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《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》—1章1.3节模式识别理论

本节书摘来自异步社区《人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究》一书中的1章1.3节模式识别理论,作者 沈理 , 刘翼光 , 熊志勇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.3 模式识别理论人脸识别原理及算法——动态人脸识别系统研究模式识别是将计算机表示出来的图像和已知的类别进行匹配的过程。识别过程将计算机视觉中表现的客观物体用一定的方法从特征空间映射到模型空间。 模式识别在人类的活动中普遍存在。模式的一种经典定义为[17]:混沌世界中与无序相对的一种状态就是模式。模式识别过程就是试图去确定样本的类别属性,即把某一样本归属于确定类型中的一类[18, 19]。在模式识别过程中,最重要的是寻找样本的特征空间,通过样本特征空间来确定样本的归类,因此可以认为模式识别过程是由模式空间经过特征空间到类型空间的映射过程。在模式识别过程中,模式维数是无限多的,这意味着模式识别中物理世界观察的数据集合具有多样性。模式识别中任一模式空间的属性表示为特征空间的必要条件是客观世界里的物体和时间在物理上是可测量的,而这些可测量的数据都能够用函数的形式描述;并且这些数据可以归并到一组模式定义上...

《面向机器智能的TensorFlow实践》一2.2 Jupyter Notebook与matplotlib

本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第2章,第2.2节,作者 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt)阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.2 Jupyter Notebook与matplotlib 在数据科学工作流中频繁使用的两款出色的软件是Jupyter Notebook和matplotlib。它们与NumPy协同使用已有多年,TensorFlow与NumPy的紧密集成使得用户可采用他们熟悉的工作模式。两者均为开源软件,且采用的许可协议均为BSD。 利用Jupyter Notebook(前身为iPython Notebo

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