07 2020 档案

摘要:上一篇博客介绍了准确率和F值这两个评估模型分类性能的指标,它们在聚类模型上的应用会稍微复杂一点点。 下文摘自知乎几种常见的聚类评估指标。 假设我们现在有猫狗图片100张,其中猫又25张,狗有75张。现在我们通过某种聚类算法对其进行聚类,聚类的结果为簇A中有38张图片(其中20张猫18张狗),簇B中有 阅读全文
posted @ 2020-07-31 23:07 Picassooo 阅读(7042) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文的部分内容摘自韩家炜《数据挖掘》 四个术语 混淆矩阵(Confusion Matrix) 评估度量 还有一个术语:负正类率(false positive rate, FPR),也叫做打扰率计算公式为:FPR=FP/(FP+TN)=FP/N。负正类率计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比 阅读全文
posted @ 2020-07-31 16:52 Picassooo 阅读(2090) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文转自:标准化互信息NMI计算步骤及其Python实现 标准化互信息NMI (Normalized Mutual Information)常用在聚类评估中。 标准化互信息NMI计算步骤 Python 实现 代码: ''' 利用Python实现NMI计算''' import math import 阅读全文
posted @ 2020-07-31 13:21 Picassooo 阅读(10959) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:numpy查找某元素的所有下标: numpy其他功能用法可参考:numpy.where() 用法详解 阅读全文
posted @ 2020-07-31 10:51 Picassooo 阅读(527) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文摘自: 互信息 阅读全文
posted @ 2020-07-30 22:19 Picassooo 阅读(575) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:图像边缘检测:Prewitt算子、Sobel算子、canny算子、Lapacian算子 阅读全文
posted @ 2020-07-29 22:37 Picassooo 阅读(333) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:对HOG算法每一个步骤具体详细的介绍可参考:HOG特征——行人识别 对HOG算法的特点和思想的介绍可参考:目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 调用Python中的skimage库提取图像HOG特征的示例代码如下,代码摘自 图像特征工程 HOG特征描述子介绍: from skimage.io i 阅读全文
posted @ 2020-07-29 22:09 Picassooo 阅读(445) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一句话概括SIFT:SIFT是在图像空间寻找关键点并把关键点描述成特征向量的方法。 本文摘自:SIFT算法详解 和 python opencv入门 SIFT算法。做了删减,舍弃了数学推导,力求通俗易懂。 本文目录: 1. SIFT定义 2. SIFT的特点 3. 步骤 3.1. 尺度空间极值检测 3 阅读全文
posted @ 2020-07-28 22:42 Picassooo 阅读(453) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 傅里叶变换的缺点 傅里叶变换的公式为 从公式中可以看出,傅里叶变换对信号在整个时域做了积分处理,因此其结果对时域信号在整个时间轴上进行了信息平均。这对于平稳信号来说是可行的,然而对于在时间上具有显著变化的非平稳信号来说,这样的做法显然不能满足我们对信号进行精确分析的要求。我们希望将信号分解到不 阅读全文
posted @ 2020-07-28 11:24 Picassooo 阅读(9755) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:本文摘自: 郭岩, 罗珞珈, 汪洋, 付琨. 一种基于DTW改进的轨迹相似度算法[J]. 国外电子测量技术, 2016, 35(009):66-71. 轨迹数据 基于欧氏距离的相似度算法 基于时间动态规整(Dynamic Time Wraping, DTW)的相似度算法 此外,博客算法笔记-DTW动 阅读全文
posted @ 2020-07-27 11:27 Picassooo 阅读(2907) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:首先需明白傅里叶变换和小波变换的关系,可参考 如何通俗地讲解傅立叶分析和小波分析间的关系?。 MOOC课程 遥感数字图像处理课程第四章 中有一些关于小波变换的介绍,下面是其课件: 阅读全文
posted @ 2020-07-24 15:03 Picassooo 阅读(974) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文摘自Digital Image Processing chapter 3.4 and 4.2,third eidtion, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods 阅读全文
posted @ 2020-07-23 20:34 Picassooo 阅读(846) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 通俗理解傅里叶变换 可参考: [1] 傅里叶分析之掐死教程 (图片摘自傅里叶分析之掐死教程) 2. 通俗理解数字图像傅里叶变换 傅里叶定理指出,任何信号都可以表示成一系列正弦信号的叠加。在一维领域,信号是一维正弦波的叠加,那么在二维领域,就是无数二维平面波的叠加。比如一帧图像,不同点处的灰度值 阅读全文
posted @ 2020-07-22 11:46 Picassooo 阅读(3560) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:bitshift(A, k)函数:先把A变成二进制数,然后把这个二进制数向左移动k位(如果k是负数,表示向右移动k位),再把得到的二进制数所对应的十进制数返回出来。比如,3的二进制是11,向左移一位是110,十进制就是6;向左移两位是1100,十进制就是12,如下图所示: 又例如: for k = 阅读全文
posted @ 2020-07-21 21:15 Picassooo 阅读(5291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:内容介绍可参考: LBP笔记(Local Binary Pattern) 人脸识别之LBP (Local Binary Pattern) 程序可参考: lbp的matlab实现 阅读全文
