#include <iostream> #include <string> #include <iomanip> // 控制浮动类型的打印精度 #include <sstream> // 字符串和数值的转换 #include <opencv2/core.hpp> // CV::Mat,Scalar #include <opencv2/imgproc.hpp> // 高斯平滑 #include <opencv2/videoio.h…

一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特…

网上找的大神的实现方法有点问题,实现有一些bug,作为cesium新手一个,弃之不忍,只好硬着头皮修改了,不过还好问题不大,再次mark一下,下次就可以直接用了   image.png import Cesium from "cesium/Cesium"; import widgets from "cesium/Widgets/widgets.css"; export default { //测量空间直线距离 /***************************…

为了理解和应用机器学习技术,你需要学习 Python 或者 R.这两者都是与 C.Java.PHP 相类似的编程语言.但是,因为 Python 与 R 都比较年轻,而且更加“远离”CPU,所以它们显得简单一些.相对于R 只用于处理数据,使用例如机器学习.统计算法和漂亮的绘图分析数据, Pthon 的优势在于它适用于许多其他的问题.因为 Python 拥有更广阔的分布(使用 Jango 托管网站,自然语言处理 NLP,访问 Twitter.Linkedin 等网站的 API),同时类似于更多的传统…

转载:http://python.jobbole.com/84326/ 偶然看到的这篇文章,觉得对我挺有引导作用的.特此跟大家分享一下. 为了理解和应用机器学习技术,你需要学习 Python 或者 R.这两者都是与 C.Java.PHP 相类似的编程语言.但是,因为 Python 与 R 都比较年轻,而且更加“远离”CPU,所以它们显得简单一些.相对于R 只用于处理数据,使用例如机器学习.统计算法和漂亮的绘图分析数据, Pthon 的优势在于它适用于许多其他的问题.因为 Python 拥有更广阔…

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等…

前言: 本文总结的常见机器学习算法(主要是一些常规分类器)大概流程和主要思想. 朴素贝叶斯: 有以下几个地方需要注意: 1. 如果给出的特征向量长度可能不同,这是需要归一化为通长度的向量(这里以文本分类为例),比如说是句子单词的话,则长度为整个词汇量的长度,对应位置是该单词出现的次数. 2. 计算公式如下: 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开.要注意一点就是 的计算方法,而由朴素贝叶斯的前提假设可知, = ,因此一般有两种,一种是在类别为ci的那些样本集中,找到wj出现次数的总和,然…

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是 机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的 不断发展,相信这方面的人才需求也会越…

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大…

简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD).绝对误差和算法(SAD).误差平方和算法(SSD).平均误差平方和算法(MSD).归一化积相关算法(NCC).序贯相似性检测算法(SSDA).hadamard变换算法(SATD).下面依次对其进行讲解. MAD算法 介绍 平均绝对差算法(Mean Absolute Differences,简称MAD算法),它是Leese在1971年提出的一种匹配算法.是模式识别中常用方法,该算法的思想简单,具有较高的匹配精度,广泛用于图像…