图像处理珍藏版本汇总
来源:互联网 发布:淘宝买兔子炒了 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 19:25
Statistics and Machine Learning Toolbox
包括统计和机器学习的库,可以进行降维,包括序列特征选择、逐步回归、主成分分析(PCA)、正则化等。其他包括监督和非监督学习算法,包括SVM、boosted and bagged决策树、k近邻、k均值聚类、k中心点聚类、层次聚类、高斯混合模型(GMM)和隐马尔科夫模型。
离散分布有二次分布、几何分布、超几何分布、多项式分布、负二项分布、泊松分布、均匀分布连续分布有贝塔分布、Birnbaum-Saunders分布、Burr Type XII分布、卡方分布、指数分布、极值分布、F分布、伽马分布、广义极值分布、高斯混合分布、广义帕累托分布、逆高斯分布、核广义函数、logistic分布、Loglogistic分布、对数正态分布、Nakagami分布、非中心卡方分布、非中心f分布、非中心t分布、正态分布、分段线性分布、瑞利分布、莱斯分布、学生的t分布、t Location-Scale分布、三角分布、均匀分布(连续)、威布尔分布;多变量分布有Copula分布、Wishart逆分布、多元正态分布、多元t-分布、Wishart分布。
线性回归有多元线性回归、逐步回归、多元回归、正则化、混合;广义线性模型有广义线性回归、逐步回归、正则化、混合;非线性回归有非线性模型、混合;方差分析和协方差分析。
监督学习里,除了上面的,还有分类树回归树、SVM、贝叶斯分类器、最近邻;非监督学习有层次聚类、k均值聚类、k中心点聚类、高斯混合模型(GMM)、隐马尔科夫模型;集成学习有Boosting、Bagging、随机子空间法。
Optimization Toolbox
提供寻找最小值和最大值的工具箱,包括线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性规划、非线性最小二乘。
Global Optimization Toolbox
全局最优化工具箱,包括全局搜索、多初始点、模式搜索、粒子群算法、遗传算法和模拟退火。
Neural Network Toolbox
神经网络工具箱,提供复杂的非线性系统并实现监督学习(回归)和非监督学习任务(自适应网络SOM和完全层)。
Image Processing Toolbox
提供图像处理、分析、可视化和算法的工具箱。包括基本的读入读出、显示、交互、几何变换(旋转、改变尺寸)、合成、增强、滤波。图像分析包括对象分析(找到物体边界、Hough变换)、区域属性(度量区域属性、等高线图、均值方差)、纹理分析(熵、灰度共生矩阵)、图像质量(MSE)、图像分割(主动轮廓、快速行进算法、基于地动距离分割、像素梯度权重、阈值分割)、图像转换(随机转换、Hough变换、反转、图像距离)。各种颜色空间的转换(RGB、NTESC、XYZ、LAB、CBCR)和代码生成(区域极大值、图像直方图)。
Computer Vision System Toolbox
可以目标检测、跟踪、特征检测和提取、特征匹配、立体视觉、摄像机标定、运动物体检测、视频处理。
特征提取有BRISK、FAST、Harris、最小特征值、MSER特征、SURF特征、HOG特征。
http://www.dice.ucl.ac.be/mlg/
半监督流形学习(流形正则化)
http://manifold.cs.uchicago.edu/
模式识别和神经网络工具箱
http://www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/index.php
机器学习开源代码
http://mloss.org/software/tags/large-scale-learning/
统计学开源代码
http://www.wessa.net/
matlab各种工具箱链接
http://www.tech.plym.ac.uk/spmc/links/matlab/matlab_toolbox.html
统计学学习经典在线教材
http://www.statistics4u.info/
机器学习开源源代码
http://mloss.org/software/language/matlab/
http://www.dice.ucl.ac.be/mlg/
半监督流形学习(流形正则化)
http://manifold.cs.uchicago.edu/
模式识别和神经网络工具箱
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机器学习开源代码
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机器学习开源源代码
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Kernel Methods
Alexander J. Smola
Maximum Mean Discrepancy (MMD), Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC)
Bernhard Schölkopf
Kernel PCA
James T Kwok
Pre-Image, Kernel Learning, Core Vector Machine(CVM)
Jieping Ye
Kernel Learning, Linear Discriminate Analysis, Dimension Deduction
Multi-Task Learning
Andreas Argyriou
Multi-Task Feature Learning
Charles A. Micchelli
Multi-Task Feature Learning, Multi-Task Kernel Learning
Massimiliano Pontil
Multi-Task Feature Learning
Yiming Ying
Multi-Task Feature Learning, Multi-Task Kernel Learning
