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- 开发文档 1. 需求规格说明2. 系统设计2.1 开发环境2.2 总体设计2.2.1 数据采集2.2.2 算法实现2.2.3 结果输出 3. 编程实现4.集成5.测试6.维护 1. 需求规格说明 依据什么需求，开发出什么 2. 系统设计 2.1 开发环境 硬件开发平台：NVIDIA Jetson TX2 工业相机：*** 操作系统：Ubu... 开发文档 1. 需求规格说明2. 系统设计2.1 开发环境2.2 总体设计2.2.1 数据采集2.2.2 算法实现2.2.3 结果输出 3. 编程实现4.集成5.测试6.维护 1. 需求规格说明 依据什么需求，开发出什么 2. 系统设计 2.1 开发环境 硬件开发平台：NVIDIA Jetson TX2 工业相机：*** 操作系统：Ubu...
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- 本文是机器学习笔记系列 参考链接：https://vas3k.com/blog/machine_learning/ 机器学习这个主题已经很普遍了，每个人都在谈论它，但很少有人能够透彻地了解它。当前网络上的一些机器学习文章晦涩难懂，理论性太强，或者通篇云里雾里地介绍人工智能、数据科学的魔力以及未来的工作等。 所以呢，本文作者 vas3k 通过简洁的语言和清晰明了... 本文是机器学习笔记系列 参考链接：https://vas3k.com/blog/machine_learning/ 机器学习这个主题已经很普遍了，每个人都在谈论它，但很少有人能够透彻地了解它。当前网络上的一些机器学习文章晦涩难懂，理论性太强，或者通篇云里雾里地介绍人工智能、数据科学的魔力以及未来的工作等。 所以呢，本文作者 vas3k 通过简洁的语言和清晰明了...
- 1 SVM的优点 训练好的模型算法复杂度是由支持向量的个数决定，而不是数据维度决定，所以SVM不太容易过拟合。 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持点都去除，重复训练过程，结果模型完全一样 一个SVM如果训练得到的支持向量个数少，则模型更容易泛化（比如各有1个点，... 1 SVM的优点 训练好的模型算法复杂度是由支持向量的个数决定，而不是数据维度决定，所以SVM不太容易过拟合。 SVM训练出来的模型完全依赖于支持向量，即使训练集里面所有非支持点都去除，重复训练过程，结果模型完全一样 一个SVM如果训练得到的支持向量个数少，则模型更容易泛化（比如各有1个点，...
- 目录 归纳和演绎 归纳学习分为广义和狭义： 概念学习、概念形成最基本的是布尔概念学习： 解答疑问 归纳和演绎 “归纳”和“演绎”是科学推理的两大基本手段 “归纳”是从特殊到一般，是一个“泛化”过程，是总结经验，比如猫有哪些特点？ “演绎” 就是从一般到特殊，从基本情况推出具体情况，是“特化”过程 从“样本”中学习过程 称为“归纳学习” ... 目录 归纳和演绎 归纳学习分为广义和狭义： 概念学习、概念形成最基本的是布尔概念学习： 解答疑问 归纳和演绎 “归纳”和“演绎”是科学推理的两大基本手段 “归纳”是从特殊到一般，是一个“泛化”过程，是总结经验，比如猫有哪些特点？ “演绎” 就是从一般到特殊，从基本情况推出具体情况，是“特化”过程 从“样本”中学习过程 称为“归纳学习” ...
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- 目录 先来看机器学习： 什么是特征？ 深度学习是表示学习的经典代表： 深度学习的过程： 深度学习与传统机器学习差别： 深度学习代表算法： 先来看机器学习： 机器学习是利用经验experience来改善 计算机系统自身的性能，通过经验获取知识knowledge。 以往都是人们向计算机输入知识，现在是通过经验的“特征”数据来产生模型model（传统的机器... 目录 先来看机器学习： 什么是特征？ 深度学习是表示学习的经典代表： 深度学习的过程： 深度学习与传统机器学习差别： 深度学习代表算法： 先来看机器学习： 机器学习是利用经验experience来改善 计算机系统自身的性能，通过经验获取知识knowledge。 以往都是人们向计算机输入知识，现在是通过经验的“特征”数据来产生模型model（传统的机器...
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