Imgaug之增强标记BoundingBoximgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库,支持关键点(keypoint)和bounding box一起变换。

机器学习笔记（三）梯度下降法 Gradient-Descent

图像形态学中的几个基本操作：腐蚀、膨胀、开操作、闭操作膨胀该操作包括将图像与某些内核进行卷积，其可以具有任何形状或尺寸，通常为正方形或圆形。内核具有定义的锚点，通常是内核的中心。当内核在图像上扫描时，我们计算由B重叠的最大像素值，并用该最大值替换锚点位置中的图像像素。您可以推断，这种最大化的操作会使图像中的亮区“增长”（因此称为膨胀）。应用扩张我们可以得到： 字母（明亮）扩大了，背景的黑色地区缩小

tensorlfow一般编程语言 python，易开发，模块多tensorflow框架训练科学计算库，python的一个包为什么使用框架完成反向传播，自动求导提供基础API接口卷积层、全连接层、池化层等优化器环境cpugpu并行计算，矩阵运算。

一定确保已经成功安装了cuda工具包，以及VS编译器，清单如下cuda工具包visual studio 编译器cmake构建工具opencv源码opencv-contrib源码。

conda 搭建tensorflow-GPU和pycharm以及VS2022 软件环境配置

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目录1、分类问题2、逻辑回归3、损失函数4、决策边界4、OvR与OvO1、分类问题机器学习中有三大问题，分别是回归、分类和聚类。线性回归属于回归任务，而逻辑回归和k近邻算法属于分类任务。逻辑回归算法主要应用于分类问题，比如垃圾邮件的分类（是垃圾邮件或不是垃圾邮件），或者肿瘤的判断（是恶性肿瘤或不是恶性肿瘤）。在二分类的问题中，我们经常用 1 表示正向的类别，用 0 表示负向的类别。2、逻辑回归lo

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目录1、过拟合与欠拟合2、学习曲线3、数据划分4、交叉验证5、偏差方差权衡 Bias Variance Trade off6、模式正则化 Regularization6.1、岭回归 Ridge Regression6.2、LASSO6.3、L1正则，L2正则和弹性网 Elastic Net1、过拟合与欠拟合欠拟合 underfitting算法所训练的模型不能完整表述数据关系过拟合 overfitt