楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来回和“机器学习工答程师”这词汇一样。机器学习，基础的PCA模型理论，贝叶斯，boost,Adaboost,模式识别中的各种特征，诸如Hog，Haar,SIFT等深度学习里的DBN，CNN，BP，RBM等等。非专业出身，只是略懂一点。没有常用的，只是针对需求有具体的设计，或者需要自己全新设计一个合适的算法，现在最热门的算是CNN(convolutional neural networks)卷积神经网络了。优点:不需要训练获取特征，在学习过程中自动提取图像中的特征，免去了常规方法中，大量训练样本的时间。在样本足够大的情况下，能够得到非常精确的识别结果。一般都能95%+的正确率。缺点：硬件要求高，CUDA的并行框架算是用的很火的了。但是一般的台式机跑一个Demo花费的时间长资源占用高。不过这也是这块算法的通病。
红色碎花壁纸搭配一张深棕色的床和一盏复古吊灯,充分展现了美式田园风格的魅力。 浅绿色的碎花壁纸与书桌上的花束相互呼应,使卧室充满了田园气息。书房内装饰简单细...
通过装修是可以提取公积金的,我只能记得一部分相关条件,至少是需要装修合同和装修公司出具的。其他的忘了。具体需要材料建议你去公积金管理中心拿一本宣传册,那个...
楼主，你好，这个自己最清楚的了。3
（长+宽）✘2✘房高=面面积 长✘宽=顶面积1
建新房有来家里代表的意思是是非常不吉利的。 千万不能养！ 会给人带来灾难。 带来大量的灾祸。 会堵住人的财路。 会导致人生玻 这就说明很想谋害你，你必须才可以挽救自己！1
楼主肯定对机器学习了解不多才会提这种问题。这问题专业程度看起来回和“机器学习工答程师”这词汇一样。
机器学习，基础的PCA模型理论，贝叶斯，boost,Adaboost,
模式识别中的各种特征，诸如Hog，Haar,SIFT等
深度学习里的DBN，CNN，BP，RBM等等。
非专业出身，只是略懂一点。
没有常用的，只是针对需求有具体的设计，或者需要自己全新设计一个合适的算法，现在最热门的算是CNN(convolutional neural networks)卷积神经网络了。
优点:不需要训练获取特征，在学习过程中自动提取图像中的特征，免去了常规方法中，大量训练样本的时间。在样本足够大的情况下，能够得到非常精确的识别结果。一般都能95%+的正确率。
缺点：硬件要求高，CUDA的并行框架算是用的很火的了。但是一般的台式机跑一个Demo花费的时间长资源占用高。不过这也是这块算法的通病。
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