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基于计算几何理论, 在分析支持向量与凸包向量关系的基础上, 提出了一种基于中心凸包算法与增量 学习的 SVM 学习算法。在确保分类器达到可靠精度的前提下, 为解决学习中时耗过长的问题, 在对当前训练集计算 凸包的基础上采用欧式中心距离淘汰法对训练样本进一步精简,并且每次进行增量学习的样本都包含前次训

线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为

七月在线计算机视觉培训班全套课件整理本课程课程大纲从图像处理基础、机器视觉中的特征提取与描述、坐标变换与视觉测量，到数据处理、图像搜索、深度学习在图像识别中的应用、图像标注与问答、3D计算机视觉、机器视觉项目实战。整个课程由浅入深，结合案例真枪实战，是不可多得的CV上佳课程。

尽管概率论在工程与自然科学中已经有了广泛的应用，但现有的绝大部分概率书籍往往沿用数学教材的经典方式，即从定义出发、列举重要结果定理证明，并给出相关例子.虽然这一模式极为有效，但是数学教材中的例子以说明概念为主，鲜少阐述概率论如何在实际的工程问题中发挥作用.因此，许多国内外EECS（Electrica

We introduce a simple modification of local image descriptors, such as SIFT, that improves matching performance by 43.09%1 on the Oxford image matchin

Python 作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常 工作的问题。而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。再加 上 Numpy 和 matplotlib 这两个翅膀， Python 对数据分析的能力不逊于 Matlab。 Python 还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了 Py

基于小波对偶框架和支持向量核函数的条件, 提出了一种支持向量小波核函数.该核函数利用小波 的多尺度插值特性和稀疏变化特性, 不仅提高了模型的精度和迭代的收敛速度, 而且还适用于信号的局部分 析、 信噪分离和突变信号的检测, 从而在提高支持向量机( SVM) 泛化能力的同时, 提高了辨识效果和减少了

群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。 这种算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特征，本质上是进化算法中的一种启发式全局优化算法。