opencv3.0版本中,实现正态贝叶斯分类器(Normal Bayes Classifier)分类实例 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //创…

在opencv3.0中,提供了一个ml.cpp的文件,这里面全是机器学习的算法,共提供了这么几种: 1.正态贝叶斯:normal Bayessian classifier    我已在另外一篇博文中介绍过:在opencv3中实现机器学习之:利用正态贝叶斯分类 2.K最近邻:k nearest neighbors classifier 3.支持向量机:support vectors machine    请参考我的另外一篇博客:在opencv3中实现机器学习之:利用svm(支持向量机)分类 4.决…

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看 这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将…

logistic regression,注意这个单词logistic ,并不是逻辑(logic)的意思,音译过来应该是逻辑斯谛回归,或者直接叫logistic回归,并不是什么逻辑回归.大部分人都叫成逻辑回归,无奈啊...虽然这个算法中有回归二字,但它做的事情却并不是回归,而是分类.这个算法只能解决简单的线性二分类,在众多的机器学习分类算法中并不出众,但它能被改进为多分类,并换了另外一个名字softmax, 这可是深度学习中响当当的分类算法.因此,logistic回归瞬间也变得高大上起来. 本文用…

svm分类算法在opencv3中有了很大的变动,取消了CvSVMParams这个类,因此在参数设定上会有些改变. opencv中的svm分类代码,来源于libsvm. #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zer…

不同于其它的机器学习模型,EM算法是一种非监督的学习算法,它的输入数据事先不需要进行标注.相反,该算法从给定的样本集中,能计算出高斯混和参数的最大似然估计.也能得到每个样本对应的标注值,类似于kmeans聚类(输入样本数据,输出样本数据的标注).实际上,高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用. 在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM,函数原型为: bool trainEM(InputArray samples, OutputArray logLikelihoods=n…

OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别),我们这个练习就是对OCR英文字母进行识别.得到一张OCR图片后,提取出字符相关的ROI图像,并且大小归一化,整个图像的像素值序列可以直接作为特征.但直接将整个图像作为特征数据维度太高,计算量太大,所以也可以进行一些降维处理,减少输入的数据量. 处理过程一般这样:先对原图像进行裁剪,得到字符的ROI图像,二值化.然后将图像分块,统计每个小块中非0像素的个数,这样就形成了一个较小的矩阵,这矩阵就是新的特征了.ope…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/zhjm07054115/article/details/27631913…

Scikit-Learn是基于python的机器学习模块,基于BSD开源许可证.这个项目最早由DavidCournapeau 在2007 年发起的,目前也是由社区自愿者进行维护. Scikit-Learn的官方网站是http://scikit-learn.org/stable/,在上面可以找到相关的Scikit-Learn的资源,模块下载,文档,例程等等. Scikit-Learn的安装需要numpy,scipy,matplotlib等模块,windows用户可以到 http://www.lfd…

R语言中的机器学习包   Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html维护人员:Torsten Hothorn  版本:2008-02-18 18:19:21  翻译:R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面:   1)神经网络(N…

[译文]利用STAN做贝叶斯回归分析:Part 2 非正态回归 作者 Lionel Hertzogn 前一篇文章已经介绍了怎样在R中调用STAN对正态数据进行贝叶斯回归.本文则将利用三个样例来演示怎样在R中利用STAN拟合非正态模型. 三个样例各自是negative binomial回归(过离散的泊松数据).gamma回归(右偏的连续数据)和beta-binomial回归(过离散的二项数据). 相关的STAN代码及一些说明会贴在本文末尾. 负二项回归 泊松分布经常使用于计数数据建模,它如果了数据…

注意,本文中所指"机器学习"(ML)技术,特指SVM.随机森林等"传统"技术. 一.应用场景        相比较当下发展迅速的各路"端到端"技术,SVM.随机森林等"传统"技术它的应用价值,在于"以更贴合现有系统的方式提供一种识别的途径".比如你使用tf.keras或者openvino,那么首先你需要按照这些平台的方式搭建一个运行环境并且编写相关的接口,而后在现有系统中调用这个接口,获得一个定量的分类.如…

目录 前言 一.算法介绍 二.核心算法 1. 公式 2.python实现 总结 前言 使用python简单实现机器学习中正态方程算法. 一.算法介绍 与梯度下降算法相比,正态方程同样用于解决最小化代价函数J,不同的是,梯度下降算法通过迭代计算获得最小J的theta值,而正态方程则是通过直接对J进行求导,直接获得满足条件的theta值. 二.核心算法 1. 公式 正态方程通过矩阵运算求得theta. X为数据集中x的矩阵,y为数据集中y的矩阵. 2.python实现 import numpy as…

一.前言 关于Xposed框架相信大家应该不陌生了,他是Android中Hook技术的一个著名的框架,还有一个框架是CydiaSubstrate,但是这个框架是收费的,而且个人觉得不怎么好用,而Xposed框架是免费的而且还是开源的,网上也有很多文章介绍了Xposed框架的原理实现,不了解的同学可以自行查阅即可,本文主要介绍如何通过这个框架来进行系统方法的拦截功能,比如我们开发过程中,对于一些测试环境很难模拟,特别是测试同学有时候像随机改变设备的imei,mcc等信息用来模拟不同测试场景,这时候…

