原理 颜色矩(color moments)是由Stricker 和Orengo所提出的一种非常简单而有效的颜色特征.这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示.此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此仅采用颜色的一阶矩(mean).二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布.与颜色直方图相比,该方法的另一个好处在于无需对特征进行向量化.因此,图像的颜色矩一共只需要9个分量(3个颜色分量,每个分量上3个低阶矩),与其他的颜色特征相比是非…

一.颜色矩公式 一阶颜色矩——均值,反映图像明暗程度 二阶颜色矩 ——标准差,反映图像颜色分布范围 三阶颜色矩 ——方差,反映图像颜色分布对称性 二.方法一: firstMoment = mean(mean(tmpImage)); % 一阶颜色矩 difference = tmpImage(:,:,m) - firstMoment(1,1,m); %差分颜色矩 secondMoment = sqrt(mean(mean(difference.*difference))); % 二阶颜色矩 thi…

paip.编程语言方法重载实现的原理及python,php,js中实现方法重载 有些语言,在方法的重载上,形式上不支持函数重载,但可以通过模拟实现.. 主要原理:根据参数个数进行重载,或者使用默认值 ,或者根据参数类型重载 对于静态语言java ,c++来说, 形式上就可以实现函数重载 对于动态语言,python,php,js 形式上不支持函数重载,可根据参数个数进行模拟..  也可模拟根据参数类型重载模拟 作者Attilax 艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:老哇…

MapReduce 原理与 Python 实践 1. MapReduce 原理 以下是个人在MongoDB和Redis实际应用中总结的Map-Reduce的理解 Hadoop 的 MapReduce 是基于 Google - MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters的一种实现.对 MapReduce 的基本介绍如下: MapReduce is a programming model and an associated impl…

一.原理篇 1.1 温故知新回归树是GBDT的基础,之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现.链接如下: 回归树的原理及Python实现 1.2 预测年龄仍然以预测同事年龄来举例,从<回归树>那篇文章中我们可以知道,如果需要通过一个常量来预测同事的年龄,平均值是最佳选择之一. 1.3 年龄的残差我们不妨假设同事的年龄分别为5岁.6岁.7岁,那么同事的平均年龄就是6岁.所以我们用6岁这个常量来预测同事的年龄,即[6, 6, 6].每个同事年龄的残差 = 年龄 - 预测值 = [5, 6, 7]…

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温…

编解码原理,Python默认解码是ascii 首先我们知道,python里的字符默认是ascii码,英文当然没问题啦,碰到中文的时候立马给跪. 不知道你还记不记得,python里打印中文汉字的时候需要在字符串前面加 u: print u"来吗?" 这样子中文才能显示,这里面的u的作用就是将后面的字符串转换为unicode码,这样中文才能得到正确的显示. 这里与之相关的有一个unicode()函数,用法如下 1 2 3 str="来吗" str=unicode(str…

目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1.认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2.提取主成分 3.主成分方差可视化 4.特征变换 5.数据分类结果 6.完整代码 总结: 1.认识PCA (1)简介 数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维. 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间.例如,将原数据向量x,通过构建  维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常().…

目录 线性判别分析(LDA)数据降维及案例实战 一.LDA是什么 二.计算散布矩阵 三.线性判别式及特征选择 四.样本数据降维投影 五.完整代码 结语 一.LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)也是一种特征提取.数据压缩技术.在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合.它是一种有监督学习算法. 与PCA主成分分析(Principal Component Analysis)相比,LDA是有监督数据压…

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算…