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每个产品经理都应该知道的机器学习术语

公司正在上马AI项目?或许你已经熟悉了机器学习的世界,但是仍然希望扩展你的知识面,并且了解你所听到的所有关于机器学习的术语,争取在和别人交流的时候不会呆呆的站在那里哑口无言。 本机器学习术语表旨在简要介绍最重要的机器学习术语,无论你是对商业还是技术感兴趣。这绝不是详尽无遗,而是在与AI总监或供应商会面前能够进行简单的交流——或者是在面试前快速回顾这些重要的知识点! 概述: 1.NLP - 自然语言处理。 2.数据集。 3.计算机视觉。 4.监督学习。 5.无监督学习。 6.强化学习。 7.神经网络。 8.过度拟合。 1. NLP - 自然语言处理: 自然语言处理(NLP)是各种机器学习方法的一种常用概念,它使得计算机可以使用人类(即自然)语言来理解和执行操作。 自然语言处理最重要的用例是: 1.1文本分类和排名: 此任务的目标是预测文档的类别(

图像识别试验 - 字符验证码、车牌号、身份证号

© 野比 2012 欢迎大家和我讨论相关问题。 代码在此(注意此版并非最终版) 光学字符识别(OCR)是非常有用的技术。在验证码识别、车牌号识别、文字识别方面,基于字符的识别技术算是比较容易上手的了(相比图文识别)。 闲来看到有朋友研究验证码识别,一时手痒,野比自己动手来做做验证码识别。当然,肯定只是简单的验证码。 名为验证码,实际上并不限于,还可以识别车牌号、身份证号、门牌号等各种乱七八糟的内容。 识别的流程很明确: 1、预处理图像 2、做y轴的投影 3、分析直方图分区 4、根据分区拆分图像为多个字符(很关键,拆得越好,后续识别率越高) 5、丢弃空白或无效字符 6、自动旋转字符(如果有倾斜),识别字符 如果样本中个图像有粘连,则可能造成分区不准确。这种情况下,需要进行旋转,但是怎样自动旋转,是个难题。 目前已可拆分出字符,下一步准备研究如何识别。(如果单个字符比较规范,可以利用现成的OCR控件) 这里有一些例子。 普通的验证码(毫无难度) 带干扰的验证码 较高强度干扰(目前使用的分区算法不能解决,需要更好的算法,比如动态阈值) CSDN的验证码(毫无压力) 身份证号码 车牌号 补充个...

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