原文 [译]在Asp.Net中操作PDF - iTextSharp - 利用列进行排版 在使用iTextSharp通过ASP.Net生成PDF的系列文章中,前面的文章已经讲述了iTextSharp所涵盖的大多数基本功能.本文主要讲述通过另外一种方法来对文档进行排版,那就是使用列(columns).本系列之前的文章如下: 在ASP.NET中创建PDF-iTextSharp起步 在Asp.Net中操作PDF - iTextSharp - 使用字体 在Asp.Net中操作PDF – iTextShar…

原文 [译]在Asp.Net中操作PDF – iTextSharp -利用块,短语,段落添加文本 本篇文章是讲述使用iTextSharp这个开源组件的系列文章的第三篇,iTextSharp可以通过Asp.Net创建PDFs,就像HTML和ASP.Net为文本提供了多种容器一样,iTextSharp提供了Chunk,Phrase和Paragraph这三个类作为容器,在开始之前,如果你还没有阅读我之前的文章,那么地址为: 在ASP.NET中创建PDF-iTextSharp起步 在Asp.Net中操作…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学.人工智能和统计学的研究领域.机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测.机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程. 在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法.您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性. 在本教程结束时…

opencv2中SurfFeatureDetector.SurfDescriptorExtractor.BruteForceMatcher在opencv3中发生了改变.具体如何完成特征点匹配呢?示例如下: //寻找关键点 int minHessian = 700; Ptr<SURF>detector = SURF::create(minHessian); detector->detect( srcImage1, keyPoint1 ); detector->detect( srcI…

[译]在Asp.Net中操作PDF - iTextSharp - 利用列进行排版   在使用iTextSharp通过ASP.Net生成PDF的系列文章中,前面的文章已经讲述了iTextSharp所涵盖的大多数基本功能.本文主要讲述通过另外一种方法来对文档进行排版,那就是使用列(columns).本系列之前的文章如下: 在ASP.NET中创建PDF-iTextSharp起步 在Asp.Net中操作PDF - iTextSharp - 使用字体 在Asp.Net中操作PDF – iTextSharp…

Android studio 中NameValuePair跟BasicNameValuePair 不能正常导包问题 针对一个post请求,android studio中无法正常导入以下两个包: import org.apache.http.NameValuePair; import org.apache.http.message.BasicNameValuePair; Cannot resolve symbol NameValuePair 最后解决方案是: 在module文件中加入了 andro…

https://www.cnblogs.com/JavaArchitect/p/9080484.html 程序员如何在百忙中更有效地利用时间,如何不走岔路,不白忙(忙得要有效率,要有收获)…

MLlib 是 Spark 的机器学习库,旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API.具体来说,主要包括以下几方面的内容: 机器学习算法:常用的学习算法,如分类.回归.聚类和协同过滤: 特征化工具:特征提取.转化.降维和特征选择等工具: 管道:由于构建.评估和调整机器学习管道的工具: 持久性:保存和加载算法,模型和管道: 实用工具:线性代数,统计和数据处理等…

从 Quora 的 187 个问题中学习机器学习和NLP 原创 2017年12月18日 20:41:19 作者:chen_h 微信号 & QQ:862251340 微信公众号:coderpai 简书地址:http://www.jianshu.com/p/ac1840abc63f Quora 已经变成了一个获取重要资源的有效途径.许多的顶尖研究人员都会积极的在现场回答问题. 以下是一些在 Quora 上有关 AI 的主题.如果你已经在 Quora 上面注册了账号,你可以订阅这些主题. Comput…

https://www.cnblogs.com/anqiang1995/p/7398218.html opencv3中SurfFeatureDetector.SurfDescriptorExtractor.BruteForceMatcher的使用 opencv2中SurfFeatureDetector.SurfDescriptorExtractor.BruteForceMatcher在opencv3中发生了改变.具体如何完成特征点匹配呢?示例如下: //寻找关键点 int minHessian…

要求说明: 题目:求一个3*3矩阵对角线元素之和,矩阵的数据用行的形式输入到计算机中 程序分析:利用双重for循环控制输入二维数组,再将 a[i][i] 累加后输出. 实现思路: [二维数组]相关知识: 定义格式 * a 第一种定义格式: * int[][] arr = new int[3][4];//  arr里面包含3个数组   每个数组里面有四个元素 * 上面的代码相当于定义了一个3*4的二维数组,即二维数组的长度为3,二维数组中的每个元素又是一个长度为4的数组 * b 第二种定义格式 *…

java中的栈(利用数组实现栈) 常见的数据结构:https://blog.csdn.net/weixin_43304253/article/details/119764275 栈的介绍 1.栈的英文名(Stack) 2.先入后出的有序列表 3.限制元素的插入和删除只能在线性表的同一段进行的特殊线性表.允许插入和删除的一段称为栈顶(top),另外固定的一段为栈底(bottom) 4.最先放入的元素在栈底,最后放入的元素在栈顶.最后放入的元素最先被删除,最先放入的最后被删除. 入栈操作,当有数据加…

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-container…

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验 参考文章: 假设检验的学习和理解 一.样本估计总体均值跟标准差 多组抽样 估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样 估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真…

来源:丁香园论坛:SPSS上的把非正态分布数据转换为正态分布数据 一楼 可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布.常用的变量变换方法有对数变换.平方根变换.倒数变换.平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法. 对数变换 即将原始数据X的对数值作为新的分布数据: X'=lgX 当原始数据中有小值及零时,亦可取X'=lg(X+1) 还可根据需要选用X'=lg(X+k)或X'=lg(k-X) 对数变换常用于(1)使服从对数正态分布的数据正态化.如环境…

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分…