weixin_45936137的博客

原创 机器学习——KNN算法

原创 物体检测经典三大网络---R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

文章目录前言一、R-CNNRCNN的问题：二、Fast R-CNNFast R-CNN的问题：三 、 Faster R-CNN设计思想：（核心）RPN网络：总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、R-CNN首先通过selective search方法从一张图片中产生候选框（大概2000个）；对于每一个候选框

原创 彻底搞清“SVM”

文章目录前言一、SVM是什么？概述二、线性SVM2.1 “决策面”方程2.2 约束条件（以下可以证明：有约束条件和没约束条件的公式是一样的）2.3 线性SVM优化三、非线性分类3.1 核函数总结前言????分类分析概念：通过构造一个分类函数或分类器的方法，该方法能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个，从而可以用于预测未知数据。数据：线性可分、线性不可分提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、SVM是什么？全名：Support Vector Machine（支持向量机）

原创 LDA算法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、LDA是什么？二、公式推导三、PCA和LDA的区别总结前言线性判别分析（LDA）是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维。它是1936年发明的，有些资料上也称之为Fisher LDA。LDA是目前机器学习、数据挖掘邻域中经典且热门的一种算法。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、LDA是什么？线性判别式分析，又称为Fisher线性判别。找一个投影方向，使得把原来的类别投影到新的方向上

原创 机器学习——聚类算法k-means

机器学习——聚类算法k-means常见的聚类算法，k-means算法（k-均值算法）由簇中样本的平均值来代表整个簇。文章目录机器学习——聚类算法k-means聚类分析概述一、k-means背景？二、k-means算法思想1.k-means聚类算法练习-12.算法练习-1代码实现k-means总结聚类分析概述简单地描述， 聚类(Clustering)是将数据集划分为若干相似对象组成的多个组(group)或簇(cluster)的过程，使得 同一组中对象间的相似 度最大化，不同组中对象间的相似度最小

原创 Python可视化图系列（1）-----jupyter notebook

Python可视化-----复杂的散点图文章目录Python可视化-----复杂的散点图前言一、我们的目标是什么？二、实现目标的知识准备1.引入库2.导入数据3.准备标签的列表和颜色三、画目标图片（复杂的散点图）四、解读图像总结前言提示：00 安装库，配置环境在Python中进行可视化，我们需要的是这些库：matplotlib：python中自带的，也是最常用的可视化工具包，在Jupyter中甚至可以找到matplotlib的网站。seaborn：python中可视化的新起之秀，致力于统计数据