1. ret, dst = cv2.thresh(src, thresh, maxval, type) 参数说明, src表示输入的图片, thresh表示阈值, maxval表示最大值, type表示阈值的类型 2. type的类型 1.cv2.THRESH_BINARY   表示阈值的二值化操作,大于阈值使用maxval表示,小于阈值使用0表示 2. cv2.THRESH_BINARY_INV  表示阈值的二值化翻转操作,大于阈值的使用0表示,小于阈值的使用最大值表示 3. cv2.THRE

1 前言 Kjin邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种基本的机器学*方法,采用类似"物以类聚,人以群分"的思想.比如,判断一个人的人品,只需观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出.这里就运用了KNN的思想.KNN方法可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于做预测时候的决策方式不同. KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最jin的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别. KNN做回归时

[机器学*]k-*邻算法(kNN) 学*笔记 标签(空格分隔): 机器学* kNN简介 kNN算法是做分类问题的.思想如下: KNN算法的思想总结一下:就是在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为: 计算测试数据与各个训练数据之间的距离: 按照距离的递增关系进行排序: 选取距离最小的K个点: 确定前K个点所在类别的出现频率: 返

心得体会: 需要思考如何将现实对象转化为特征向量,设置特征向量时记住鸭子定律1 鸭子定律1 如果走路像鸭子.说话像鸭子.长得像鸭子.啄食也像鸭子,那它肯定就是一只鸭子 事物的外在特征就是事物本质的表现 # 2-3手写识别系统 #32*32转1*1024数组 def img2vector(filename): returnVect=zeros((1,1024)) fr=open(filename) for i in range(32): lineStr=fr.readline() for j in

k邻*算法具体应用:2-2约会网站配对 心得体会: 1.对所有特征值进行归一化处理:将特征值单位带来的距离影响消除,使所有特征同权重--然后对不同的特征进行加权2.对于相互独立的特征,可以通过建立(特征值-类型 )图表进行计算,但是多个特征值是相互关联的则需要建立多维图表 #2-2约会网站配对 #将文本记录转换为NumPy def file2matrix(filename): love_dictionary = {'largeDoses':3, 'smallDoses':2, 'didntLik

Suppose you have trained a logistic regression classifier which is outputing hθ(x). Currently, you predict 1 if hθ(x)≥threshold, and predict 0 if hθ(x)<threshold, where currently the threshold is set to 0.5. Suppose you increase the threshold to 0.7.

# -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder EditorThis is a temporary script file."""import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#第一步 获取与处理数据x,y=[],[] #定义存储输入数据和目标数据的数组for sample in open('a.txt','r'): #遍历数据集并保存    _x,_y=sample.spli

#读取数据库数据#import pandas as pd  导入模块#import pymysql  导入数据库模块#con = pymysql.connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='mysql',db='mypro',charset='utf8') 建立链接#df_data = pd.read_sql('select * from user ',con)#print(df_data)#print(df_data.whe

spark 提供了两个机器学习库 MLlib 和 ML,MLlib 是 spark 第一个机器学习库,相比于 ML,它更加成熟 rdd 是 spark core 的数据抽象,dataframe 是 sparkSQL 的数据抽象, 而 MLib 的数据抽象包括 Vector.LabeledPoint.Rating Vector vector 是一个由 数值型数据 构成的带索引的 集合,确切的说是一个向量:索引从 0 开始: 从机器学习的角度将,一个 vector 代表一个 对象,vector 的元

目录 1.理解使用KNN进行分类 KNN特点 KNN步骤 1)计算距离 2)选择合适的K 3)数据准备 2.用KNN诊断乳腺癌 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估模型的性能 5)提高模型性能 1.理解使用KNN进行分类 KNN特点 近邻分类器:一种懒惰学习器,即把未标记的案例归类为与它们最相似的带有标记的案例所在的类.当一个概念很难定义,但你看到它时知道它是什么,就适合用KNN分类. KNN优点:简单有效:数据分布无要求:训练快 KNN缺点:不产生模型(发现特征间关系能力有

k临*算法(解决分类问题): 已知数据集,以及该数据对应类型 给出一个数据x,在已知数据集中选择最接*x的k条数据,根据这k条数据的类型判断x的类型 具体实现: from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) #已知数据集 labels = ['A','A','B','B'] #已知数据集对应的类型 return group,la

1. 证据理论的发展历程 Dempster在1967年的文献<多值映射导致的上下文概率>中提出上.下概率的概念,并在一系列关于上下概率的文献中进行了拓展和应用,其后又在文献<贝叶斯推理的一般化>中进一步探讨了不满足可加性的概率问题以及统计推理的一般化问题. Shafer在Dempster研究的基础上提出了证据理论,把Dempster合成规则推广到更为一般的情况,并与1976年出版<证据的数学理论>,这一著作的出版标志着证据理论真正的诞生,为了纪念两位学者对证据理论所做的

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分

以下对GBDT的介绍深入浅出,非常易懂 转自:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被

本文转载自 火光摇曳 原文链接:VC维的来龙去脉 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,特别是对我们工程师而言

面向对象编程 Object Oriented Programming OOP 第一.什么是类和对象 在具体说明类和对象之前,先说说别的. 眼睛在人类身体上最为有用的器官.如果一个没有了眼睛,这个人与世界的联系会大大减小.因为人脑主要是通过眼睛来获取数据的:当然也有其它器官获取的哦数据帮助我们更加准确的描述我们所看到的现象.眼睛通过光线作用,把客观物理世界投影到人脑.人脑是由亿万多脑细胞组成.脑细胞神经元有反馈机制,当级联的脑脑细胞神经元多起来后,通过反复的实验和检测,使得大脑得到对客观世界有更准

来自:https://www.zhihu.com/question/32246256 其实不完全是噪声和假规律会造成过拟合. (1)打个形象的比方,给一群天鹅让机器来学习天鹅的特征,经过训练后,知道了天鹅是有翅膀的,天鹅的嘴巴是长长的弯曲的,天鹅的脖子是长长的有点曲度,天鹅的整个体型像一个"2"且略大于鸭子.这时候你的机器已经基本能区别天鹅和其他动物了. (2)然后,很不巧你的天鹅全是白色的,于是机器经过学习后,会认为天鹅的羽毛都是白的,以后看到羽毛是黑的天鹅就会认为那不是天鹅. (3

一.前 沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.

转载地址:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家

在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又 叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论 累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注. 后记:发现GBDT除了我描述的残差版本外

转自:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization