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    다중 모드 인식 방법 중 일부에서는 CCA (Canonical Correlation Analysis)를 사용하여 두 개의 입력 특징 벡터를 단일 차원 및 하위 차원으로 통합합니다. Matlab은 이미 CCA 코드를 가지고 있습니다. [A, B, r, U, V] = canoncorr (X, Y); 참조 : http://www.mathworks.com/help

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    1700 개의 기능과 3300 개의 인스턴스가있는 데이터 세트의 기능 선택을 적용하려고합니다. 피쳐 선택 방법 중 하나는 단계별 회귀입니다. 각 라운드에서 최악의 기능을 삭제하는 탐욕스러운 알고리즘입니다. 나는 최악의 기능을 찾기 위해 SVM에서 데이터 성능을 측정 기준으로 사용하고 있습니다. 처음에는 SVM을 1700 번 교육하고 매번 한 기능 만 유지합

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    그래서 Weka SVM을 사용하여 텍스트를 분류하려고합니다. 지금까지 SVM을 학습하는 데 사용 된 내 특성 벡터는 unigram에 대한 TF-IDF 통계와 교육 텍스트에 나타나는 bigram으로 구성됩니다. 그러나 훈련 된 SVM 모델을 테스트 한 결과는 정확하지 않았으므로 누군가 내 프로 시저에 대한 피드백을 줄 수 있습니까? 나는 텍스트를 분류하기 위

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    이것은 비올라 존스 여기 http://en.wikipedia.org/wiki/Viola%E2%80%93Jones_object_detection_framework 설명 원래 논문에서와 같이 알고리즘 (얼굴 검출에 사용됨) http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.110.4868 대한 질문 내 질문은

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    나는이 영역을 처음 사용하고 있습니다 - 나는 걸음 걸이와 자세의 배경을 가지고 있습니다. 다수의 관절 (30)이있는 타임 스탬프 좌표 (X, Y 및 Z 포함 mm)의 일련의 동작 파일이 있습니다. 모션 관측에서 다음을 추출하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까? 1) 활성 형상 (즉, 능동 접합)의 수. 2) 운동의 평균 속도. 동일한 파일은 NxP의 형식입

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    이것은 아주 순진하게 들릴지 모르겠지만 기계 학습 용어로 말할 때, 문서 클러스터링의 기능은 형태소 분석이나 중지 단어로 삭제 된 문서가있는 경우 문서에서 선택한 단어입니다. 나는 LibSvm 라이브러리를 사용하려고하고 있으며 {no_of_instances, no_of_features}의 여러 유형에 대해 다른 접근법이 있다고 말합니다. no_of_inst

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    제목을 연구하면 "Bag of Words"모델을 사용하여 작성자가 이미지 분류/검색하는 동안 논문을 찾을 수 있고, 다른 사람들은 "Bag of features"모델을 사용하여 유사한 작업을 수행 할 수 있습니다. 내가 참여 방법에 대한 기본적인 이해를 가지고 있지만 (시각적 사전을 구축, 감지 및 시각적 단어를 추출, 분류 자 ​​훈련을 배우고 사용하는

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    벡터 레이어에 피쳐를 그려주는 OpenLayers map이 있습니다. 기능은 선택 가능하며 선택시 팝업이 있습니다. 불행하게도 많은 경우에 기능이 중첩되므로 일부 기능을 선택하는 것은 불가능할 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 선택 컨트롤을 변경하여 클릭 핸들러를 사용하고이 시점에서지도를 검색해야한다고 생각합니다. 어떤 종류의 함수를 작성해야합니까? 이전

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    질문은 감지기의 출력 확률을 결합하는 것입니다. 각 탐지기 d_i는 나에게 장면에서 개체 존재 확률 p_i를 제공합니다. 필자는 분류 된 데이터 세트를 가지고 있으며 (더 정확한) 글로벌 탐지기를 얻기 위해 탐지기의 가중치 조합을 배우고 싶습니다. 이러한 문제에 대해 어떤 알고리즘을 사용할 수 있습니까? 다른 방법을 비교하고 싶습니다. 첫 번째 단계로 가중

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    임마 임베디드 맵이있는 특별 위키의 일부로 리플릿 그리기를 사용할 계획입니다. 사용자는 위키에서 하나 이상의 페이지와 관련된 지형 객체를 그릴 수 있어야합니다. 위키 페이지처럼 객체는 데이터베이스에 저장되며 모든 사용자가 수정할 수 있습니다. 문제 : 어떻게 한 번에 하나의 편집 가능한 개체의 수를 제한 할 수 있습니다? 두 명의 사용자가 동시에 같은 개체