随笔分类 - 机器学习
摘要：特征选择 代码下载 本文主要介绍sklearn中进行特征选择的方法。 sklearn.feature_selection模块中的类可用于样本集的特征选择/降维，以提高估计量的准确性得分或提高其在超高维数据集上的性能。 文章目录 1 删除低方差的特征2 参考 # 多行输出 from IPython.c
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摘要：目录 1 红眼消除 1.1 眼部检测 1.2 红眼遮掩 1.3 清除瞳孔掩模空洞 1.4 红眼修复 2 结果与完整代码 2.1 结果 2.2 代码 3 参考 在本教程中，我们将学习如何完全自动地从照片中消除红眼。如下图所示： 当我们晚上拍摄的照片有红眼效果时，带着血腥眼睛的微笑的人会让人想起德古拉。
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摘要：目录 1 PCA 1.1 方差是什么 1.2 什么是PCA 1.3 什么是矩阵的特征向量和特征值？ 1.4 如何计算PCA 2 什么是EigenFaces？ 2.1 将图像作为向量 2.2 如何计算如何计算EigenFaces 3 使用OpenCV进行主成分分析（PCA） 4 参考 在这篇文章中，我
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摘要：目录 1 YOLO介绍 1.1 YOLOv3原理 1.2 为什么要将OpenCV用于YOLO？ 1.3 在Darknet和OpenCV上对YOLOv3进行速度测试 2 使用YOLOv3进行对象检测（C++/Python） 2.1 模型及配置文件下载 2.2 初始化参数 2.3 加载模型和获取输入图像
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摘要：1 Check failed: a <= b <0 vs -1.19209e-007> 网上办法是注释掉 CHECK_LE(a, b)，但是这样会出大问题。解决办法见2。 如果注释掉 CHECK_LE(a, b) 会出现Data layer prefetch queue empty 不注释CHECK
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摘要：目录 1 Caffe数据集txt文本制作 2 jpg图像完整性检测 3 图像随机移动复制 4 图像尺寸统计 5 图像名字后缀重命名 6 两文件夹文件比对 7 绘制caffe模型的ROC曲线(二分类) 对于机器学习、图像处理有时要对图像数据进行分割处理。用python写了一些常用小工具代码。 1 Ca
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摘要：决策树 决策树（Decision Tree）是一种用于处理分类和回归问题的无监督学习算法。如下图所示为某女青年在某相亲网站的相亲决策图。这幅图描述的都是一个非常典型的决策树模型。 通过对其相亲决策的分析，假设其相亲信息如下所示： 该女青年相亲决策主要考虑到因素有年龄，身高，年收入，学历。同事由该女青
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摘要：朴素贝叶斯算法是来利用统计学中的条件概率来进行分类的一种算法。贝叶斯定理和特征条件独立假设就是朴素贝叶斯的两个重要理论基础。 贝叶斯定理 贝叶斯定理如下： 因此上述的公式可以变为 朴素贝叶斯计算 P(B)计算公式如下，由公式可知P(B)为标准化常量，因此P(B)在朴素贝叶斯概率计算中可以省略。因为朴
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摘要：转载自：https://www.cnblogs.com/GuoJiaSheng/p/4033584.html 集成学习：是目前机器学习的一大热门方向，所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提高整体分类器的泛化能力。 我们在前面介绍了。所谓的机器学习就是通过某种学习方法在假设空
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摘要：转载于http://blog.csdn.net/xuehuafeiwu123/article/details/52299628 其他粒子群算法相关文章： http://blog.csdn.net/zuochao_2013/article/details/53431767?ref=myread 一、
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摘要：转载于http://blog.csdn.net/wp_csdn/article/details/54577567 1、起源 人工鱼群算法是李晓磊等人于2002年在动物群体智能行为研究的基础上提出的一种新型方盛优化算法，该算法根据水域中鱼生存数目最多的地方就是本水域中富含营养物质最多的地方这一特点来模
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摘要：转载于http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/68487833 网上关于PCA（主成分分析）原理和分析的博客很多，本博客并不打算长篇大论推论PCA理论，而是用最精简的语言说明鄙人对PCA的理解，并在最后给出用Matlab计算PCA过程的三种方法
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摘要：转载于https://my.oschina.net/gujianhan/blog/225241 一、简介 PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在
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