Mat类的创建: 方法一: 通过读入一张图像,直接转换为Mat对象 Mat image = imread("test.jpg"); 其中 imread()方法需要传入String类型的值,一般都是图像文件路径. 方法二: 使用无参数构造函数,创建Mat对象 Mat image = Mat(); image.create(4, 4, CV_8UC3); 此刻表示创建一个4x4大小的像素块,每个像素都是三通道每个通道的位数都是8位,一个字节的.上述CV_8UC3中的8表示8位.UC表示uc

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

用python中的numpy包的时候不小心踩了array和matrix的大坑,又引申一下比较list array matrix之间的异同.数据结构(Data Structures)基本上人如其名——它们只是一种结构,能够将一些数据聚合在一起.换句话说,它们是用来存储一系列相关数据的集合.Python 中有四种内置的数据结构——列表(List).元组(Tuple).字典(Dictionary)和集合(Set). 1.list list可以明显和array.matrix区分,list通过[ ]申明,

一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

特征值与特征向量 下面这部分内容摘自:强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法.两者有着很紧密的关系,在接下来会谈到,特征值分解和奇异值分解的目的都是一样,就是提取出一个矩阵最重要的特征.先谈谈特征值分解吧: 如果说一个向量v是方阵A的特征向量,则可以表示成下面的形式: 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值,一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量.特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式: 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵,Σ是一个对

原文  http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201 主题 NumPy 先决条件 在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python.如果你想从新回忆下,请看看 Python Tutorial . 如果你想要运行教程中的示例,你至少需要在你的电脑上安装了以下一些软件: Python NumPy 这些是可能对你有帮助的: ipython 是一个净强化的交互Python Shell,对探索NumPy的特性非常方便. matplotlib 将允

1.使用QR分解获取特征值和特征向量 将矩阵A进行QR分解,得到正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R.由上可知Ak为相似矩阵,当k增加时,Ak收敛到上三角矩阵,特征值为对角项. 2.奇异值分解(SVD) 其中U是m×m阶酉矩阵:Σ是半正定m×n阶对角矩阵:而V*,即V的共轭转置,是n×n阶酉矩阵. 将矩阵A乘它的转置,得到的方阵可用于求特征向量v,进而求出奇异值σ和左奇异向量u. #coding:utf8 import numpy as np np.set_printoptions(precision

Triangle containment Three distinct points are plotted at random on a Cartesian plane, for which -1000 ≤ x, y ≤ 1000, such that a triangle is formed. Consider the following two triangles: A(-340,495), B(-153,-910), C(835,-947)X(-175,41), Y(-421,-714)

机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 这节学习的是逻辑回归(Logistic Regression)

K最近邻(K-Nearest-Neighbour,KNN)算法是机器学习里简单易掌握的一个算法.通过你的邻居判断你的类型,“近朱者赤,近墨者黑”表达了K近邻的算法思想. 一．算法描述: 1.1 KNN算法的原理 KNN算法的前提是存在一个样本的数据集,每一个样本都有自己的标签,表明自己的类型.现在有一个新的未知的数据,需要判断它的类型.那么通过计算新未知数据与已有的数据集中每一个样本的距离,然后按照从近到远排序.取前K个最近距离的样本,来判断新数据的类型. 通过两个例子来说明KNN算法的原理 (

机器学习(4)之Logistic回归 1. 算法推导 与之前学过的梯度下降等不同,Logistic回归是一类分类问题,而前者是回归问题.回归问题中,尝试预测的变量y是连续的变量,而在分类问题中,y是一组离散的,比如y只能取{0,1}. 假设一组样本为这样如图所示,如果需要用线性回归来拟合这些样本,匹配效果会很不好.对于这种y值只有{0,1}这种情况的,可以使用分类方法进行. 假设,且使得 其中定义Logistic函数(又名sigmoid函数): 下图是Logistic函数g(z)的分布曲线,当z

1.枚举: 用for in 语句来遍历一个对象中所有的属性名,该枚举过程将会列出所有的属性也包括涵数和方法,如果我们想过滤掉那些不想要的值,最为常用的过滤器为hasOwnProperty方法,以及使用的typeof来排除, var name; for(name in another_stooge){ if(typeof another_stooge[name] !== "function"){ document.writeln(name + ":" + anothe

前言:很久之前读过一遍该书,近日得闲,重拾该书,详细研究一方,欢迎讨论指正. 目录: 1.精华 2.语法 3.对象 4.函数 5.继承 6.数组 7.正则表达式 8.方法 9.代码风格 10.优美的特性 附录A 毒瘤 附录B 糟粕 附录C JSLint 附录D 语法图 附录E JSON 正文: 第1章 精华 本书的目的就是要揭示JavaScript中的精华,让大家知道它是一门杰出的动态编程语言. JavaScript是建立在一些非常优秀的想法和少数非常糟糕的想法之上. 那些优秀的想法包括函数.弱

1. mat() mat()与array的区别: mat是矩阵,数据必须是2维的,是array的子集,包含array的所有特性,所做的运算都是针对矩阵来进行的. array是数组,数据可以是多维的,所做的运算都是针对数组来进行的 (1) 数据能表示的维度不同,array数据可以是多维的,mat的数据必须是2维的. array能表示超过2维的数据,而mat不能: 对于2维的数据,array和mat的表示形式完全一样(但运算不一样): (2) 把array转换为mat (3) matrix 和 ar

主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域.它的主要作用是对高维数据进行降维.PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代,新特征是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关.关于PCA的更多介绍,请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis. PCA的主要算法如下: 组织数据形式,以便于模型

MongoDB是一种文件型数据库,对数据格式没有硬性要求,所以可以实现灵活多变的数据存储和读取.MongoDB又是一种分布式数据库,与传统关系数据库不同的是,分布式数据库不支持table-join,所以在设计数据库表结构方面与关系数据库有很大的不同.分布式数据库有一套与传统观念不同的数据模式,在设计库表结构时必须从满足各种数据抽取的需要为主要目的.关系数据库设计要求遵循范式模式(normalization)库表结构,在抽取数据时再通过table-join联结关系表.因为分布式数据库不支持tabl

根据上篇关于MongoDB-Engine的功能设计方案,我们将在这篇讨论里进行功能实现和测试.下面是具体的功能实现代码:基本上是直接调用Mongo-scala的对应函数,需要注意的是java类型和scala类型之间的相互转换: object MGOEngine { import MGOContext._ import MGOCommands._ import MGOAdmins._ def mgoExecute[T](ctx: MGOContext)(implicit client: Mongo

在akka-alpakka工具包里也提供了对MongoDB的stream-connector,能针对MongoDB数据库进行streaming操作.这个MongoDB-connector里包含了MongoSource,MongoFlow,MongoSink.我们只使用MongoSource,其它两个我们直接用mapAsyc来创造.下面是MongoSource的定义: object MongoSource { def apply(query: Observable[Document]): Sour

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不仅可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域. 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:                                                                     Ax=λx 其中A是一个n×n的矩阵,x是一个n维向量,则我们说λ是矩阵A的一个特征值,而x是矩阵A的特征值λ所对应的特

函数和方法method总览 这是个Numpy函数和方法分类排列目录. 创建数组 arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones_like, r , zeros, zeros_like 转化 astype, atleast 1d, atleast 2d, atleast 3d, mat 操作 arra