摘要：
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 KNN方法虽然... 阅读全文
摘要：
决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成.方块节点为决策节点，如企业建厂圆形节点为决策的各个选择，如建中型厂，大型厂。。。方案枝为可选方案概率枝为决策的各种选择条件抑或理由分析，如中型厂收益为多少，投资为多少，建设时间为多少。http://wiki.mbalib.com/wiki/决策树 阅读全文
摘要：
任何颜色都有红、绿、蓝三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度：1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.112.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位方法：Gray =(R*28+G*151+B*77)>>8;4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;5.仅取绿色：Gray=G... 阅读全文
摘要：
可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导： 阅读全文
摘要：
方差：方差是变量与其平均值的平方和的算术平均值，例如： 有一组数据{4,5,6,7}, 平均值为：(4+5+6+7)/4=22/4=5.5 其方差为：[(4-5.5)2+(5-5.5)2+(6-5.5)2+(7-5.5)2]/4标准差：方差的开2次方 例如上面那组数据的标准差为：{[(4-5.5)2+(5-5.5)2+(6-5.5)2+(7-5.5)2]/4}0.5协方差： 在概率论和统计学中，协... 阅读全文