Semi-supervised Learning
Partha Niyogi
Manifold Regularization, Laplacian Eigenmaps
Mikhail Belkin
Manifold Regularization, Laplacian Eigenmaps
Vikas Sindhwani
Manifold Regularization
Xiaojin Zhu
Graph-based Semi-supervised Learning
Multiple Instance Learning
Sally A Goldman
EM-DD, DD-SVM, Multiple Instance Semi Supervised Learning(MISS)
Dimensionality Reduction
Neil Lawrence
Gaussian Process Latent Variable Models (GPLVM)
Lawrence K. Saul
Maximum Variance Unfolding(MVU), Semidefinite Embedding(SDE)
Machine Learning
Michael I. Jordan
Graphical Models
John Lafferty
Diffusion Kernels, Graphical Models
Daphne Koller
Logic, Probability
Zhang Tong
Theoretical Analysis of Statistical Algorithms, Multi-task Learning, Graph-based Semi-supervised Learning
Zoubin Ghahramani
Bayesian approaches to machine learning
Machine Learning @ Toronto
Statitiscal Machine Learning & Optimization
Jerome H Friedman
GLasso, Statistical view of AdaBoost, Greedy Function Approximation
Thevor Hastie
Lasso
Stephen Boyd
Convex Optimization
C.J Lin
Libsvm
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半监督流形学习(流形正则化)
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模式识别和神经网络工具箱
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机器学习开源代码
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统计学开源代码
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统计学学习经典在线教材
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机器学习开源源代码
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======================资源====================
以前转过一个计算机视觉领域内的牛人简介,现在转一个更宽范围内的牛人简介:
http://people.cs.uchicago.edu/~niyogi/
http://www.cs.uchicago.edu/people/
http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/
http://www.kyb.tuebingen.mpg.de/~chapelle
http://people.cs.uchicago.edu/~xiaofei/
http://www.cs.uiuc.edu/homes/dengcai2/
http://www.kyb.mpg.de/~bs
http://research.microsoft.com/~denzho/
http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php#item5
(resources for the book of the introduction of data mining by Pang-ning Tan et.al. )(国内已经有相应的中文版)
http://www.cs.toronto.edu/~roweis/lle/publications.html (lle算法源代码及其相关论文)
http://dataclustering.cse.msu.edu/index.html#software(data clustering)
http://www.cs.toronto.edu/~roweis/ (里面有好多资源)
http://www.cse.msu.edu/~lawhiu/ (manifold learning)
http://www.math.umn.edu/~wittman/mani/ (manifold learning demo in matlab)
http://www.iipl.fudan.edu.cn/~zhangjp/literatures/MLF/INDEX.HTM (manifold learning in matlab)
http://videolectures.net/mlss05us_belkin_sslmm/ (semi supervised learning with manifold method by Belkin)
http://isomap.stanford.edu/ (isomap主页)
http://web.mit.edu/cocosci/josh.html MIT TENENBAUM J B主页
