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人工智能&大数据
2020-05-28 14:36:56
Tensorflow学习
2020-05-27 15:31:51
opencv 提供了绘制直线、圆形、矩形等基本绘图的功能   1、绘直线 cv2.line(画布,起点坐标,终点坐标,颜色,宽度) 例如:cv2.line(image,(20,60),(300,400),(0,0,255),2) 2、绘矩形 cv2.rectange(画布,起点,终点,颜色,宽度) 若宽度大于0,标识边线宽度;如果小于0,表示画实心矩形 例如:cv
2020-05-24 12:02:54
图像平滑算法介绍 1. 均值滤波 均值滤波是指任意一点的像素值,都是周围 N * M 个像素值的均值。例如下图中,红色点的像素值是其周围蓝色背景区域像素值之和除25,25=5 * 5 是蓝色区域的大小。 其中5 * 5的矩阵称为核, # 实现方法为 result = cv2.blur(原始图像,核大小) # 其中,核大小是以(宽度,高度)表示的元组形式。常见的形式包括:核大小(3,3)和(5,
2020-05-24 10:25:46
1. 图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息。 图像中各种妨碍人们对其信息接受的因素即可称为图像噪声 。那么除去这些噪声的过程就是图像去噪。 2. 图像平滑是要突出图像的低频成分、主干部分或抑制图像噪声和干扰高频成分的图像处理方法,目的是使图像亮度平缓渐变,减小突变梯度,改善图像质量。字面意思就是让图像上颜色灰度变化更光滑。图像平滑处理过程中往往会使得图像变的模糊,因此又叫图像模糊。 图像平滑的基本原理是
2020-05-17 13:33:55
AI学习
2020-05-17 13:07:55
欧氏距离是一个距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。 二维空间的公式 p为点 与点 之间的欧氏距离 三维空间的公式 n维空间的公式
2020-05-17 10:52:33
两种不同的缩放方式,目的都是缩小范围。 归一化(Normalization):将一列数据变化到某个固定区间(范围)中,通常,这个区间是[0, 1],广义的讲,可以是各种区间,比如图像中可能会映射到[0,255],主要是为了数据处理方便提出来的 标准化(Standardization):就是将训练集中某一列数值特征(假设是第i列)的值缩放成均值为0,方差为1的状态。具体操作是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。
2020-05-17 10:35:52
一、在现实生活中,一个目标变量(y)可以认为是由多个特征变量(x)影响和控制的,那么这些特征变量的量纲和数值的量级就会不一样,比如x1 = 10000,x2 = 1,x3 = 0.5 可以很明显的看出特征x1和x2、x3存在量纲的差距;x1对目标变量的影响程度将会比x2、x3对目标变量的影响程度要大(可以这样认为目标变量由x1掌控,x2,x3影响较小,一旦x1的值出现问题,将直接的影响到目标变量的预测,把目标变量的预测值由x1独揽大权,
2020-05-17 08:17:25
1.主要功能如下: 1.classification分类 2.Regression回归 3.Clustering聚类 4.Dimensionality reduction降维 5.Model selection模型选择 6.Preprocessing预处理 2.主要模块分类: 1.sklearn.base: Base classes and utility functio
2020-05-16 17:04:34
  sklearn是python的重要机器学习库,其中封装了大量的机器学习算法,如:分类、回归、降维以及聚类;还包含了监督学习、非监督学习、数据变换三大模块。sklearn拥有完善的文档,使得它具有了上手容易的优势;并它内置了大量的数据集,节省了获取和整理数据集的时间。因而,使其成为了广泛应用的重要的机器学习库。下面简单介绍一下sklearn下的常用方法。 1. 监督学习 sklearn.neighbors #近邻算法
2020-05-15 18:03:31
机器学习--- K均值(K-Means) 假定我们有如下8个点 A1(2, 10) A2(2, 5) A3(8, 4) A4(5, 8) A5(7, 5) A6(6, 4) A7(1, 2) A8(4, 9) 希望分成3个聚类 初始化选择 A1(2, 10), A4(5, 8) ,A7(1, 2)为聚类中心点,两点距离定义为ρ(a, b) = |x2 – x1| +
2020-05-15 14:56:10
支持向量机(support vector machines, SVM)     https://zhuanlan.zhihu.com/p/77750026
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