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原创学习笔记(01):Python进阶-Pandas数据分析库-pandas基础,Series,DataFrame

您观看课程学习后免费入群领取【超全Python资料包+17本学习电子书】 Pandas是python中非常常用的数据分析库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用。本课程会讲解到pandas中最核心的一些知识点，包括Series以及DataFrame的构建，赋值，操作，选择数据，合并等等，以及使用pandas对文件进行读取和...

2020-06-05 03:02:34 356 1

转载关于computer vision的会议及vision guys-机器学习与视觉大牛族谱

原文地址：http://aimit.blog.edu.cn/2010/602210.htmlThe genealogy relationship of the learning and vision guys（机器学习与视觉大牛族谱深度挖掘）转自：http://blog.csdn.net/ustcmsraase/archive/2010/11/09/5996635.aspx

2014-12-30 15:55:01 5436

转载机器学习中的范数规则化之（一）和（二）L0、L1与L2范数、核范数

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知

2014-12-30 14:38:58 1843

转载计算机视觉、模式识别、机器学习常用牛人主页链接

http://blog.csdn.net/idismyself/article/details/16927865牛人主页（主页有很多论文代码）Serge Belongie at UC San DiegoAntonio Torralba at MITAlexei Ffros at CMUCe Liu at Microsoft Research New Englan

2014-12-30 14:36:50 1174

转载多目标跟踪

http://blog.csdn.net/cyxyz/article/details/41821737一、Guide进行多目标跟踪的学习。跟踪的难点：将现在检测到的目标和以前检测的目标进行匹配连接跟踪被遮挡的目标当被遮挡的目标再次出现时，可以重新分配二、Resources1. 这是别人整理的一些跟踪方面的资料，方便以后学习使用。2.

2014-12-30 14:33:27 4223 1

转载 Occlusion Geodesics for Online Multi-Object Tracking编译过程

http://blog.csdn.net/minstyrain/article/details/33796753CVPR2014http://www.cvpapers.com/cvpr2014.html上的处理遮挡的，应该是最新的进展。OcclusionGeodesics for Online Multi-Object Tracking (project,videos)Ho

2014-12-30 14:31:35 567

转载视频跟踪领域总结全面 Resources in Visual Tracking

http://blog.csdn.net/minstyrain/article/details/38640541这个应该是目前最全的Tracking相关的文章了,转载请注明出处。一、Surveyand benchmark：1. PAMI2014：VisualTracking_ An Experimental Survey，代码：http://a

2014-12-30 14:28:53 1155

转载稀疏表达：向量、矩阵与张量

转载于：http://www.cvchina.info/2010/06/01/sparse-representation-vector-matrix-tensor-1/http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/12968885即线性方程组其中矩阵，通常而言是满秩的。向量。现在已知，求解。学过线性代数的同学可能都会说：这个

2014-12-30 11:50:51 754

转载低秩矩阵恢复在机器视觉中的理解-- Sparse Representation based on Low-Rank Dictionary Learning

http://blog.csdn.net/smilebluesky/article/details/41147113最近看论文，无意中发现低秩矩阵感觉很给力，所以看了几篇低秩矩阵的论文，总结一下。1.Sparse Representation for Fa ce Recognition based on Discriminative Low-Rank Dictionar

2014-12-30 11:49:39 647

转载 low rank representation 低秩表达

http://blog.csdn.net/silence1214/article/details/8802242去年已经开始在接触低秩表达，最近学习到一些paper，发现对这个还是不是很理解，今天从这里开始记录一下对低秩表达的学习。目前低秩表达主要用在子空间分割上，也就是给定一组数据，这组数据是从某几个子空间上来的，通过低秩表达可以达到对来自这几个子空间的数据进行聚类，可以找到哪些

2014-12-30 11:44:47 1345

转载从稀疏表示到低秩表示http://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/41578175

学习从稀疏表示到低秩表示系列文章包括如下内容：一、 sparse representation二、NCSR（NonlocallyCentralized Sparse Representation）三、GHP（GradientHistogram Preservation）四、Group sparsity 五、Rankdecomp

2014-12-30 11:31:44 1019

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