上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 13 下一页
摘要: 在 Vim 中,^@ 表示 ASCII 码中的 NULL 字符,编码为 0x00,占用一个字节。 删除方法 方法1,采用 <CTRL-V><CTRL-J> 或 <CTRL-2> 或 <CTRL-SHIFT-2> 按键输入在 Vim 中输入 NULL 字符(显示为 ^@),然后将所有的 NULL 字符 阅读全文
posted @ 2019-11-29 16:38 klchang 阅读(3689) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是聚类任务 “无监督学习”中研究最多,应用最广的学习任务,除此之外,还有密度估计(density estimation)和异常检测(anomaly detection)。在无监督学习中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基 阅读全文
posted @ 2019-09-07 18:11 klchang 阅读(1027) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器完成任务。也可称为多分类器系统(multi-classifier system)、基于委员会的学习(committee-based learning)等。其一般结构是先生成一组“个体学习器”(individual learner) 阅读全文
posted @ 2019-08-10 20:20 klchang 阅读(554) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 贝叶斯决策论:贝叶斯分类器的理论基础。 什么是贝叶斯决策论? 寻找判定准则,即贝叶斯判定准则(decision rule),使总体风险最小化;即在每个样本选择那个能使条件风险最小的类别标记。就是对每个样本选择使后验概率最大的分类器 可通过贝叶斯定理获得后验概率,从而转为对类条件概率(似然)的求解 如 阅读全文
posted @ 2019-07-31 23:38 klchang 阅读(623) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为什么使用离线维基百科?一是因为最近英文维基百科被封,无法访问;二是不受网络限制,使用方便,缺点是不能及时更新,可能会有不影响阅读的乱码。 目前,主要有两种工具用来搜索和浏览离线维基百科数据:Kiwix 和 WikiTaxi 。这两种都是免费的,但 WikiTaxi 只有 Windows 版本,而 阅读全文
posted @ 2019-06-23 12:36 klchang 阅读(11650) 评论(0) 推荐(5) 编辑
摘要: numpy.meshgrid 和 numpy.mgrid 用于返回包含坐标向量的坐标矩阵. 当坐标矩阵为二维时, 可用于在图像变形时构建网格. 实例一 注意, 对于 np.meshgrid(range(5), range(3)), * 返回两个数组 grid_y1和grid_x1,形状均为 3 x 阅读全文
posted @ 2019-03-31 23:24 klchang 阅读(1958) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MATLAB filter2 和 conv2 函数说明 在 MATLAB 中,filter2 函数实现二维数字滤波器.conv2 函数实现二维卷积. filter2(H, X, mode) 等价于 conv2(X, rot90(H,2), mode). 其中,H 表示有理传递函数的系数(Coeffi 阅读全文
posted @ 2019-02-25 22:22 klchang 阅读(4953) 评论(1) 推荐(3) 编辑
摘要: 简单说 在 Markdown 文档中,可以直接采用 HTML 标记插入空格(blank space),而且无需任何其他前缀或分隔符。具体如下所示: 插入一个空格 (non-breaking space) &nbsp; 或 &#160; 或 &#xA0; 插入两个空格 (en space) &ensp 阅读全文
posted @ 2018-12-31 21:52 klchang 阅读(70472) 评论(1) 推荐(6) 编辑
摘要: 数学原理 在数字信号处理中,相关(correlation)可以分为互相关(cross correlation)和自相关(auto-correlation). 互相关是两个数字序列之间的运算;自相关是单个数字序列本身的运算,可以看成是两个相同数字序列的互相关运算.互相关用来度量一个数字序列移位后,与另 阅读全文
posted @ 2018-11-24 20:09 klchang 阅读(10694) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 原理 直方图均衡化是一种通过使用图像直方图,调整对比度的图像处理方法;通过对图像的强度(intensity)进行某种非线性变换,使得变换后的图像直方图为近似均匀分布,从而,达到提高图像对比度和增强图片的目的。普通的直方图均衡化采用如下形式的非线性变换: 设 f 为原始灰度图像,g 为直方图均衡化的灰 阅读全文
posted @ 2018-10-31 21:12 klchang 阅读(8125) 评论(1) 推荐(0) 编辑
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 13 下一页