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使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析(Part III)

引言 本文是使用python进行图像基本处理系列的第三部分,在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作,见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》和《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》,下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容,并不会加入任何工程项目中的图像处理内容,本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识,出于这个原因,本文继续使用SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作,此外,还会时不时的使用其他类型的工具库,比如图像处理中常用的OpenCV等: 本系列分为四个部分,分别为part I、part II、part III及part

Python机器学习(二):线性回归算法

机器学习研究的问题分为分类问题和回归问题。分类问题很好理解,而回归问题就是找到一条曲线,可以最大程度地拟合样本特征和样本输出标记之间的关系。当给算法一个输入时,这条曲线可以计算出相应可能的输出。回归算法最简单的就是线性回归。当样本特征只有一个时,称为简单线性回归;当样本特征有多个时,称为多元线性回归。 线性回归 1.简单线性回归 由上图可知,简单线性回归只有一个特征x,一个标记y。假定x和y之间具有类似于线性的关系,就可以使用使用简单线性回归算法。假定我们找到了最佳拟合的直线方程 最佳拟合的直线方程 则对于每一个样本点x(i),预测值如下。其中带箭头的y是预测值,称为 y head。右上角的 i 是指样本的索引。 预测值 我们希望预测值和真实值之间的差距尽量小。一般用欧氏距离来衡量。下式称为 损失函数(Loss Function) 损失函数 换句话说,我们的目标就是找到一组a和b,使得下式最小 y(i)和x(i)是固定的 通过分析不同的问题,我们需要确定问题的损失函数。通过最优化损失函数,获得机器学习的模型。几乎所有的参数学习算法都是这样的套路 那么这个问题是一个典型的最小二乘法问题,...

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