本站提供最佳源码未开放翻译服务,欢迎转载和分享。

【wordpress源码网模板】【朔源码app】【cms 源码 asp】hog源码 博客

2024-12-25 15:06:03 来源:起点引爆指标源码 分类:知识

1.不会算法如何学习机器学习?
2.计算机视觉算法有哪些?CV算法

hog源码  博客

不会算法如何学习机器学习?

       先看看相关的码博图书:要有好几本作为参考,最好是码博角度差异大、深浅程度不同,码博比如系统的码博导论式的、深入的码博有推导的、浅出的码博wordpress源码网模板手把手的。它要充当不同学习过程中的码博工具书。

       网络教程:比如Andrew Ng的码博、各种专题的码博博客,有针对地找相应的码博教程,相对着看,码博网络资源比如cto学院的码博课程跟书的表达方式毕竟是不一样的,也是码博很有益的信息源。

       paper:比如学CNN的码博时候,就搜一堆论文来,码博集中一段时间看一轮,一定要有针对性,带着很明确的问号去看。

       开源资源:很多很多东西,其实都有人做出来开源了,直接拿来用,朔源码app一边用一边理解,甚至可以学习源码。

       关注这个领域:关注相关的会议期刊,关注大牛们(Hinton、Bengio、LeCun等)的动向,微博加一堆领域大牛每天看一眼他们分享什么上来。

       基础知识:线代、统计、概率、cms 源码 asp数学分析;信息论方面基本概念要理解,比如要知道相对熵是什么意思和怎么算;凸优化和最优估计相关内容,在各种各样问题中都会遇到,学好了可以帮大忙。

       机器学习主要就是找到目标函数并且做参数估计,虽然有很多现成工具,但是不熟悉优化问题的话,会很抓瞎。

       熟悉几个模型:神经网络(SAE、RBM、caffe源码书籍CNN等)、SVM、最大熵、CRF、随机森林、GMM等等。了解不同应用场景下各种模型有什么优劣,挑一些自己以后可能常用到的多练习。

计算机视觉算法有哪些?CV算法

       计算机视觉是深度学习领域内备受关注的分支,它汇聚了计算机科学、bigworld 引擎源码数学、工程、物理学以及心理学等多个学科的知识。关于计算机视觉算法有哪些,业内专家给出了以下解答。

       早期算法包括:

       子空间(线性降维)

       PCA(主成分分析):旨在最大限度地保留原始数据的主要信息,同时降低冗余信息;

       LDA(线性判别分析):通过增大类间差距、减小类内差距来实现分类;

       非线性降维:流形学习、加入核函数等方法。

       ICA(独立成分分析):相较于PCA,ICA在处理光照、人脸表情、姿态等方面具有更好的效果,但其泛化能力有限。

       HMM(隐马尔可夫):相比其他算法,HMM在处理光照变化、表情和姿态变化等方面更加鲁棒。

       后期算法:通过loss函数优化模型结构,从而得到具有区分度的特征。

       常用算法总结:

       计算机视觉相关算法的源代码;

       计算机视觉常用算法博客。

       特征提取算法(寻找关键点):

       (1) SIFT(尺度不变特征变换):具有尺度不变性,能够在图像中检测到关键点;

       (2) SURF(加速稳健特征,SIFT加速版):通过构建Hessian矩阵,判断当前点是否为邻近区域中更亮或更暗的点,从而确定关键点位置;

       优:特征稳定;

       缺:对于边缘光滑的目标提取能力较弱。

       (3) ORB:结合Fast与Brief算法,为Fast特征点增加方向性,实现旋转不变性,并提出金字塔方法解决尺度不变性问题;

       ORB算法速度是SIFT的倍,是SURF的倍。

       经观察,ORB算法在特征点标记时数量较少,如图所示。

       SIFT、SURF、ORB实现;

       (4) FAST角点检测:主要考虑像素点附近的圆形窗口上的个像素,通过比较像素强度,判断是否为角点;

       非极大值抑制:在存在多个关键点时,删除角响应度较小的特征点。

       (5) HOG(方向梯度直方图);

       (6) LBP(局部二值特征):论述了高维特征与验证性能的正相关关系,即人脸维度越高,验证的准确度就越高。

       (7) Haar:

【本文网址:http://04.net.cn/html/95a307596829.html 欢迎转载】

copyright © 2016 powered by 皮皮网   sitemap