原创 CV理論基礎(五):神經網絡基礎知識——應用案例BP、從神經網絡到深度學習

計算機視覺理論基礎(五)應用案例可手算的神經網絡示例神經網絡與深度學習典型的機器學習深度學習資料 應用案例 經典論文: D.E.Rumelhart,G.E.Hinton,and R.J.Williams,“Learning re

原创 CV理論基礎(五):神經網絡基礎知識——神經元、基礎神經網絡、梯度下降、誤差傳播

計算機視覺理論基礎(五)神經網絡神經元人工神經網絡基礎神經網絡前饋神經網絡梯度下降誤差傳播誤差傳播迭代公式 神經網絡 神經網絡是大量結構簡單的,功能接近的神經元節點按一定體系架構連接成的網狀結構,類似大腦的結構,需要建議輸入和輸出

原创 CV理論基礎(四):未有深度學習之前——人臉檢測、行人檢測

計算機視覺理論基礎(四)人臉檢測Haar-like特徵Haar級聯分類器弱分類器和強分類器行人檢測HOG 方向梯度直方圖SVMMultiple-instance SVMLatent SVMDeformable Part Model

原创 CV理論基礎(四):未有深度學習之前——圖像分割

計算機視覺理論基礎(四)圖像分割基於閾值基於邊緣基於區域區域生長法分水嶺法基於圖論Graph CutsGrab Cuts 圖像分割 圖像分割是根據灰度、顏色、紋理和形狀等特徵把圖像劃分成若干互不交迭的區域,使這些特徵在同一區域內呈

原创 CV理論基礎(三):基於關鍵點的特徵描述子sift、surf、orb等;LBP、Gabor

計算機視覺理論基礎(三)==基於關鍵點的特徵描述子==局部特徵:SIFT計算步驟:相關概念尺度空間高斯金字塔具體過程缺點SURF具體過程特點相關概念:Haar-like特徵ORBBRIEF其他特徵提取LBP具體過程:改進的LBP:

原创 CV理論基礎(三):圖像特徵與描述

計算機視覺理論基礎(三)顏色特徵量化顏色直方圖聚類顏色直方圖缺陷及改進幾何特徵邊緣 Edge關鍵點Harris角點FAST角點斑點 描述子描述特徵點,理想中的描述子應具備在大小、方向、明暗不同的圖像中,同一特徵點應具有足夠相似的

原创 CV理論基礎(二):圖像預處理

計算機視覺理論基礎(二)圖像顯示與存儲原理顏色空間圖片存儲原理圖像增強目標圖像處理空間域處理點運算形態學處理空間域處理及其變換頻率域處理圖像金字塔高斯金字塔拉普拉斯金字塔傅里葉變換傅里葉逆變換:離散傅里葉變換基於傅里葉變換的濾波短

原创 機器學習導論(一):大數據時代、概念聯繫

機器學習導論(一)機器學習大數據時代改變?特徵?概念區別和聯繫人工智能、機器學習、深度學習數據、數據分析、數據挖掘機器學習概念1. 什麼是機器學習2. 基於規則的學習3. 基於模型的學習 機器學習 大數據時代 改變? 改變思維方式

原创 計算機視覺理論基礎(一):概述

計算機視覺理論基礎(一)是什麼?做什麼?與哪些學科有關?研究什麼?研究理論和應用主要研究內容研究挑戰怎麼學?學習路線具體學習內容圖像預處理圖像特徵及描述深度學習之前的方法主要研究問題識別 分類CNNRCNN分割FCN醫學生物器官細

原创 機器學習數學基礎(二):概率論與貝葉斯先驗

機器學習數學基礎(二)概率論概率論基礎初步認識概率公式常見概率分佈兩點分佈二項分佈 Bernoulli distribution泊松分佈均勻分佈指數分佈正態分佈Beta分佈總結 參數、期望、方差sigmoid/logistic函數

原创 機器學習數學基礎(一):機器學習與數學分析

機器學習數學基礎(一)機器學習概念什麼是機器學習?什麼是學習?內涵與外延?流程重點知識Code機器學習與數學分析極限導數冪指函數離散加和=連續積分泰勒公式應用方向導數梯度特殊函數Γ函數凸函數一階可微二階可微凸函數舉例 從機器學習角

原创 python數據科學(十三):實例——股票數據分析

數據科學(十三)功能分析波動幅度對復權收盤價進行重採樣增長曲線增長倍數最高增長倍數最大年均複合增長率當前增長倍數及複合增長率當前平均增長倍數年複合增長倍數平均年化增長率 具體詳見 https://github.com/kamido

原创 數據可視化基礎(七):區域填充、形狀、美化樣式、極座標

數據可視化基礎(七)區域填充函數參數代碼形狀函數參數代碼美化樣式函數參數代碼極座標函數參數代碼 區域填充 對曲線下面或曲線間的區域進行填充 函數參數 plt.fill(x,y,‘顏色’,alpha=透明度數值) ax.fill_

原创 python數據科學(十二):pandas基礎——數據可視化基礎

數據科學(十二)線型圖柱狀圖直方圖密度圖帶密度估計的規格化直方圖散佈圖餅圖 Pandas 的數據可視化使用 matplotlib 爲基礎組件。 使用jupyter 線型圖 Series 和 DataFrame 都提供了一個 plo

原创 數據可視化基礎(四):面向對象&MatlabStyle、子圖、多圖、網格、圖例

數據可視化基礎(四)面向對象&MatlabStyle三種方式簡介三種方式優劣代碼子圖概念函數、參數代碼多圖網格函數參數代碼圖例參數代碼 面向對象&MatlabStyle 三種方式簡介 pyplot 經典高層封裝 pylab 將m