OpenCV编程：OpenCV3.X训练自己的分类器

一文搞懂深度学习的精密率和召回率

如何利用二分类学习器来解决多分类问题

基于Haar和HoG特征的前车检测方法深度解读

一种机器学习方法可以从一个人的步态中识别人的感知情绪

开发成功的机器学习应用程序需要一定的“偏方”

是时候搭建属于自己的神经网络了！

开发成功的机器学习应用程序需要一定的“民间技巧”

用于语音情绪识别的基于对抗学习的说话人无关的表示

几个常用算法的适应场景及其优缺点！

深度学习真正可以实现什么，与经典计算机视觉的区别是什么？

剑桥大学的研究人员设计了一个AI“偷听”算法

基于弱监督学习创建大规模数据集

如何制作能够分类120种小狗的图像分类器

如何正确建立自己的机器学习项目集

如何在您自己的图像上运行示例脚本，并对您有助于控制训练过程的一些选项作进一步解释

如何让分类器预测目标是否为“背景”的概率

如何利用两种机器学习的方法——逻辑回归和朴素贝叶斯分类器

解决二分类问题的算法——AdaBoost算法

AUC是否可以直接用作损失函数去优化呢？