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摘要: EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是... 阅读全文
posted @ 2015-12-02 16:46 视觉书虫 阅读(292) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 以下简称交叉验证(Cross Validation)为CV.CV是用来验证分类器的性能一种统计分析方法,基本思想是把在某种意义下将原始数据(dataset)进行分组,一部分做为训练集(train set),另一部分做为验证集(validation set),首先用训练集对分类器进行训练,在利用验证集... 阅读全文
posted @ 2015-11-29 19:27 视觉书虫 阅读(634) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 功能:对图像进行滤波。用法: g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options,size_options)其中,f:输入图像,w:滤波掩模,g:滤波后图像。filtering_mode:指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”boundary_... 阅读全文
posted @ 2015-11-26 14:32 视觉书虫 阅读(1984) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PSNR,峰值信噪比,通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏,当然,压缩后图像一定会比原图像质量差的,所以就用这样一个评价指标来规定标准了。PSNR越高,压缩后失真越小。这里主要定义了两个值,一个是均方差MSE,另一个是峰值信噪比PSNR,公式如下:这里的MAX通常是图像的灰度级,一般就是... 阅读全文
posted @ 2015-11-26 14:26 视觉书虫 阅读(606) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天见到了坛主math以及论坛其他牛人的真容,听完报告感慨良多,一句话加油吧。-------------------------------------conv2函数----------------------------------------1、用法C=conv2(A,B,shape); %卷... 阅读全文
posted @ 2015-11-26 14:25 视觉书虫 阅读(370) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示... 阅读全文
posted @ 2015-11-18 21:32 视觉书虫 阅读(1092) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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