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用了将近一学期，学完了机器学习这本书，笔记有不少不完整的地方，部分代码没有上传。对于机器学习，主要理解了其思想，一些数学推理和证明不太严谨。这个假期具体整理一下。 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:39
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[TOC] K means 结果如下 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:36
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[TOC] 第九章 聚类任务 聚类任务，简而言之就是无监督学习，训练数据没有标签，目的是为了分类。 无监督学习 现实生活中常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些帮助。根据类别未知(没有被标 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:33
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[TOC] 第六章 支持向量机 6.1 支持向量机 支持向量机不是一个“机”，而是一个算法。 通过寻找超平面，是一个很好的分类算法。 这个算法是在所有符合条件的超平面中选择最鲁棒的，即泛化能力最强。 6.2 寻找超平面的方法 支持向量机在样本属性只有两个的时候的任务是找一条线，在属性有三个的时候就是 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:30
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[TOC] BP神经网络 迭代过程如图 因为样本量比较少，学习结果比较弱。 调整参数可得，学习率决定步长，过大会导致无法逼近极小值，会在极小值附近波动。过小则会增加学习的时间，所以要调试恰当的学习率。 训练精度越高，迭代次数越多，时间越长。 调试程序可知，学习次数是不固定的，与学习优化算法有关。 然 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:29
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[TOC] 这周仔细学了一下神经网络，主要是反向传播算法。 第五章 神经网络 1.Cost function 代价函数用来衡量假设函数的准确性。 形式如下： 神经网络的目的是通过学习，令代价函数的值尽可能小。常用的方法有梯度下降等优化方法。梯度下降可以通过学习获得极小值，来获得较为可靠的模型。 2. 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:27
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[TOC] 本周学习了一下理论知识，然后这两天做一下实验，实现一下功能。 第五章 神经网络 5.1 神经元模型 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:26
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[TOC] 第三章 线性模型 3.1 基本形式 给定由d个属性描述的示例x=(x1;..xd)，其中xi是在第i个属性上的取值。线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b 一般用向量形式写成 其中向量w和b，由算法学得，然后模型就得 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:24
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今天整理了一下上个学期学习图像处理的笔记，上传到博客，算是做个纪念吧。 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:21
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[TOC] 形态学图像处理 预备知识 二值图像，集合和逻辑运算符 包括逻辑与、或、非和差。与数学运算规则相同。 膨胀与腐蚀 膨胀 膨胀会使图像膨胀一圈。 结构元素的分解 作用为生成指定大小的特定形状构造元素。 腐蚀 腐蚀会使图像缩小一圈。 构造大小不同的圆盘元素对图像进行腐蚀，可以看到，图像缩减的程 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:19
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[toc] 彩色图像处理 MATLAB中彩色图像的表示 RGB图像 一幅RGB图像一幅RGB图像是一个M×N×3的彩色像素数组，其中每个色彩像素是一个三值组，这三个值分别对应一个特定空间位置处该RGB图像的红，绿，蓝分量。 令fR,fG,fB分别表示三幅RGB分量图像，一幅RGB图像就是使用cat( 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:18
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[TOC] 第二章 灰度变换与空间滤波(续) 直方图处理与函数绘图 生成直方图 应用函数 imhist 语法如下 h为生成的直方图，f为输入图像，b为"容器"的数目。 以下面这幅图像的灰度级分布直方图为例 运行如下代码生成直方图 为了便于观察，将灰度级分为十个级别，使用bar函数绘制条形图 直方图均 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:17
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[TOC] 第二章 灰度变换与空间滤波 1.灰度变换函数 函数imadjust 函数 imadjust 是一个基本的图像处理工具箱函数，用于对灰度级图像进行灰度变换。 一般语法格式为 这个函数将图像f的灰度值映射到图像g，第二个参数和第三个参数分别对应是输入输出的参数范围，low_in以下和high 阅读全文
posted @ 2018-07-06 14:05
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