yyyyyya_的博客

首先我们要为一张包含我们要查找目标的图像创建直方图（在我们的示例中，我们要查找的是草地，其他的都不要）。接着我们再把这个颜色直方图投影到输入图像中寻找我们的目标，也就是找到输入图像中的每一个像素点的像素值在直方图中对应的概率，这样我们就得到一个概率图像，最后设置适当的阈值对概率图像进行二值化，就这么简单。例如B(x,y)=R[h(x,y),s(x,y)]，其中h为点（x，y）处的hue值，s为点（x，y）处的saturation值。其中的一个参数是我们要查找目标的直方图。...

本节主要讲 Python 中的 numpy 一维数组的特性，以及与行向量或列向量的区别。并介绍了老师在实际应用中的一些小技巧，去避免在 coding 中由于这些特性而导致的 bug。 　　Python 的特性允许你使用广播（broadcasting）功能，这是 Python 的 numpy 程序语言库中最灵活的地方。而我认为这是程序语言的优点，也是缺点。优点的原因在于它们创造出语言的表达性，Python 语言巨大的灵活性使得你仅仅通过一行代码就能做很多事情。但是这也是缺点，由于广播巨大的灵活性，有时候你对于

向量化逻辑回归(Vectorizing Logistic Regression) 　　我们已经讨论过向量化是如何显著加速你的代码，在本次视频中我们将讨论如何实现逻辑回归的向量化计算。这样就能处理整个数据集，甚至不会用一个明确的 for 循环就能实现对于整个数据集梯度下降算法的优化。我对这项技术感到非常激动，并且当我们后面谈到神经网络时同样也不会用到一个明确的 for 循环。 　　让我们开始吧，首先我们回顾一下逻辑回归的前向传播步骤。所以，如果你有 𝑚 个训练样本，然后对第一个样本进行预测，你需要这样计算。计