http://web.engr.oregonstate.edu/~tgd/ (国际著名的人工智能专家 Thomas G. Dietterich)
http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/ (MIchael I.Jordan)
http://www.cs.cmu.edu/~awm/ (Andrew W. Moore's homepage)
http://learning.cs.toronto.edu/ (加拿大多伦多大学机器学习小组)
http://www.cs.cmu.edu/~tom/ (Tom Mitchell,里面有与教材匹配的slide。)
http://www.dice.ucl.ac.be/mlg/
半监督流形学习(流形正则化)
http://manifold.cs.uchicago.edu/
模式识别和神经网络工具箱
http://www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/index.php
机器学习开源代码
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统计学开源代码
http://www.wessa.net/
matlab各种工具箱链接
http://www.tech.plym.ac.uk/spmc/links/matlab/matlab_toolbox.html
统计学学习经典在线教材
http://www.statistics4u.info/
机器学习开源源代码
http://mloss.org/software/language/matlab/
蔡登:http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/,Han Jiawei老师的学生,博士毕业后回浙大
任教,也算是国内年轻一代的牛人了。
万小军:https://sites.google.com/site/wanxiaojun1979/,得翻墙才能看到主页。主要
研究方向是文本挖掘和语义计算。自然语言方向好会议发了很多文章。
张磊:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/leizhang/
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原文地址:http://blog.csdn.net/playoffs/article/details/7588597
李航:http://research.microsoft.com/en- us/people/hangli/,是MSRA Web Search and
Mining Group高级研究员和主管,主要研究领域是信息检索,自然语言处理和统计学习。
近年来,主要与人合作使用机器学习方法对信息检索中排序,相关性等问题的 研究。曾在
人大听过一场他的讲座,对实际应用的问题抽象,转化和解决能力值得学习。
周志华:http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/,是南京大学的杰青,机器学习和数据挖掘方面
国内的领军人物,其好几个研究生都 进入了美国一流高校如uiuc,cmu等学习和深造。周教授
在半监督学习,multi-label学习和集成学习方面在国际上有一定的影响力。另外,他也
是ACML的创始人。人也很nice,曾经发邮件咨询过一个naive的问题,周老师还在百忙之中
回复了我,并对我如何发邮件给了些许建议。
杨强:http://www.cse.ust.hk/~qyang/,香港科技大学教 授,也是KDD 2012的会议主席,
可见功力非同一般。杨教授是迁移学习的国际领军人物,曾经的中国第一位acm全球冠军上
交的戴文渊硕士期间就是跟他合作发表了一系列 高水平的文章。还有,杨教授曾有一个关
于机器学习和数据挖掘有意思的比喻:比如你训练一只狗,若干年后,如果它忽然有一天能
帮你擦鞋洗衣服,那么这就是数 据挖掘;要是忽然有一天,你发现狗发装成一个老太婆
消失了,那么这就是机器学习。
李建中:http://db.hit.edu.cn/jianzhongli/,哈工大和黑大共有教授,是分布式数据库
的领军人物。近年来,其团队 在不确定性数据,sensor network方面也发表了一系列有名
文章。李教授为人师表,教书育人都做得了最好,在圈内是让人称道的好老师和好学者。
唐杰:http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/,清华大学副教授,是图挖掘方面的专家。
他主持设计和实现的Arnetminer是国内领先的图挖掘系统,该系统也是多个会议的支持商。
张钹:http://www.csai.tsinghua.edu.cn/personal_homepage/zhang_bo/index.html 清华
大学教授,中科院院士,。现任清华大学信息技术研究院指导委员会主任,微软亚洲研究院
技术顾问等。主要从事人工智能、神经网络、遗传算法、智能机器 人、模式识别以及智能控
制等领域的研究工作。在过去二十多年中,张钹教授系统地提出了问题求解的商空间理
论。近年来,他建立了神经与认知计算研究中心以及多媒体信息处理研究组。该研究组已在
图像和视频的分析与检索方面取得一些重要研究成果。
刘铁岩:http://research.microsoft.com/en-us/people/tyliu/ MSRA研究主管,
是learning to rank的国际知名学者。近年逐步转向管理,研究兴趣则开始关注计算广告学方面。
王海峰:http://ir.hit.edu.cn/~wanghaifeng/ 信息检索,自然语言处理,机器翻译方面
的专家,ACL的副主席,百度高级科学家。近年,在百度主持研发了百度翻译产品。
何晓飞:http://people.cs.uchicago.edu/~xiaofei/ 浙江大学教授,多媒体处理,
图像检索以及流型学习的国际领先学者。
朱军:http://www.ml-thu.net/~jun/ 清华大学副教授,机器学习绝对重量级新星。
