《深度学习：Java语言实现》一一2.3监督学习和无监督学习-低调大师

《深度学习：Java语言实现》一一2.3监督学习和无监督学习

2017-08-01 629

2.3监督学习和无监督学习
前一节中，我们看到即使一个非常简单的分类问题都存在无数的边界，然而，我们很难说究竟它们中哪一个是最合适的。这是因为，即便针对已知数据我们可以恰当地分类，这也并不能保证对未知数据能够达到相同效果。不过，你可以提高模式识别的准确率。每一种机器学习方法都会设置一个标准来进行更好地模式分类，决定最佳可能的边界——决策边界——从而提高识别的准确率。毫无疑问，这些标准使用不同的方法时差异很大。在本节中，我们将介绍本书所涉及的各种方法。
首先，从广义划分而言，机器学习可以分为监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）。这两种分类之间的差异是机器学习使用的数据集是否加了标签，即有标数据还是无标数据。监督学习中，机器使用包含输入和输出数据的标签数据，并确定与之

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2017-08-02

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下午的时候，配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。必备知识 Haar-like Haar-like百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言，使用到的函数很少，也就普通的读取图片，灰度转换，显示图像，简单的编辑图像罢了。如下：读取图片只需要给出待操作的图片的路径即可。 import cv2 image = cv2.imread(imagepath) 灰度转换灰度转换的作用就是

2017-08-02

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