线性回归输入输出0.55.00.65.50.86.01.16.81.47.0...y=f(x)f(x)=kx+b预测函数:y = w0+w1xx : 输入y : 输出w0w1 : 模型参数所谓的模型训练, 就是根据已知的x与y, 找到最佳的模型参数w0 w1 , 使得尽可能精确的描述出输入和输出的关系.5.0 =w0+w1 x 0.55.5 =w0+w1 x 0.6单样本误差:根据预测函数求出输入

本文所用文件的链接链接：https://pan.baidu.com/s/1RWNVHuXMQleOrEi5vig_bQ提取码：p57s亮度提升opencv提供了直方图均衡化的方式实现亮度提升, 更有利于边缘识别与物体识别模型的训练.# 彩色图转灰度图gray = cv.cvtcolor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)# 直方图均衡化equalized_gray = cv.equal

android studio配置C++的opencv环境第一步，打开android studio，点击file，找到Project Structure 打开选择SDK location。确定好androidSDK，NDK和jdk的路径，确保没有问题后再进行后续操作，如果有缺失，需要先安装好。如图这是安装的路径，要按照自己的安装路径配置第二步，导入opencv，需要下载opencv-android-

Win10+vs2017+opencv+darknet做目标检测一、环境配置开始之前，我先把我的百度云链接分享出来，如果有不想用我这些的，后面我也写明了具体的下载方式和下载地址，可以自己下载。链接：https://pan.baidu.com/s/1UzOMT3l3vnPYzD6j1oFgjQ提取码：cpkx复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦安装vs2017，如图必须勾选这几项，C+

图像识别OpenCV基础  opencv是一个开源的计算机视觉库. 提供了很多图像处理的常用工具。opencv包含了大量的图像处理算法，还包括了大量的机器学习算法，之前说到的常用的分类，聚类的算法，opencv也是集成了的，另外opencv还有调用深度学习tensorflow模型的方法，这里只简单介绍opencv的一些基础用法，后面如果有时间可以专门针对opencv写一些博客。案例：图像的读取显示

本文所用文件的链接链接：https://pan.baidu.com/s/1RWNVHuXMQleOrEi5vig_bQ提取码：p57s角点检测对一个图像执行角点检测, 可以检测出平直楞线的交汇点. (求亮度梯度方向改变的像素点的位置)# Harris角点检测器# gray: 灰度图像# 边缘水平方向,垂直方向亮度梯度值改变超过阈值7/5时即为边缘.# 边缘线方向改变超过阈值0.04弧度值即为一个角

多元分类通过多个二元分类器解决多元分类问题.特征1特征2==>所属类别47==>A3.58==>A1.21.9==>B5.42.2==>C若拿到一组新的样本, 可以基于二元逻辑分类训练出一个模型, 判断属于A类别的概率. 再基于同样的方法训练处两个模型,分别判断属于B类别/ 属于C类别的概率, 最终选择概率最高的作为新样本的分类结果.案例:"""多元逻辑分类"""im

本文所用文件的链接链接：https://pan.baidu.com/s/1RWNVHuXMQleOrEi5vig_bQ提取码：p57s边缘检测物体的边缘检测是物体识别的常用手段. 边缘检测常用亮度梯度方法, 通过识别亮度梯度变化最大的像素点从而检测出物体的边缘.# Canny边缘检测# 50: 水平方向上的阈值240: 垂直方向上的阈值cv.Canny(img, 50, 240)案例:"""dem

词干提取import nltk.stem.porter as ptimport nltk.stem.lancaster as lcimport nltk.stem.snowball as sb# 波特词干提取器(偏宽松)stemmer = pt.PorterStemmer()# 朗卡斯特词干提取器(偏严格)stemmer = lc.LancasterStemmer()# 思诺博词干提取器(偏中庸)

词袋模型  文本分词处理后, 若需要分析文本语义, 需要把分词得到的结果构建样本模型, 词袋模型就是由每一个句子为一个样本, 单词在句子中出现的次数为特征值构建的数学模型.The brown dog is running. The black dog is in the black room. Running in the room is forbidden.The brown dog is ru