边缘物语

1、叙述了统计学习的定义、研究对象、和方法； 2、叙述了监督学习 3、提出统计学些方法三要素：模型、策略、和算法 4、介绍模型选择：正则化、交叉验证、学习的泛化能力 5、介绍生成模型和判别模型 6、介绍监督学习的方法的应用：分类问题、标注问题与回归问题 统计学习 统计学习的特点 统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据 构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测分析的...

笔者使用的git库是https://gitee.com 第一步：在gitee上创建库：MachineLearning_for_OpenCV 第二步：在本地创建pycharm的工程：MachineLearning_for_OpenCV，会在指定目录下创建文件夹：MachineLearning_for_OpenCV 第三步：在文件加下进行git init，添加远程工程目录，fetch文件 ...

理解监督学习： 分类：使用数据来预测类别 回归：使用数据预测真实值 了解OpenCV中的监督学习 OpenCV中机器学习模型派生自：cv::ml::StatModel 训练模型的类函数：train 评价模型的类函数：calcError Opencv中构建机器学习模型遵循的逻辑 初始化 设置参数 训练模型：提供一个叫做train...

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