1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 区别： 分类的目的是为确定一个点的类别，具体有哪些类别是已知的，常用算法是KNN，是一种有监督学习。 聚类的目的是将一系列点分为若干类，事先是没有类别的，常用算法是K-Means,是一种无监督学习。 联系： 两种的实现都包含这 ...
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2020-05-10 19:36:50
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1 // 【头文件包含部分】 2 // 描述：包含程序所依赖的头文件 3 // 4 #include <opencv2/opencv.hpp> 5 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> 6 #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp ...
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2020-05-03 14:48:27
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前言 简介 本文是对概率论中常见分布包括二项分布、0-1分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的期望和方差的证明整合，附加自己的推导或理解。 前言 简介 本文是对概率论中常见分布包括二项分布、0-1分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的期望和方差的证明整合，附加自己的推导或理解。 导览 ...
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2020-04-20 21:55:45
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使用skimage库进行图像处理第13节：使用skimage库中feature.canny函数实现canny边缘探测算法。 ...
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2020-04-07 20:03:49
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参考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.12-gaussian-mixtures.html 1、高斯混合模型（GMM）为什么会出现：k-means算法的缺陷 某些点的归属簇比其他点的归属簇更加明确,比如中间的两个簇似 ...
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2020-03-21 19:44:53
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python+opencv中的图像降噪 关于噪声分类以及如何添加噪声效果，见这篇博文： "噪声分类以及添加噪声效果" 平均滤波 img_dst=cv2.blur(img_src,(5,5)) (5,5)：内核大小 高斯滤波 img_dst=cv2.GaussianBlur(img_src,(5,5) ...
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2020-03-04 13:02:32
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高斯混合模型 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model， GMM） 是一种常见的聚类算法，与K均值算 ...
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2020-02-20 18:38:49
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《No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain》，BRISQUE。 1. 广义高斯分布，generalized Gaussian distribution，GGD 1.1 描述 零均值的广义高斯分布如下： 其中 而 Γ(·) ...
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2020-02-16 01:18:00
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扩充图像边界：copyMakeBorder 函数 在图像处理过程中，因为卷积算子有一定大小，所以就会导致图像一定范围的边界不能被处理，这时就需要将边界进行适当扩充。 void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst, int top, int b ...
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2020-02-14 10:28:51
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1. Gaussian processesGaussian processes are the extension of multivariate Gaussians to infinite-size collections real valued variables. In particular, ...
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2020-02-09 18:32:46
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