Python社区仿照MATLAB开发了类似的数学分析库，主要包括用NumPy和SciPy来处理数据，用Matplotlib实现数据可视化。大多数Python数学和算法领域的应用广泛地将其作为基本的程序库。为了适应处理大规模数据的需求，Python在此基础上开发了Scikit-Learn机器学习算法库，同时还提供了深度学习算法库Theano,并支持GPU运算，Python已经可以完整地提供基于C/C++语言的机器学习开发包，而且都是开源的。本文主要介绍一下Scikit-Learn机器学习算法库的安装方法。
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。
两个向量之间的距离（此时向量作为n维向量坐标系中的点）计算，在数学上称为向量的距离（Distance），也称为样本之间的相似性度量（Similarity Measurement）。它反映为某类事物在距离上接近或远离的程度。直觉上，距离越近，越容易归为一类；距离越远就越不同。划分的依据，称为距离。
第一篇博客已经对Twin SVM做了简单的介绍，这里主要从数学的角度去分析Twin SVM的求解思路。
机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别输出的类别的众树而定，它有着许多的有点，能很好地处理多分类问题。
利用github+hexo搭建自己的博客后，可以自定义搭建自己的博客，要为自己的博客添加留言功能，需要完成一下几部：
在写自己的第一篇博客之前，还是想先对我的导师刘小明教授表示感谢，感谢您让我有机会接触机器学习相关算法。研究Twin SVM 相关算法已经一年有余，相对于常用的SVM，Twin SVM 有着巨大的
优势，相关理论已经十分成熟，网上也有较多开源的工具箱。接下来，就让我简单地对Twin SVM做一下介绍。