Bayesian classification) 朴素贝叶斯分类器是一类简单的概率分类器，它基于贝叶斯定理和特征间的强大的（朴素的）独立假设。图中是贝叶斯公式，其中P（AB）是后验概率，P（BA）是似然，P（A

由于ANN只是一定程度地受生物神经系统的启发，所以ANN并未模拟生物神经系统中的很多复杂特征，而且已经知道ANN的很多特征与生物系统也是不一致的。例如，对于我们考虑的ANN，每个单元输出单一的不变值，然而生物神经元输出的是复杂的时序脉冲。

+= 1 (接上面的代码) 对图片进行切割，得到每个字符所在的那部分图片。 AI 与向量空间图像识别 在这里我们使用向量空间搜索引擎来做字符识别，它具有很多优点： 不需要大量的训练迭代 不会训练过度

在之前发布的前两部分介绍中 ，作者谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练（training）的含义，这两部分将讲解 TensorFlow（TF）进行多个特征的线性回归和逻辑回归。 矩阵和多特征线性回归 快速回顾

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优点:速度快(OpenCV haar+adaboost的2-3倍), 准确度高 (FDDB非公开类评测排名第二），能估计人脸角度. 例子看下图. 希望能帮助到有需要的个人和公司。这个库比OpenCV自带的人

一个实际的问题，算法工程师更多的工作主要是在特征工程方面。而特征工程本身并没有很系统化的指导理论（至少目前没有看到系统介绍特征工程的书籍），所以很多时候特征的构造技法显得光怪陆离，是否有用也取决于问题本身、数据样本、模型以及运气。

如鼠标的点击事件，键盘的输入事件等。ActionScript 3.0的应用程序接口特意为这些具有显特征的事件准备了Event类的几个子类。这些子类主要包括： 鼠标类：MouseEvent。 键盘类：KeyBoardEvent。

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1470 篇，录取率仅为 22%，相比去年降低 3 个百分点。 本届大会涵盖人体识别、基于图像建模、计算摄影与图像、视频分析与事件识别、脸部和手势分析、文件分析、统计方法与学习等多个主题。腾讯被收录的论

决大部分机器学习和人工智能领域问题的潜力。类似微软、谷歌这样的公司使用深度学习来解决诸如语音识别，图像识别，三维物体识别，和自然语言处理等领域的难题。 然而，深度学习需要进行大量的计算来构建一个有

文/积木 最近的一项研究表明，神经网络可以被一些简单的、随机生成的图像欺骗。当它看到抽象的图片时，会将其认为是一件特定的物品。这再次告诉我们，计 算机视觉和人类视觉是完全不同的东西，但是，随着神经

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故曰：教学相长也。 2. 目录1产品定义 2产品类别Product Categories 3产品标识编码 4产品特征Features 5产品的供应商和制造商 6库存项目存储 7产品定价：价格规则Price Rules、促销promotions

在这份tutorial中，我们将覆盖如下内容： 1. 新手入门 2. 识别数字 3. 图像分类 4. 词向量 5. 情感分析 6. 文本序列标注 7. 机器翻译 8. 个性化推荐

AlexNet Geoffrey Hinton的ILSVRC2013竞赛所用的卷积神经网络 基于该网络的图像分类算法取得ImageNet ILSVRC2013的第一名，分类结果得到极大提高，是卷积神经网络在计算机视觉问题的一个里程碑工作[9]。

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能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维/It can handle thousands of input variables without variable deletion； 能够评估各个特征在分类问题上的重要性/It