机器之我心的博客

机器学习经典算法（十二）维特比算法    （一）维特比算法简介：     维特比算法由安德鲁·维特比(Andrew Viterbi)于1967年提出，用于在数字通信链路中解卷积以消除噪音。此算法被广泛应用于CDMA和GSM数字蜂窝网络、拨号调制解调器、卫星、深空通信和802.11无线网络中解卷积码。现今也被常常用于语音识别、关键字识别、计算语言学和生物信息学中。例如在语音(语音识别)中，声音信号作...

      前面，我们写到已经进场了，在等待的过程中，我浏览了科技和财经频道，学习最新资讯，大屏幕播放了短片，介绍了本次大会的一些情况。      不知不觉，正式开始了。      下面，我们来看看，上午的分享。      首先，网易传媒CEO李黎女士致辞，介绍了网易，同时对未来进行展望，我记得最牢的就是机遇无限、创新无限。想象不断被突破。洞察用户需求，不断挖掘市场潜力等等，观点非常鲜...

    有的读者留言反映，让写点体会之类。    下面，我总结一下机器学习算法，便于读者体会。    （1）机器学习算法的根本目的就是使用已有样本数据找出规律，然后将这个经验应用到未知样本上。    （2）机器学习算法就是验证那句谚语：不怕慢就怕站！其实，机器不慢哦，机器学习算法合理，初始值不怕远。    （3）机器学习算法立足于能简单解决的，就不要复杂；能降维的，就不要高维；线性模型很好的，就不...

   一、DBSCAN算法简介：     DBSCAN(Density-Based SpatialClustering of Application with Noise)，是一种基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。其目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域，通俗点说就是把扎...

ID3算法简介：构造ID3决策树的基本算法是贪心算法，它以自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。一种著名的决策树算法是ID3，算法的基本策略如下：①创建一个节点。如果样本都在同一类，则算法停止，把该节点改成树叶节点，并用该类标记。②否则，选择一个能够最好的将训练集分类的属性，该属性作为该节点的测试属性。计算最优特征子函数：不同标准导致不同类型的决策树，如ID3的最优特征选择标准是信息增益，C4...

   OpenCV图像格式是BGR，和我们日常RGB图像颜色通道不一致,恰好相反。虽然颜色通道不一致，但每个颜色通道的值是没有问题的，如果解析出来，重新组合，就没有问题了。    下面的代码，test_probelm是观察效果。而method1、method2、method3提示了使用的三种方法。__author__ = 'jcy'import cv2import matplotlib....

    有时，为了存储视频，我们可以利用OpenCV来实现，方法如下：import cv2cap = cv2.VideoCapture(0)sz = (int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),        int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))fps = 25fourcc = cv2.VideoWriter_four...

        一、隐马尔可夫模型简介：        隐马尔可夫模型（Hidden MarkovModel，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。        隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率...

    人脸识别对于人类来说很简单，如果对于机器，如何才能构建一个人脸识别器。    主要步骤如下：    （1）             定义标签编码。在输入训练数据中，标签用单词表示，但我们需要数字来训练系统。    （2）             从每幅图中提取ROI属性值和标签编码器。    （3）             加载人脸级联文件。    （4）             生成局部...

其实，在python3中，cv2.face.createLBPHFaceRecognizer()方法已经修改成为：recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()，修改后就没问题了。

cv2.putText(img, str(i), (123,456)), font, 2, (0,255,0), 3) 各参数依次是：图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，字体粗细其中字体可以选择 FONT_HERSHEY_SIMPLEX Python: cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX normal size sans-serif fontFONT_HERSHEY_P...

Python构建图像识别系统机器学习用在图像识别是非常有趣的话题。我们可以利用OpenCV强大的功能结合机器学习算法实现图像识别系统。首先，输入若干图像，加入分类标记。利用向量量化方法将特征点进行聚类，并得出中心点，这些中心点就是视觉码本的元素。其次，利用图像分类器将图像分到已知的类别中，ERF（极端随机森林）算法非常流行，因为ERF具有较快的速度和比较精确的准确度。我们利用决策树进行正确决策...

import cv2import numpy as npclass corn_detector:    def __init__(self,input_file='box.png'):        self.img = cv2.imread(input_file)    def corn_dector(self):        img=self.img        cv2.imshow('I...

直方图均衡化是指修改图像的像素以增强图像的对比强度的过程。以OpenCV在python应用为例：import sysimport cv2import numpy as npclass Histogram_equlizate: #让较暗图片转换为明亮图片。    def __init__(self,input_file='sunrise.jpg'):        self.input_file=i...

（1）索贝尔滤波器（Sobelfilter）是一种边检测器，它使用3×3内核来检测水平边和垂直边。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边缘的；另一个是检测垂直边缘的。在Opencv-python中，水平边缘检测：cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=6) #img为灰度图像矩阵垂直边缘检测：cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ...

import sysimport cv2import numpy as npclass operating_on_images:    def __init__(self,input_file='sunrise.jpg'):        self.img=None        self.input_file=input_file    def load_imge(self):...

      现在可以说是机器学习算法工程师最好的时代，各行各业对这类人才的需求都非常旺盛。典型的包括以下一些细分行业：  （1）推荐系统。推荐系统解决的是海量数据场景下信息高效匹配分发的问题，在这个过程中，无论是候选集召回，还是结果排序，以及用户画像等等方面，机器学习都起着重要的作用。  （2）广告系统。除了平台和用户之外同时考虑广告业的利益，两方变成了三方，使得一些问题变得复杂多了。...