机器学习05：SVM支持向量机的学习和应用SVM解决猫狗图像分类问题文章目录机器学习05：SVM支持向量机的学习和应用SVM解决猫狗图像分类问题前言1.从二维线性模型说起2. 如何求解SVM的相关变量3.数据集介绍4. 数据集处理5.使用SVM解决图像分类问题并统计平均错误率结语前言svm作为深度学习提出前曾经风靡一段时间的机器学习方法，广泛被应用在数据分类，数据处理上。它以巧妙的算法（巧妙到对我

机器学习04：利用朴素贝叶斯判别网络评论的情绪好坏（航空公司数据集）文章目录机器学习04：利用朴素贝叶斯判别网络评论的情绪好坏（航空公司数据集）前言1.算法理论分析1.1贝叶斯公式1.2 朴素贝叶斯分类器（Naïve Bayes Classifie）1.3 词集模型和词袋模型1.3.1词集模型1.3.2 词袋模型1.4 拉普拉斯修正1.5 使用对数运算防止下溢出2. 数据集预处理3.朴素贝叶斯算法

一 、原理解析全景图像:同一位置（即图像的照相机位置相同）拍摄的两幅或者多幅图像是单应性相关的。我们经常使用该约束将很多图像缝补起来，拼成一个大的图像1.1全景拼接将SIFT应用到图像拼接上，根据特征点匹配的方式，则利用这些匹配的点来估算单应矩阵使用RANSAC算法，也就是把其中一张通过个关联性和另一张匹配的方法。通过单应矩阵H，可以将原图像中任意像素点坐标转换为新坐标点，转换后的图像即为适合拼接

计算机视觉学习01—图像处理基础：直方图、直方图均衡化、高斯滤波文章目录计算机视觉学习01---图像处理基础：直方图、直方图均衡化、高斯滤波1.直方图2.直方图均衡化3.高斯滤波总结1.直方图直方图是可以对整幅图的灰度分布进行整体了解的图示，通过直方图我们可以对图像的对比度、亮度和灰度分布等有一个直观了解。图像的直方图用来形象描绘该图像像素值的分布情况。我们用一定数目的小区间（bin）来指定表征像

机器学习03：使用logistic回归方法解决猫狗分类问题文章目录机器学习03：使用logistic回归方法解决猫狗分类问题前言1. Logistic回归原理1.1 从线性回归说起1.2 多元线性回归问题1.3 对数线性回归2.本次实验数据集介绍3.数据处理方式4.logistic回归方法随机梯度下降方法5.结语前言Logistic回归方法，是最经典的机器学习方法。即使在今天，深度学习神经网络，他

机器学习算法学习01：利用Numpy编写KNN算法解决手写体数字识别问题前言在深度学习未彻底被大众接受前，人们对人工智能的研究是企图研究出一系列巧妙的算法解决相关计算机视觉问题，这里面涌现了无数令人叹为观止的算法（随机森林，遗传算法，SVM，马尔科夫链，KNN等）即使在深度学习逐渐占据解决计算机视觉人工智能问题的算法的今天，不可否认，依旧有许多深度学习算法吸收了这些传统算法的思想，从而来进行改进，

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