森林和提升树。另外,随机森林还可以衍生出极
月见樽
2018-04-27
3.1K
0
基于sklearn的决策树分类器理论基础代码实现
决策树
编程算法
机器学习
理论基础 决策树 决策树是一种树形结构的机器学习算法,所有的样本起始于根节点,每个具有子节点的父节点都有一个判断,根据判断结果将样本向子节点分流,测试样本从根节点开始向下流动,通过判断最终到达某个没有子节点的叶子节点,这个节点就是该样本所属的类别。 例如,判断一个动物是鸭子,狗还是兔子,可以具有以下的决策树: 判断是否有四条腿 没有,是鸭子 有,判断眼睛颜色 红色,是兔子 非红色,是狗 决策树训练算法 训练决策树时,可以描述如下 从父节点找到最优划分属性 根据属性划分出子节点 若子节点为空/属性相同(
月见樽
2018-04-27
1.6K
0
基于sklearn的K邻近分类器概念代码实现
编程算法
机器学习
概念 KNN(K临近)分类器应该算是概率派的机器学习算法中比较简单的。基本的思想为在预测时,计算输入向量到每个训练样本的欧氏距离(几何距离),选取最近的K个训练样本,K个训练样本中出现最多的类别即预测为输入向量的类别(投票) 代码实现 载入数据集——鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris dataset = load_iris() print(dataset.data.shape) print(dataset.DESCR) (150, 4) Iris Pl
月见樽
2018-04-27
639
0
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