摘要: K均值(K-Means)算法是一种无监督的聚类学习算法,他尝试找到样本数据的自然类别,分类是K由用户自己定义,K均值在不需要任何其他先验知识的情况下,依据算法的迭代规则,把样本划分为K类。K均值是最常用的聚类技术之一,通过不断迭代和移动质心来完成分类,与均值漂移算法的... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 23:01 未雨愁眸 阅读(393) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 均值、标准差、方差:样本均值描述的是集合的中间点、平均值、均值的信息是有限的,有时候甚至是完全没有参考意义的,比如各统计局最喜欢发布的平均工资、年收入等等,只有个文字游戏而已。标准差描述的是样本集合中的各个样本点到均值的距离的平均值。以集合[0,8,12,20]和集合... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 22:30 未雨愁眸 阅读(508) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字——“支持向量”,一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了。有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量。... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 21:55 未雨愁眸 阅读(1753) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 那几乎只剩下递归这一个程序结构了。def sln(n): tol = n if n > 0: tol += sln(n-1) return tol当然因为 Python 语法的限制(+=返回值为 None,不像 C/C++ 返回值为左值... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 21:33 未雨愁眸 阅读(136) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 那几乎只剩下递归这一个程序结构了。def sln(n): tol = n if n > 0: tol += sln(n-1) return tol当然因为 Python 语法的限制(+=返回值为 None,不像 C/C++ 返回值为左值... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 21:33 未雨愁眸 阅读(128) 评论(0) 推荐(0)
摘要: LDA:Leading Dimension of AView topic - leading dimension? Clarification of the leading dimension in CUBLAS when transposing 完整的说法是:le... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 21:01 未雨愁眸 阅读(251) 评论(0) 推荐(0)
摘要: LDA:Leading Dimension of AView topic - leading dimension? Clarification of the leading dimension in CUBLAS when transposing 完整的说法是:le... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 21:01 未雨愁眸 阅读(845) 评论(0) 推荐(0)
摘要: activecontour:前景背景分离,Segment image into foreground and background using active contour 该函数返回的是一副 binary image,二值图像;1. Texture Segmenta... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 19:06 未雨愁眸 阅读(231) 评论(0) 推荐(0)
摘要: activecontour:前景背景分离,Segment image into foreground and background using active contour 该函数返回的是一副 binary image,二值图像;1. Texture Segmenta... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 19:06 未雨愁眸 阅读(215) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. Gabor Filters傅里叶分解是一种度量图像纹理特征的方式,但它是对图像全局(global)的度量。Gabor 滤波器是一种获取图像频率成分的局部化(local)的方法;g(x,y)=s(x,y)w(x,y)s(x,y)=exp(−i2π(xu+yv)) ... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 19:03 未雨愁眸 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. Gabor Filters傅里叶分解是一种度量图像纹理特征的方式,但它是对图像全局(global)的度量。Gabor 滤波器是一种获取图像频率成分的局部化(local)的方法;g(x,y)=s(x,y)w(x,y)s(x,y)=exp(−i2π(xu+yv)) ... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 19:03 未雨愁眸 阅读(288) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 光学图像(optical image): the apparent reproduction of an object, formed by a lens or mirror system from reflected, refracted, or diffrac... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 18:36 未雨愁眸 阅读(238) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 光学图像(optical image): the apparent reproduction of an object, formed by a lens or mirror system from reflected, refracted, or diffrac... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 18:36 未雨愁眸 阅读(146) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 均值滤波器与中值滤波器image processing - Difference between linear and non linear filter - Signal Processing Stack Exchange最为典型的均值滤波器是线性滤波器,而中... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 16:45 未雨愁眸 阅读(1141) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 均值滤波器与中值滤波器image processing - Difference between linear and non linear filter - Signal Processing Stack Exchange最为典型的均值滤波器是线性滤波器,而中... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 16:45 未雨愁眸 阅读(3662) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 卷积神经网络模型的历史演化: 0. 核心思想two main ideas: use only local features在不同位置上使用同样的特征;池化层的涵义在于,更高的层次能捕捉图像中更大的范围和区域;1. feature map依然是 feature map... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 16:25 未雨愁眸 阅读(303) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 卷积神经网络模型的历史演化: 0. 核心思想two main ideas: use only local features在不同位置上使用同样的特征;池化层的涵义在于,更高的层次能捕捉图像中更大的范围和区域;1. feature map依然是 feature map... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 16:25 未雨愁眸 阅读(472) 评论(0) 推荐(0)
摘要: feature learning:也叫 representation learning,表示学习;deep learning:deep structural learning,deep machine learning; hierarchical neuron: ne... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 15:33 未雨愁眸 阅读(333) 评论(0) 推荐(0)
摘要: feature learning:也叫 representation learning,表示学习;deep learning:deep structural learning,deep machine learning; hierarchical neuron: ne... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 15:33 未雨愁眸 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)
摘要: neurally-inspiredbiologically-inspired1. CNN:biologically-inspiredCNN(Convolutional Neural Networks)是受生物学启发(biologically-inspired)的多层感... 阅读全文
posted @ 2016-11-02 15:14 未雨愁眸 阅读(221) 评论(0) 推荐(0)