主要研究领域是latent variable models, large-margin learning, Bayesian nonparametrics,
and sparse learning in high dimensions. 他也是今年龙星计划的机器学习领域的主讲人之一。
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吴军:http://www.cs.jhu.edu/~junwu/ 腾讯副总裁,前google研究员。
著名《数学之美》和《浪潮之巅》系列的作者。
张栋:http://weibo.com/machinelearning 前百度科学家和google研究员,机器学习工业界的代表人物之一。
戴文渊:http://apex.sjtu.edu.cn/apex_wiki/Wenyuan_Dai 现百度凤巢ctr预估组leader。
前ACM大赛冠军,硕士期间一系列transfer learning方面的高水平论文让人瞠目结舌。
CVonline
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/unfolded.htm
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/CVentry.htm
李子青的大作:
Markov Random Field Modeling in Computer Vision
http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szli/mrf_book/book.html
Handbook of Face Recognition (PDF)
http://www.umiacs.umd.edu/~shaohua/papers/zhou04hfr.pdf
张正友的有关参数鲁棒估计著作:
Parameter Estimation Techniques:A Tutorial with Application to Conic Fitting
http://research.microsoft.com/~zhang/INRIA/Publis/Tutorial-Estim/Main.html
Andrea Fusiello“计算机视觉中的几何”教程:Elements of Geometric Computer Vision
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/FUSIELLO4/tutorial.html#x1-520007
有关马尔可夫蒙特卡罗方法的资料:
An introduction to Markov chain Monte Carlo
http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/SENEGAS/mcmc.html
Markov Chain Monte Carlo for Computer Vision--- A tutorial at ICCV05
http://civs.stat.ucla.edu/MCMC/MCMC_tutorial.htm
几个计算机视觉研究工具
Machine Vision Toolbox for Matlab
http://www.petercorke.com/Machine%20Vision%20Toolbox.html
Matlab and Octave Function for Computer Vision and Image Processing
http://www.csse.uwa.edu.au/~pk/research/matlabfns/
Bayes Net Toolbox for Matlab
http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/BNT/bnt.html
OpenCV (Chinese)
http://www.opencv.org.cn/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5
Gandalf (A Computer Vision and Numerical Algorithm Labrary)
http://gandalf-library.sourceforge.net/
CMU Computer Vision Home Page
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/cil/ftp/html/vision.html
Machine Learning Resource Links
http://www.cse.ust.hk/~ivor/resource.htm
牛人主页:
David Lowe (SIFT) (很帅的一个老头哦 ^ ^)
http://www.cs.ubc.ca/~lowe/
Andrea Vedaldi (SIFT)
http://vision.ucla.edu/~vedaldi/index.html
Pedro F. Felzenszwalb
http://people.cs.uchicago.edu/~pff/
Dougla Dlanman (Brown的一个研究生,在其主页上搜集了大量算法教程和源码)
http://mesh.brown.edu/dlanman/courses.html
Jianbo Shi (Ncuts 的始作俑者)
http://www.cis.upenn.edu/~jshi/
Active Vision Group (Oxford的一个机器视觉研究团队,特色是SLAM,监视,导航)
http://www.robots.ox.ac.uk/ActiveVision/index.html
测试图片或视频:
Middlebury College‘s Stereo Vision Data Set
http://cat.middlebury.edu/stereo/data.html
1.平面操作工具箱
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