最大类间方差算法的优点_最大类间方差算法_最大类间方差法算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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最大类间方差法

127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化阈值处理 t2,otsu=cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)#最大类间方差法...imshow("img",img) cv2.imshow("thd",thd) cv2.imshow("otus",otsu) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法...：最大类间方差法，也称大律法，简称OTSU，根据当前图像给出最佳的类间分割阈值。...最大类间方差法遍历所有可能阈值，从而找到最佳阈值。背景和目标之间的类间方差越大，说明构成图像前景背景差别越大，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小。..., cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU) img表示输入图像 cv2.THRESH_OTSU表示最大类间方差法注意：在使用最大类间方差法时，将阈值设为0，函数cv2.threshold

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验证码去噪分离背景分离文字最大类间方差

但是这样有些暗一些或者亮一些的图片，就无法正确分离。。所以有一些动态方式计算阀值。例如最大类间方差。对比一下以下两个图：第一个用最大类间方差，第二个用128做固定阀值。...最大类间方差： image.png 固定阀值： image.png public function getThresholdGrayValue(bitmapData:BitmapData):...} fmax = -1.0; //类间方差sb不可能为负，所以fmax初始值为-1不影响计算的进行 n1 =...如果算出的类间方差大于前一次算出的类间方差 { fmax = sb; //fmax始终为最大类间方差...（otsu） threshValue = k; //取最大类间方差时对应的灰度的k就是最佳阈值 }

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【算法】机器学习算法的优点和缺点

奥卡姆的剃刀原理：使用最简单的算法，可以满足您的需求，并且只有在严格需要的情况下才用更复杂的算法。根据我自己的经验，只有神经网络和梯度增强决策树（GBDT）正在工业中广泛使用。...优点和缺点这里讨论最流行的算法。有关机器学习算法的完整列表，请查看cheatsheet。朴素贝叶斯超级简单，只是做了一堆计数。...另一个主要优点是，由于它们使用装袋或提升构成的，这些算法可以非常好地处理高维空间以及大量的训练实例。...概要考虑的因素训练例子的数量，（你的训练集有多大？）如果训练集很小，高偏差/低方差分类器（例如朴素贝叶斯）比低偏差/高方差分类器（例如，kNN或逻辑回归）具有优势，因为后者会过度拟合。...但是随着训练集的增长（它们具有较低的渐近误差），低偏差/高方差分类器开始赢得胜利，因为高偏差分类器的功能不足以提供准确的模型。您也可以将其视为生成模型与判别模型的区别。

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方差分析：不同组间的差异真的显著吗

在数据分析中，按照具体维度将数据分组进行组间比较是十分常见的，例如在零售业态中，按照性别、城市、收入水平将消费者进行分组进行对比分析。看似简单，其实这其中经常伴随着拍脑袋决策的危险。...我们是否能够从表面上看，根据8.29>7.46>7.23，就断定低收入者对A卖场的品类最满意，而高收入者最不满意呢？拍脑袋来看，这似乎十分合理。不同组间对比，差异是否显著，需要谨慎！...满意度的得分差异来自两个方面，即不同分组间可能的差异和同一组内误差导致的可能差异。本案例中，不同组间差异是由于收入不同，所引起的用户满意度差异。...同一组内是同样的收入水平，可能由于其他抽样误差引起了用户满意度的差异。而只有当满意度差异来自收入水平（组间差异）的影响时，而不是其他因素，才可说收入影响品类满意度，不同收入水平的用户满意度不同。...用方差分析来判断组间差异常用的显著性检验有T检验和方差分析，T检验只适于两组样本，而方差分析则适于多组样本，本例可采用方差分析来判断。 ?

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神经网络最大的优点，以及最严重的缺陷

刚好 SAP 机器学习基金会的成员 Niklas Donges 就写了一篇文章，详细解读了神经网络（各种 NN）的优点和缺陷，并授权人工智能头条翻译发布。全文大约2500字。...当然，这也是有原因的：原因之一：数据几十年来积累的海量数据，在2018年，迎来了最光辉的时刻！使得神经网络能够真正展示自己的潜力。数据之于神经网络，就好比波纹之于 JoJo，气之于龟仙人。...相比之下，传统的机器学习算法在数据量面前，会触及一个天花板。一旦到达极限，传统机器学习算法将无法跟上数据增长的步伐，性能则停滞不前。...优点神经网络的主要优点，在于它们能够胜过几乎所有其他机器学习算法。例如在癌症检测中，对于性能的要求是非常高的，因为性能越好，可以治疗的人越多。...神经网络最着名的缺点，可能就是“黑匣子”性质。

