java 实现支持向量机
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Python机器学习(一):kNN算法
这段时间用opencv中的机器学习算法做了一下目标检测,效果还是不错的。但都是按照命令和库进行调用,基本对我来说是个黑盒子。固然工程师要会用工具,但如果不深入理解内部实现,是很难进步的。所以我打算花上一些时间(可能两个月以上)来学习一下机器学习的基本概念,并且用python语言去实现一些经典的算法,希望自己能坚持下去吧~ k-Nearest Neighbors 1.简介 kNN算法可以说是机器学习中最简单的一种算法了。它思想极其简单,应用数学知识很少,并且效果相对于它的复杂程度来说极其地好,许多问题都可以用它来解决。它的思想用上面的一张图就可以解释清楚。它的本质是让输入与给定的数据集进行距离的计算。如果最近的点大部分为某一类(比如说是A),则判定为A类。kNN中的k,就是跟输入比较的点的数量。这个是作为算法的一个参数。当然距离的计算方法有很多种,比如说欧拉距离 欧拉距离 多维的情况可以如下进行推导 三个维度 也可以使用明科夫斯基距离,其中p成为了算法的一个参数 明科夫斯基距离 2.算法实现 算法大概可以用python进行封装成这个样子 """ Created by 杨帮杰 on 9/2...
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图像数据增强方法一览(附python代码)
在图像分类任务中,图像数据增强一般是大多数人会采用的方法之一,这是由于深度学习对数据集的大小有一定的要求,若原始的数据集比较小,无法很好地满足网络模型的训练,从而影响模型的性能,而图像增强是对原始图像进行一定的处理以扩充数据集,能够在一定程度上提升模型的性能。本文是我目前正在研究一项内容,总结图像数据增强的一些方法及其有效性。本研究的目的是学习如何增加训练数据集的大小,通过有限或少量数据来训练获得具有鲁棒性的卷积网络模型。 这项研究要求列出我们可以想到的所有图像增强方法,并列举出所有这些组合,以尝试和改善图像分类模型的性能。那么,能够想到的一些最简单的增强方法有翻转、平移、旋转、缩放,分离单个r、g、b三个颜色通道以及添加噪声。更激动人心的增强方法是比较热门的使用生成对抗网络模型,有时交替使用遗传算法和生
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