posted @ 2020-07-21 17:21 Picassooo 阅读(293) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:markdown中使用链接的语法是 [名称](网址) 例如: [百度](https://www.baidu.com/) 我们也可以用这个方法来到达文件本身的任何一级标题,例如 [go to chapter 1](#Chapter 1 Introduction) 其中,#号不能漏了。 按住Ctrl键( 阅读全文
posted @ 2020-07-21 10:14 Picassooo 阅读(2105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Typora如何插入mermaid流程图 Mermaid Typora与CSDN的Markdown的mermaid流程图 阅读全文
posted @ 2020-07-20 11:50 Picassooo 阅读(3471) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:matplotlib设置坐标轴 阅读全文
posted @ 2020-07-17 16:55 Picassooo 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:本文部分内容摘自: [1]. Computer vision - a modern approch, section21.4. 2002. David A. Forths et al. [2]. 马尔科夫链 1. Markov chain 2. Hidden Markov Modelson Disc 阅读全文
posted @ 2020-07-17 15:11 Picassooo 阅读(329) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:python-opencv对Lucas-Kanade算法的实现可参考这篇资料。 阅读全文
posted @ 2020-07-17 11:28 Picassooo 阅读(200) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:交替方向乘子法( Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM)是一种常用的优化方法,本文详细地介绍了此方法,并用矩阵低秩表示作为例子,对每一个变量的迭代公式进行了详细推导。 阅读全文
posted @ 2020-07-14 22:47 Picassooo 阅读(1055) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在数据样本矩阵中,我们常用一列表示一个样本,一行表示一个特征。 阅读全文
posted @ 2020-07-13 12:52 Picassooo 阅读(870) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:首先推荐这个知乎文章,讲的挺好的:https://zhuanlan.zhihu.com/p/40991784 本文摘自:通俗易懂讲明白 最大似然和EM算法 最大似然 我们需要找到一个参数θ,其对应的似然函数L(θ) 最大,也就是说抽到这100 个男生(的身高)概率最大。这个叫做 θ 的最大似然估计量 阅读全文
posted @ 2020-07-11 21:02 Picassooo 阅读(880) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:google浏览器谷歌搜索引擎怎么设置单击在新标签页打开页面 阅读全文
posted @ 2020-07-11 14:16 Picassooo 阅读(1250) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:MOOC课程:图论基础 阅读全文
posted @ 2020-07-11 13:24 Picassooo 阅读(126) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 邻接矩阵,度矩阵,拉普拉斯矩阵 给定一个无向图: 我们可以用邻接矩阵(Adjacent Matrix)表示它: 把这个邻接矩阵记为W,W中的1表示有连接,0表示没有连接,例如第一行第二列的1表示图的节点1和节点2有连接,第一行第三列的0表示图的节点1和节点3没有连接在一起。因为是无向图,所以W 阅读全文
posted @ 2020-07-11 11:25 Picassooo 阅读(2764) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Linear Methods Lower-dimensional linear projection preserves distances between all points. Nonlinear Methods Lower-dimensional projection preserves lo 阅读全文
posted @ 2020-07-11 11:00 Picassooo 阅读(314) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:marksown可用如下命令设置图片尺寸 <img src="/desktop/img.png" width = "200" height = "200" /> 把蓝色部分做相应修改就可以了。 阅读全文
posted @ 2020-07-11 09:27 Picassooo 阅读(1264) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:指示向量里的元素只能为0或者1,并且只能有一个1,例如(0,0,1,0)T就是一个指示向量,(1,0,1,0,0,0)T不是指示向量。 我们可以用指示向量来表示单分类问题: 阅读全文
posted @ 2020-07-09 20:41 Picassooo 阅读(1921) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阅读全文
posted @ 2020-07-05 22:34 Picassooo 阅读(2112) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1. 算法步骤 随机选取k个样本点充当k个簇的中心点; 计算所有样本点与各个簇中心之间的距离,然后把样本点划入最近的簇中; 根据簇中已有的样本点,重新计算簇中心; 重复步骤2和3,直到簇中心不再改变或改变很小。 2. 手动Python实现 import numpy as np import matp 阅读全文
posted @ 2020-07-01 20:26 Picassooo 阅读(2062) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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