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用Welford算法实现LN的方差更新

它使用了一种在线更新算法，速度更快，数值稳定性更好，这篇笔记就当一篇总结。...1回顾常见的方差计算方法 Two-pass方法这种方法就是方差的定义式了：简单来说就是样本减去均值，取平方，然后再累加起来除以样本数量（这里就不再具体分总体方差和样本方差了）。...最后再分别计算两者的均值，通过上述关系式子得到结果根据维基百科的介绍，前面这两种方法的一个共同缺点是，其结果依赖于数据的排序，存在累加的舍入误差，对于大数据集效果较差 Welford算法此前大部分深度学习框架都采用的是...Naive的计算方法，后续Pytorch转用了这套算法。...额外拓展：这样子更新方差，每一次都可能会加一个较小的数字，也会导致舍入误差，因此又做了个变换：每次统计：最后再得到方差：这个转换是一个等价转换，感兴趣的读者可以从头一项一项的推导。

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正则化对算法偏差方差的影响

在第三周的视频中我们学过如何使用正则化防止过拟合，机器学习中的正则化是怎样进行的？——ML Note 41 线性回归的正则化—ML Note 42 那这个正则化和算法的偏差/方差又有什么关系呢？...正则化后线性回归的代价函数为了防止过拟合，线性回归的代价函数被叠加了一个正则化部分。如下图： ? 上节视频我们知道，多项式拟合的阶数选择不合理会加大偏差、方差。...那正则化式中，\lambda取值不合适也会对偏差、方差造成影响。如下图： ?...针对上图案例的算法步骤如下： Step1：使用训练集训练出12个不同程度的正则化模型，每个\lambda一个； Step2：使用12个模型分别对交叉验证集计算出验证误差； Step3：得出交叉验证误差最小的那个模型...\lambda和偏差/方差的关系曲线当改变\lambda时，误差肯定会跟着变化，具体的训练误差、验证误差随着\lambda的变化趋势是怎样的呢？

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模拟退火算法是什么？模拟退火算法的优点

在日常的生活当中，大家会遇见关于函数的问题，模拟退火算法就算是启发性算法的一种，下面我们对于模拟退火算法有一个简单的介绍。 image.png 一、模拟退火算法是什么?...模拟退火算法是一种通用概率验算法，它可以接受当前一个比当前解要差的解，所以是有可能脱离这个局部的最优解，从而可以在一个很大的范围内搜寻命题的最优解，模拟退火算法也可以解决TSP的问题。...模拟退火算法来源于物理中固体退火原理，它是基于概率的一种算法，也是一种通用的优化算法。...二、模拟退火算法的优点每一种算法的存在，必定就有它的可取之处，模拟退火算法的收敛速度是比较慢一点的，但是精确程度却是可以通过不断的计算而得到提高，从而达到全局的最优解。...在上面我们已经向大家介绍了关于模拟退火算法是什么，模拟退火算法的优点是什么，相信大家在阅读完之后，能够加深对模拟退火算法的了解，学会应用模拟退火算法，有助于我们解决相应的问题。

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如何理解算法中的偏差、方差和噪声？

参考Machine Learning Yearning,Andrew Ng 增加算法的复杂度，比如神经网络中的神经元个数或者层数，增加决策树中的分支和层数等。...参考Machine Learning Yearning,Andrew Ng 扩大训练样本，样本太小(代表性不够)是方差大的首要原因，增加样本是减少方差最简单有效的方式；增加正则化约束(比如L1正则化，...L2正则化，dropout等)，正则化降低方差的同时也可能增大偏差；筛选输入的特征(feature selection)，这样输入的特征变少后，方差也会减小；降低算法模型复杂度，比如对决策树的剪枝、...通常来说：线性或者参数化的算法一般具有高偏差(bias)低方差(variance)的特点，比如线性回归，线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)，Logistic回归等线性模型...; 非线性或者非参数化的算法则常表现出低偏差(bias)高方差(variance)，比如决策树，KNN，SVM；参考资料：机器学习，周志华；统计学习方法，李航； http://scott.fortmann-roe.com

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最懒惰的算法—KNN

总第77篇本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...02|算法三要素：通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22...,…,x2n)间的欧氏距离：　也可以用表示成向量运算的形式：当然我们还可以使用其他距离来度量两者的远近关系，比如曼哈顿距离（是不是觉得名字很高大上），更多详情点击：https://wenku.baidu.com...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。

