机器学习.图像识别方面 书籍推荐 作者:小涛 链接:https://www.zhihu.com/question/20523667/answer/97384340 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 网上看的,觉得不错 1. 数学 我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵.数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一.这里面

Atitit MATLAB 图像处理 经典书籍attilax总结 1.1. MATLAB数字图像处理1 1.2. <MATLAB实用教程(第二版)>((美)穆尔 著)[简介_书评_在线阅读] - 当当图书.html1 1.3. 数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版)2 1.1. MATLAB数字图像处理 第1章 图像处理与MATLAB2007a简介 第2章 图像的编码和解码 第3章 图像复原 第4章 图像处理的相关操作 第5章 图像频域变换 第6章 图像处理中的代数运算及几何变

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni

关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月04日 22:54:26所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78714664).     本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.k-近邻算法(k-Nearest Neighbor,KNN)概述 1.简

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到

    关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月17日 19:18:31所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78827013). 本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. (今天发现第二部分 第4点中,部分代码不整齐,重新梳理了.2017.12.2

Python机器学习介绍(Python Machine Learning 中文版) 机器学习,如今最令人振奋的计算机领域之一.看看那些大公司,Google.Facebook.Apple.Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛.从手机上的语音助手.垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐,无一不用到机器学习技术. 如果你对机器学习感兴趣,甚至是想从事相关职业,那么这本书非常适合作为你的第一本机器学习资料.市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法,这对于零

Python机器学习 机器学习,如今最令人振奋的计算机领域之一.看看那些大公司,Google.Facebook.Apple.Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛.从手机上的语音助手.垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐,无一不用到机器学习技术. 如果你对机器学习感兴趣,甚至是想从事相关职业,那么这本书非常适合作为你的第一本机器学习资料.市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法,这对于零基础的新手来说,阅读起来相当困难.而这本书,在介绍必要的基础概

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 前言 警钟长鸣!癌症离我们远吗?<我不是药神>催人泪下,笔者在此揭露真相,癌症不是小概率疾病,癌症就在身边.癌症早

人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI.它是研究.开发用于模拟.延伸和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是对人的意识.思维的信息过程的模拟.人工智能不是人的智能,但能像人那样思考.也可能超过人的智能. 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”. 机器学习 1.    什么是机器学习 根据等人事件中判断人是否迟到了解什么是机器学习,具体参见地址:http://www.cnblogs.com/helloche

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目录 总计(130本) 一.在读 二.将读 三.已读 非专业书单(77本) 四.已读 专业书单(53本) 五.已看网课(8个) 六.在看网课 一个人如果抱着义务的意识去读书,便不了解读书的艺术.--林语堂<生活的艺术> 总计(130本) 整理了下大学以来读过的书单,此举是为了督促自己,也是为了与君共享 一.在读 <飘>0% <书虫-全套>:6% <哈利波特-全集>:0% 二.将读 <世界的寒冬:世纪三部曲2> / 肯·福莱特 0% <永恒的

前言在之前的一篇博客机器学习中的数学(7)——PCA的数学原理中深入讲解了,PCA的数学原理.谈到PCA就不得不谈LDA,他们就像是一对孪生兄弟,总是被人们放在一起学习,比较.这这篇博客中我们就来谈谈LDA模型.由于水平有限,积累还不够,有不足之处还望指点.下面就进入正题吧. 为什么要用LDA前面的博客提到PCA是常用的有效的数据降维的方法,与之相同的是LDA也是一种将数据降维的方法.PCA已经是一种表现很好的数据降维的方法,那为什么还要有LDA呢?下面我们就来回答这个问题? PCA是一种无监督

Python 程序员深度学习的"四大名著": 这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习.深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到"无从下手"的困惑出境.而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的. 给大家推荐这几本好书并做简单介绍: 1.<Deep Learning with Python> 推荐指数:★★★★☆ 本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从

本人学习Python两年时间,期间统计了一些比较好的学习资料 1.基础资料  下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1sjtyYayBbQLsrUdaXWmzkg提取码:1234 2.进阶学习  下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1RQJBUvZ5xMnHwtQmH0_paA提取码:1234 3.python-Web框架 下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/19l5XWhTO08QY2kaYCkzM6w提取

1.基础概念 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术.更重要的是,您将不仅将学习理论知识,还将学习如何实践,如何快速使用强大的技术来解决新问题.

软件为pycharm,安装了anaconda. 我一开始的报错为,PyCharm中无法调用numpy,报错ModuleNotFoundError: No module named 'numpy',这个问题找到博客解决了,其实就是需要使用anaconda的python.exe. 但运行代码时: import numpy as np arr = np.random.randint(1, 9, size=9)print(arr) 又出现了如下错误: File "C:\python\Anaconda3\

Machine-learning of Andrew Ng 1.基础概念 机器学习是一门研究在非特定编程条件下让计算机采取行动的学科.最近二十年,机器学习为我们带来了自动驾驶汽车.实用的语音识别.高效的网络搜索,让我们对人类基因的解读能力大大提高.当今机器学习技术已经非常普遍,您很可能在毫无察觉情况下每天使用几十次.许多研究者还认为机器学习是人工智能(AI)取得进展的最有效途径.在本课程中,您将学习最高效的机器学习技术,了解如何使用这些技术,并自己动手实践这些技术.更重要的是,您将不仅将学习理论

眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向.普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题.本文是我对此问题的一个回答的归档版.相比原回答有所内容增加. 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 "普通" 程序员踏入AI领域这个门.这里,我对普通程序员的定义是:拥有大学本科知识:平时工作较忙:自己能获取的数据有限.因此,本文更像是一篇 "from the scratch" 的AI入门教程. 二. AI领域简介 AI,也就是人工智能