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高斯分布&正态分布

文章目录高斯分布定义高斯分布意义高斯分布的证明多元高斯分布高斯分布又叫正态分布,是统计学中最重要的连续概率分布。研究表明,在物理科学和经济学中,大量数据的分布通常是服从高斯分布,所以当我们对数据潜在分布模式不清楚时,可以优先用高斯分布近似或精确描述。遵循高斯分布的随机变量是假设在给定范围内的任何值,比如某小学学校学生的身高,它可以取任何值,但是会限制在0到2米范围内,这个限制是根据实际生活中强加的

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#机器学习#概率论#算法 +1
H5文件简介以及python对h5文件的操作

文章目录前言HDF与h5简介数据组织方式HDFView下载与安装在WIN10系统安装后打开出现黑框闪退的解决方法python对h5文件的操作批量制作h5文件h5文件的提取,另存为nii文件前言一般来说,深度学习的训练数据和训练后的参数都会保存为h5格式文件,对于训练数据来说,深度学习中当训练大量数据时,如果从硬盘中加载再预处理,再传递进网络,这是一个非常耗时的过程。其中从硬盘中读取图片会花费大量时

#python#深度学习#大数据 +1
PCA (Principal Component Analysis)主成分分析

文章目录简介PCA原理基础概念PCA思想summary简介通常来说,数据是机器学习PCA原理基础概念PCA思想summary

#机器学习#人工智能#大数据 +1
目标检测算法基础

人脸检测算法综述0 前言1 人脸检测算法难点2 人脸检测算法流程2.1 选择检测窗口2.2 提取图像特征2 人脸检测算法2.1 早期算法2.2 AdaBoost框架2.3 深度学习0 前言人脸检测是目标检测的其中一个方向,它在安防监控、人证比对、人机交互、社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是人脸识别算法、人脸关键点检测算法、人脸位姿估计算法等的第一步。人脸检测任务关注的是图像中人脸的位置,包含了

#算法#计算机视觉#目标检测
图像归一化处理

文章目录前言1.min-max归一化2.Z-score归一化前言在医学图像领域,由于不同设备的采集、成像因素等原因造成相同的组织在图像灰度信息上的不一致,图像归一化就是在保留具有诊断价值的灰度差异的同时,减小甚至消除图像中灰度不一致而进行的图像转换方法,图像的归一化更有利于计算机自动分析处理。因此,图像归一化就是通过一系列的变换,将待处理的原始图像转换成相应的标准形式。下面将介绍两种常见的归一化方

#机器学习#python#深度学习 +2
图像分割——Dice系数

文章目录图像分割——Dice系数Dice定义Dice系数的python实现图像分割——Dice系数在预测脑肿瘤或者皮肤病变的mask模型中,我们一般将mask图像中的像素分类成1或0,即如果像素中有mask,我们声明为1,如果像素中没有mask,我们声明为0,这种对图像进行逐像素二进制分类称为“语义分割”。如果我们试图去识别图像中的许多对象,则称为“实例分割”,实例分割是一种多分类分割。例如,在自

#python#深度学习#机器学习 +2
医学图像Dicom(.dcm)转换为NIFTI(.nii)格式

文章目录前言医学图像格式DICOMNIFTIpython代码前言NIfTI 中的图像原始数据一般被存储成了三维图像,而dicom存储为二维图层,所以相对于DICOM文件,NIFTI文件更加易用于机器学习,因为NIfTI 是三维图像,处理一个单独的NIfTI 文件要比处理成百上千个DICOM文件更加容易一些。医学图像格式DICOM 和 NIFTI 是最常用的格式,下面对其进行简单介绍。DICOMDI

#python#机器学习#计算机视觉 +1
H5文件简介以及python对h5文件的操作

文章目录前言HDF与h5简介数据组织方式HDFView下载与安装在WIN10系统安装后打开出现黑框闪退的解决方法python对h5文件的操作批量制作h5文件h5文件的提取,另存为nii文件前言一般来说,深度学习的训练数据和训练后的参数都会保存为h5格式文件,对于训练数据来说,深度学习中当训练大量数据时,如果从硬盘中加载再预处理,再传递进网络,这是一个非常耗时的过程。其中从硬盘中读取图片会花费大量时

#python#深度学习#大数据 +1
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