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RSS订阅原创 机器学习笔记（4）—逻辑回归（Logistic Regression）
分类问题中，我们要预测的变量yyy是一个离散值，而逻辑回归算法，通常运用于分类问题中的二元问题，也就是我们常说的二分类问题。分类问题，正如它的名字，我们尝试用算法来预测某一个结果是否属于某一类（True or False）or (yes or no)，比如判断一封电子邮件是否是垃圾邮件，一次交易中是否存在欺诈，区别肿瘤是良性还是恶性，etc,都可以成为是分类问题。而所谓的“二分类问题”，意味着在结果预测中，可供分辨的类别只有两种，是或者不是。我们将因变xxx可能属于的这两个类分别称为负向类（Negative
2024-03-26 21:34:25
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原创 机器学习笔记（3）—多变量线性回归
我们在前面学习了单变量/特征的回归模型，这节课我们将学习多变量/特征线性回归模型。本章讲解的是多变量线性回归的一些内容，以及介绍了梯度下降的一些方法以及正规方程的定义和形式，希望对你的学习有浅显的帮助。各位 第三章又完美结束啦~下一章节Dr.Ng讲授的是如何使用Octave语言来上手学习机器学习算法其实现在的机器学习算法大多数使用是python所以我就不会讲述这个语言了，但是如果你想学习，我也会提供这一章节的知识，往后的学习中我会使用python代码做算法示例不用太担心啦。
2024-03-26 14:39:27
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原创 机器学习笔记（2）—单变量线性回归
然后你按照自己的判断又迈出一步，重复上面的步骤，从这个新的点，你环顾四周，并决定从什么方向将会最快下山，然后又迈进了一小步，并依此类推，直到你接近局部最低点的位置。对于这个问题，求导的目的，基本上可以说取这个红点的切线，就是这样一条红色的直线，刚好与函数相切于这一点，让我们看看这条红色直线的斜率，就是这条刚好与函数曲线相切的这条直线，这条直线的斜率正好是这个三角形的高度除以这个水平长度，现在，这条线有一个正斜率，也就是说它有正导数，因此得到的新的。所以，再进行一步梯度下降时，我的导数项是更小的，
2024-03-21 16:33:51
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原创 机器学习笔记（1）— 机器学习的基本概念和分类
在当今人工智能如此火热的时代，机器学习已经是一门不可忽视的学科，作为一名AI爱好者，学习机器学习基本上就是入门必修课程。想要上手完成一个模型的训练、部署等等操作，一定需要你会多少机器学习或深度学习的知识吗?答案是不需要的，在当今，‘迁移学习’的泛概念出现，我们随时随地都可以在任何一个CodeRepositories拉取一个项目，只要你稍微了解一门语言（如python、c++等），你就可以对模型进行个性化操作。那作为人工智能入门者，还需要学习过多的理论知识吗？答案是肯定的。
2024-03-18 20:34:13
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原创 OpenCV+Python实现目标检测
目标检测，中文名目标检测，是一种与计算机视觉和图像处理相关的计算机技术，用于检测数字图像和视频中某一类语义对象 (如人、建筑物或汽车)的实例。通俗易懂的解释，就是在图像中检测感兴趣的目标，并且对此进行一定的处理和操作，如提取、计数等。分水岭算法是一种基于地理形态分析的图像分割算法，模仿地理结构来实现对不同物体的分类。分水岭算法将图像看作一个拓扑地形图，其中灰度值被认为是地形高度值。高灰度值对应山峰，低灰度值对应山谷。基于图像标记(mark)的分水岭算法，测出地线距离。
2023-10-08 21:41:28
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原创 opencv——颜色识别
本文简单介绍hsv在颜色识别上的应用，当然，对于颜色识别还有更高精度的视觉算法。但对于日常颜色识别需求而言，hsv是足够的。
2023-07-14 22:16:24
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原创 How To Use Anaconda & Pycharm | 配置环境
Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。1简单的说，就是anaconda集成了Python开发的大部分依赖项和工具包，并且提供了一个可以管理这些依赖项和工具包的容器。Pcharm，是一款针对于Python开发者的集成环境，具有IDE、Markdown等等功能，一体式解决大部分py开发需求，而结合conda的功能，简直就不要太完美。
2023-07-13 20:42:53
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原创 用Python实现PDF转Word文档
要用Python实现PDF转Word，需要通过python内的PYMuPDF库提取PDF文件中的数据然后采用python-docx库解析内容的布局、段落、图片、表格等，最后自动生成 docx 文件。
2023-05-18 21:21:45
