http://blog.csdn.net/guoyilin/article/details/41012561
原文: http://machinelearningmastery.com/why-you-should-be-spot-checking-algorithms-on-your-machine-learning-problems/
和http://machinelearningmastery.com/create-lists-of-machine-learning-algorithms/?utm_content=buffer6c174&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer
这篇文章主要讲在面对许多的机器学习算法,如何快速的选择比较适合解决你问题的算法。解决方案: 使用抽样检查方法,测试在一些算法上的性能。在缩小范围之后,再重点对该类型的算法及其变种进行深入的实验分析。
2. 写各种算法的自动脚本测试数据集。
常见的算法分类:
作为计算机视觉的初学者,我们可以也可以列出自己的Image classification, Image segmentation, Image Annotation, Image Retrieval的各个步骤常见算法。
比如Image Classification algorithms: Feature Representation: (1) bow-of-word : k-means, IFV, vlad, (2) deep learning. Classification Methods: svm, logistic regression, boosting, random forest.....
3. 采用图表方法直观显示测试结果。
4. 及时添加新的算法到自动脚本中。联系客服