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摘要： 机器学习的大致流程如上图所示，x表示输入变量，表示影响预测结果y的特征(features)，强特征对结果影响比较大，弱特征对结果影响较小，甚至有些特征根本对结果无影响，所以衍生出来特征工程和特征选择这两个对结果非常重要的分支。h表示训练的模型，将训练数据灌入model，使用学习算法，训练出模型的参数 阅读全文

摘要： 指标 错误率(Error Rate) :m个样本中，有a个样本分类错误 ER= a/m 精准率(Accuray) = 1 - ER 均方误差(Mean Square Error): 过拟合(overfit): 从训练样本中学出适用于所有潜在样本的"普遍规律"，这样才能在遇到新样本时做出正确的判别.然 阅读全文

摘要： Overview：过程有很多帖子都解释了如何搭建，本文主要列举需要做的事情，然后在文末提供一个非常详细的搭建教程，方便大家使用。 我这里是使用了3台服务器搭建分布式平台，每台机子都需要配置java的开发环境，hadoop的四个XML文件，host名称和profile配置文件，特别需要注意的是mast 阅读全文

摘要： 思路：1.先通过暴力递归枚举出所有解，找出递归过程中的冗余 2.设计存储空间保留冗余过程 3.递归式 4.自底向上写出递推式 首先把问题拆解成子问题，word1转成word2,只能有三种方式，插入，删除，修改: 1.删除,自己的长度减一 search(n-1,m); 2.插入,自己插入一个数，能和w 阅读全文

摘要： 本人最近在研究去雾方面的最新文献（2016年初），当然去雾方面的经典论文是何凯明博士的《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，我这里讲的论文主要是自己平时在看的一些文献，看的过程中进行总结，一方面是给自己看论文留下一点可参考的东西，另 阅读全文

摘要： 最近在看MIT的算法导论，在网易公开课上有这门课的视频，正好讲义也在图书馆借到了，有在看的小伙伴可以一起加油。绪论中以插入排序为例，讲述了算法中非常重要的两个概念时间复杂度T(n)和空间复杂度。详细地对程序花费时间T。伪代码： INSERTION-SORT(A)1 for j←2 to length... 阅读全文

摘要： 问题: 我们在拥有一系列散列的点(x1,y1),(x2,y2)... (xm,ym),这些点在一条直线附近，通过点拟合直线。 我在工程中是要拟合一系列线段，其实一条线段就对应着两个要拟合的点，算法上稍有区别，原理完全一致。思路一： 用OpenCV自带的最小二乘法拟合 函数：cvFitLine... 阅读全文