摘要：
机器学习-泛化能力的评价指标 机器学习-感知机 机器学习-k 近邻法 机器学习-朴素贝叶斯法 机器学习-逻辑回归 机器学习-最大熵模型 机器学习-主成分分析（PCA） 机器学习-决策树 决策树-ID3、C4.5 决策树-CART 分类树 决策树-CART 回归树 决策树后剪枝 机器学习-支持向量机 阅读全文
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基于 \(RFM\) 的用户价值度分析 基于 \(AdaBoost\) 的营销响应预测 \(Python\) 解决数据样本类别分布不均衡问题 数据标准化 交叉验证 数据降维 时间序列模型 特征选择 最小费用最大流问题 异常值处理 缺失值处理 重复值处理 小波变换库 \(SMOTE\) 过采样算法 阅读全文
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目录1. YCrCb 颜色空间1.1 YCrCb 颜色空间的定义1.2 YCrCb 的转换1.3 应用场景2. HSV 颜色空间2.1 HSV 颜色空间的定义2.2 HSV 的转换2.3 应用场景3. YCrCb 和 HSV 颜色空间的比较4. 总结 在图像处理领域中，除了传统的 RGB 颜色空间之 阅读全文
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目录1. 函数定义2. 函数原理3. 示例4. 应用场景5. 注意事项6. 彩色图像直方图均衡化 cv::equalizeHist() 是 OpenCV 中用于图像直方图均衡化的函数。该函数主要用于增强图像的对比度，尤其是在图像的光照条件不均匀或整体对比度较低的情况下，直方图均衡化可以有效改善图像的 阅读全文
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目录1. 函数定义2. 工作原理3. 示例3.1 矩阵除法3.2 矩阵和标量的除法3.3 使用缩放因子4. 注意事项5. 应用场景 cv::divide() 是 OpenCV 中用于执行数组或标量的逐元素除法操作的函数。它允许对矩阵进行元素级的除法操作，支持两种使用方式：矩阵与矩阵之间的除法，或矩阵 阅读全文
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目录1. 函数定义2. 工作原理3. 示例3.1 矩阵除法3.2 矩阵和标量的除法3.3 使用缩放因子4. 注意事项5. 应用场景 cv::divide() 是 OpenCV 中用于执行数组或标量的逐元素除法操作的函数。它允许对矩阵进行元素级的除法操作，支持两种使用方式：矩阵与矩阵之间的除法，或矩阵 阅读全文
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目录1. 函数定义2. 工作原理2.1 Sobel 核2.2 计算过程(1) x 方向的 Sobel 卷积计算(2) y 方向的 Sobel 卷积计算(3) 合并 x 和 y 方向的梯度2.3 示例3. 示例4. 使用场景总结 cv::Sobel() 是 OpenCV 中用于计算图像的梯度（边缘）的 阅读全文
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目录1. 函数定义2. 双边滤波的工作原理3. 应用场景4. 示例5. 与其他滤波器的比较6. 性能优化7. 注意事项结论 cv::bilateralFilter() 是 OpenCV 中用于图像平滑处理。与传统的线性滤波器（如高斯滤波器）不同，它同时考虑空间邻近性和像素值相似性，从而保留边缘的细节 阅读全文
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目录1. 函数定义2. 工作原理3. 示例4. 注意事项总结 cv::merge() 是 OpenCV 中用于将单通道图像合并为多通道图像。这个函数对于处理图像的不同颜色通道或者其他分割的图像数据特别有用。 1. 函数定义 void cv::merge(const std::vector<Mat>& 阅读全文
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目录1. 函数定义2. 工作原理3. 示例4. 使用场景5. 注意事项 cv::split() 是 OpenCV 提供的一个函数，用于将多通道图像分割成其各个单通道。该函数主要用于处理彩色图像和多通道矩阵，通常用于对图像中的每个颜色通道单独进行处理。 1. 函数定义 void cv::split(c 阅读全文
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目录1. 函数定义2. 工作原理3. 示例4. 应用场景5. 膨胀和腐蚀的对比总结 cv::dilate() 是 OpenCV 中用于图像形态学变换的函数之一，与 cv::erode() 相对，它执行图像的膨胀操作。膨胀是一种将图像中的前景（白色区域）扩展的操作，通常用于填补图像中的小孔洞、连接分离 阅读全文
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目录1. 函数定义2. 工作原理3. 示例4. 应用场景总结 cv::erode() 是 OpenCV 中的图像形态学变换函数之一，用于执行图像的腐蚀操作。腐蚀是一种将图像中的白色区域缩小的操作，通常用于去除噪声、分离相邻的物体，或将小的图像细节消除。 1. 函数定义 void cv::erode( 阅读全文