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原创 openCV实战练习（4）——全景拼接
3.用Opencv当中的Stitcher类，简短创建在其中一种缝合模式下配置的缝合器。4.用Stitcher类下的stitch函数，作用是返回状态代码和拼接结果。2.用os.listdir(path)函数，遍历文件中的图片。1.导入图片，读取主文件。5.检查返回状态是否正常。
2023-02-17 18:24:33
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原创 openCV实战练习（3）——二维码、条形码扫描
读取成功时，进入while True，使用pyzbar中的dacode函数处理条码，并且绘制出条形码区域。视频处理（VideoCapture)、pyzbar条码处理、图形绘制putText。通过调取摄像头实现对二维码和条形码的识别。5.decode函数对图像解码，最后绘制图像。1.使用pip 下载pyzbar。4.调取摄像头实时扫描。
2023-02-17 15:02:16
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原创 关于欧几里得算法计算最大公约数和最小公倍数算法的知识点巩固
1.利用除余筛选出较小的那个数作为被除数。最大公倍数的算法：两数乘积除以最大公约数为最小公倍数。2.用不断除余获得最大公约数。
2023-02-08 20:21:55
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原创 银行卡号识别项目-解惑点
项目中，最后在银行卡卡面上画出轮廓时需要用到cv2.putText函数将检测到的数字打印出来，而参数中出现的join函数只允许可迭代str类型的变量，在部分的代码中，这一部分出现报错的原因，很有可能就是groupOut的类型不对，可能是list类型，以至于报错，在实现轮廓检测的时候，需要用到cv2.findcontours函数,在旧版本当中，是有三个返回值的，网上很多教程和代码都是用三个返回值，往往都会报错，这里只需要两个返回值就可以。但我在尝试这种方法的时候，发现结果出现问题。
2023-01-16 22:06:17
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原创 【OpenCV learning】关于Canny中NMS和双阈值检测+图像金字塔
关键词：线性插值法；梯度离散；IOU交并比；Canny边缘检测中对图像像素点进行筛选，取x>=maxVal的像素梯度进行保留，作为边缘值，对虽连接确定边缘但位于minVal
2022-11-10 20:20:27
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原创 OpenCV：图像形态学操作
白到黑是整数，黑到白是复数，所有的负数会被截断成0，所以要取绝对值。#礼帽MORPH_TOPHAT和黑帽 MORPH_TOPHAT。dx 和 dy 分别表示水平和竖直方向 Gx还是Gy。#开运算MPRPH_OPEN与闭运算MPRPH_CLOSE。ksize 是Sobel 算子的大小 卷积核大小。# laplacian算子 对噪点敏感。#Scharr算子（二阶算子，梯度更大）#图像梯度--Sobel算子。#梯度运算GRADIENT。#膨胀操作dilate。#腐蚀操作erode。
2022-11-04 18:02:19
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原创 OpenCV学习笔记：图像阈值化与平滑处理
src:输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图像#dst：输出图#thresh：阈值#maxval：当橡树值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋的值#type：二值化操作类型：cv2.THRESH_BINARY(超过阈值部分取maxval（最大值），否则取0)cv2.THRESH_BINARY_INV（上面的反转）cv2.THRESH_TRUNC（大于于阈值部分设为阈值，否则不变）cv2.THRESH_TOZERO（大于阈值部分不改变，否则设为0）
2022-11-04 17:27:59
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原创 The First :使用Anaconda+pycharm学习图像处理
可以通过各种算子（Operator）和函数求得感兴趣ROI区域，并进行图像的下一步处理，被广泛应用于热点地图、人脸识别、图像分割等领域。图像融合通常是指将2张或2张以上的图像信息融合到1张图像上，融合的图像含有更多的信息，能够更方便人们观察或计算机处理。通过图像融合可以将两张不清晰的图像融合得到更清晰的图。像素是图像中的最小单位，每一个点阵图像包含了一定量的像素，这些像素决定图像在屏幕上所呈现的大小。图像类型转换是指将一种类型转换为另一种类型，比如彩色图像转换为灰度图像、BGR图像转换为RGB图像。
2022-10-14 20:55:39
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空空如也
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