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2020年8月6日

摘要：通过TensorFlow用神经网络实现对二次函数的拟合。代码来自莫烦TensorFlow教程。 1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 4 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation 阅读全文

posted @ 2020-08-06 20:05 Picassooo 阅读(1012) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow入门教程系列(一)：基本概念及示例

摘要： 1. TensorFlow核心理解 TensorFlow本质上是一张计算图，数据在图上计算和流动。写TensorFlow程序，需要: 构建一张计算图; 运行会话，执行图中的运算。 2. TensorFlow的几个概念图（Graph）：用来表示计算任务，也就我们要做的一些操作。会话（Sessio 阅读全文

posted @ 2020-08-06 10:12 Picassooo 阅读(775) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月31日

聚类评估指标系列(二)：准确率和F值

摘要：上一篇博客介绍了准确率和F值这两个评估模型分类性能的指标，它们在聚类模型上的应用会稍微复杂一点点。下文摘自知乎几种常见的聚类评估指标。假设我们现在有猫狗图片100张，其中猫又25张，狗有75张。现在我们通过某种聚类算法对其进行聚类，聚类的结果为簇A中有38张图片（其中20张猫18张狗），簇B中有阅读全文

posted @ 2020-07-31 23:07 Picassooo 阅读(7267) 评论(0) 推荐(0)

混淆矩阵，准确率，召回率，F-score，PR曲线，ROC曲线，AUC

摘要：本文的部分内容摘自韩家炜《数据挖掘》四个术语混淆矩阵（Confusion Matrix）评估度量还有一个术语：负正类率(false positive rate, FPR)，也叫做打扰率计算公式为：FPR=FP/(FP+TN)=FP/N。负正类率计算的是分类器错认为正类的负实例占所有负实例的比阅读全文

posted @ 2020-07-31 16:52 Picassooo 阅读(2365) 评论(0) 推荐(0)

聚类评估指标系列(一)：标准化互信息NMI计算步骤及其Python实现

摘要：本文转自：标准化互信息NMI计算步骤及其Python实现标准化互信息NMI (Normalized Mutual Information)常用在聚类评估中。标准化互信息NMI计算步骤 Python 实现代码： ''' 利用Python实现NMI计算''' import math import 阅读全文

posted @ 2020-07-31 13:21 Picassooo 阅读(11400) 评论(0) 推荐(0)

numpy.where() 用法详解

摘要： numpy查找某元素的所有下标: numpy其他功能用法可参考：numpy.where() 用法详解阅读全文

posted @ 2020-07-31 10:51 Picassooo 阅读(538) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月30日

互信息Mutual Information

摘要：本文摘自：互信息阅读全文

posted @ 2020-07-30 22:19 Picassooo 阅读(601) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月29日

转：Prewitt算子、Sobel算子、canny算子、Lapacian算子

摘要：图像边缘检测：Prewitt算子、Sobel算子、canny算子、Lapacian算子阅读全文

posted @ 2020-07-29 22:37 Picassooo 阅读(345) 评论(0) 推荐(0)

HOG特征

摘要：对HOG算法每一个步骤具体详细的介绍可参考：HOG特征——行人识别对HOG算法的特点和思想的介绍可参考：目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征调用Python中的skimage库提取图像HOG特征的示例代码如下，代码摘自图像特征工程 HOG特征描述子介绍： from skimage.io i 阅读全文

posted @ 2020-07-29 22:09 Picassooo 阅读(475) 评论(0) 推荐(0)

2020年7月28日

sift算法

摘要：一句话概括SIFT：SIFT是在图像空间寻找关键点并把关键点描述成特征向量的方法。本文摘自：SIFT算法详解和 python opencv入门 SIFT算法。做了删减，舍弃了数学推导，力求通俗易懂。本文目录： 1. SIFT定义 2. SIFT的特点 3. 步骤 3.1. 尺度空间极值检测 3 阅读全文

posted @ 2020-07-28 22:42 Picassooo 阅读(541) 评论(0) 推荐(0)

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