转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台 支持向量机(Support Vector Machine)以前在分类.回归问题中非常流行.支持向量机也称为最大间隔分类器,通过分离超平面把原始样本集划分成两部分. 首先考虑最简单的情况:线性可分支持向量机.即存在一个超平面能够把训练样本分开. 1.线性可分支持向量机 1.考虑一个线性二分类的问题:例如以下左图,在二维平面上有两种样本点x

HOG构造函数 CV_WRAP HOGDescriptor() :winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8),      cellSize(8,8),nbins(9), derivAperture(1), winSigma(-1), histogramNormType(HOGDescriptor::L2Hys),L2HysThreshold(0.2), gammaCorrection(true), nlevels(HOGDescript

美团 https://tech.meituan.com/machinelearning-data-feature-process.html 维数灾难 待续...

函数说明: 1. Binarizer(threshold=0.9) 将数据进行二值化,threshold表示大于0.9的数据为1,小于0.9的数据为0 对于一些数值型的特征:存在0还有其他的一些数 二值化指的是:将大于0的特征使用1表示,将等于0的特征还是用0表示 对于二值化操作:使用两种方法 第一种方法: 求出大于等于1的索引值,令这些索引值对应的数值等于1,然后重新构建列 第二种方法: 使用Binarizer(threshold=0.9) 表示大于0.9的数据使用1表示 这里传入的参数需要是

sauvola二值化算法研究   sauvola是一种考虑局部均值亮度的图像二值化方法, 以局部均值为基准在根据标准差做些微调.算法实现上一般用积分图方法 来实现.这个方法能很好的解决全局阈值方法的短板-关照不均图像二值化不好的问题.先贴代码 //************************************ // 函数名称: sauvola // 函数说明: 局部均值二值化 // 参    数: //           const unsigned char * grayImage

之前接触过全局二值化(OTSU算法),还有OPENCV提供的自适应二值化,最近又了解到一种新的局部二值化算法,Sauvola算法. 转载自:http://www.dididongdong.com/archives/4048 值得注意的是,计算r×r邻域内像素值的时候,一种优化的策略是,使用OPENCV提供的积分图,计算整张图像的积分图,那么计算r×r区域内的均值可以在常数时间内实现. CV_EXPORTS_W ); 我们常见的图像二值化算法大致可分为全局阈值方法与局部阈值方法这两种类型.其中OT

目录 二值图的定义 二值图的应用 阈值化 二值化/阈值化方法 1,无脑简单判断 opencv3函数threshold()实现 2,Otsu算法(大律法或最大类间方差法) OpenCV3 纯代码实现大津法 OpenCV3 threshold算法调用Otsu阈值化 改进版本 OpenCV3函数adaptiveThreshold实现自适应阈值 二值图的定义 二值图是一种特殊的灰度图,即每个像素点要么是白(0),要么是黑(255) 无论是灰度图还是二值图都是用阈值化的知识. 二值图的应用 图像的二值化使

处理连续性特征 二值化与分段 sklearn.preprocessing.Binarizer根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量.大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0.默认阈值为0时,特征中所有的正值都映射到1.二值化是对文本计数数据的常见操作,分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否.它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤(例如,使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模). #将年龄二值化 data_2 = data.copy() from skle

分类问题中的“维数灾难” - robotMax 在看机器学习的论文时,经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”,中文译为“维数灾难”,这到底是一个什么样的“灾难”?本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimensionality”以及它在分类问题中的重要性. 假设现在有一组照片,每一张照片里有一只猫或者一条狗.我们希望设计一个分类器可以自动地将照片中的动物辨别开来.为了实现这个目标,首先需要考虑如何将照片中的动物的特征用数字的形式表达出来.猫与狗

c# 验证码的识别主要分为预处理.分割.识别三个步骤 首先我从网站上下载验证码 处理结果如下: 1.图片预处理,即二值化图片 *就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255. 原理如下: 代码如下: #region 二值化图片 /// <summary> /// 二值化图片 /// 就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255 /// </summary> /// <returns>处理后的验证码</returns> public Bitmap Binary

numpy的基本维数操作API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.np.copyto(dst, src) copyto方法将数组src复制到dst中.如果两个数组的形状完全相同,则复制后两数组中的数据相同.如果src的维数n比dst的维数低,且与dst中的最后几个维度shape[:-n]相同,就将dst中每个形状与src相同的都复制为src. >>> a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数*/ public class page0602 { public s

1.首先造一个测试数据集 #coding:utf-8 import numpy import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.preprocessing import MultiLabelBi

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像素点的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息

转自http://blog.csdn.NET/ty101/article/details/8905394 本文的PDF版本,以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载: 1.PDF版本以及文献:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349816 2.原作者的MATLAB代码:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349894 LBP一种用来描述图像纹理特征的算子,该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年

原文章地址:维度灾难 - 柳枫的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27488363 对于大多数数据,在一维空间或者说是低维空间都是很难完全分割的,但是在高纬空间间往往可以找到一个超平面,将其完美分割. 引用The Curse of Dimensionality in Classification的例子来说明:想象下我们有一系列图片,每张图描述的不是猫就是狗.现在我们想利用这些图片来做一个可以判断猫狗的分类器.首先,我们需要找到一些描述猫狗特征,利用这些特征

Multiresolution Gray Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns, TPAMI 2002 1.简介 LBP是一种针对灰度图像任意单调变换(monotonic transformation)具有不变性的鲁棒特征算子.除了鲁棒性外,另一个突出特点就是计算量小,实现时只需在很小的邻域内使用少量的算子和查询表. 作者提出算法时,主要是想应用于二维图像纹理分析:工业表面检测

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.

前言 这个降噪的模型来自 Christopher M. Bishop 的 Pattern Recognition And Machine Learning (就是神书 PRML……),问题是如何对一个添加了一定椒盐噪声(Salt-and-pepper Noise)(假设噪声比例不超过 10%)的二值图(Binary Image)去噪. 原图 -> 添加 10% 椒盐噪声的图: 放在 github 上的可运行完整代码:https://github.com/joyeecheung/simulated