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Task05 图像分割二值化

5.2 学习目标了解阈值分割基本概念理解最大类间方差法（大津法）、自适应阈值分割的原理掌握OpenCV框架下上述阈值分割算法API的使用 5.3 内容介绍 1、最大类间方差法、自适应阈值分割的原理...2、OpenCV代码实践 3、动手实践并打卡（读者完成） 5.4 算法理论介绍 5.4.1 最大类间方差法（大津阈值法）大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979...从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。...因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。应用：是求图像全局阈值的最佳方法，应用不言而喻，适用于大部分需要求图像全局阈值的场合。优点：计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响。...求类间方差： OTSU算法的假设是存在阈值TH将图像所有像素分为两类C1(小于TH)和C2(大于TH)，则这两类像素各自的均值就为m1、m2，图像全局均值为mG。

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gbdt算法_双色球最简单的算法

解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...回归任务下，GBDT 在每一轮的迭代时对每个样本都会有一个预测值，此时的损失函数为均方差损失函数，所以，当损失函数选用均方损失函数是时，每一次拟合的值就是（真实值 – 当前模型预测的值），即残差。...GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点预测阶段的计算速度快，树与树之间可并行化计算。...采用决策树作为弱分类器使得GBDT模型具有较好的解释性和鲁棒性，能够自动发现特征间的高阶关系。 3.2 局限性 GBDT在高维稀疏的数据集上，表现不如支持向量机或者神经网络。

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OTSU （大津法）阈值选择算法

大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。...从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。本文记录相关内容。...简介大津法（OTSU）是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。...因方差是灰度分布均匀性的一种度量,背景和前景之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。...因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。应用：是求图像全局阈值的最佳方法，应用不言而喻，适用于大部分需要求图像全局阈值的场合。优点：计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响。

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深度 | 通过方差分析详解最流行的Xavier权重初始化方法

在训练深度神经网络中，最后一个隐藏层往往会快速饱和至 0，所以随着梯度趋向于 0，前一层的反向梯度将会变得更小。因为极小的梯度无法给优化算法提供必要的优化信息，所以前面的隐藏层权重基本得不到更新。...在这样的假设下，第 L 层权重的方差可以表示为 Var[W^L]，其它如激活值或梯度等变量的方差表达式同理可得。...在上面的化简过程中，我们需要使用定理「两个独立随机变量和的方差等于这两个变量方差的和」，且前面我们假设了加权的激活值与其它变量相互独立。...此外，若假设当前层的权重独立于前一层的激活值，乘积的方差可扩展等价于方差的乘积。...因此如果我们希望所有加权输入的方差相等，乘数项必须为 1，最简单的方法是确保 Var[W^m+1] = 1/n_m。

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Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配图像二值化

匹配算法 TM_SQDIFF是平方差匹配；TM_SQDIFF_NORMED是标准平方差匹配。利用平方差来进行匹配，最好匹配为0；匹配越差，匹配值越大。...最大类间方差法（OTSU算法大津法）对于图像二值化的简单阈值法，我们需要自己提供一个阈值，而最大类间方差法可以根据图像特性，选择最佳的阈值，故它也被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响...按照最大类间方差法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。...因方差是灰度分布均匀性的一种度量，背景和前景之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。...因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。应用：是求图像全局阈值的最佳方法，应用不言而喻，适用于大部分需要求图像全局阈值的场合。优点：计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响。

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Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配图像二值化

匹配算法 [0avvh5jcth.png] TM_SQDIFF是平方差匹配；TM_SQDIFF_NORMED是标准平方差匹配。利用平方差来进行匹配，最好匹配为0；匹配越差，匹配值越大。...最大类间方差法对于图像二值化的简单阈值法，我们需要自己提供一个阈值，而最大类间方差法可以根据图像特性，选择最佳的阈值，故它也被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响。...按照最大类间方差法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。...因方差是灰度分布均匀性的一种度量，背景和前景之间的类间方差越大，说明构成图像的两部分的差别越大，当部分前景错分为背景或部分背景错分为前景都会导致两部分差别变小。...因此，使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。应用：是求图像全局阈值的最佳方法，应用不言而喻，适用于大部分需要求图像全局阈值的场合。优点：计算简单快速，不受图像亮度和对比度的影响。

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KNN:最容易理解的分类算法

KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....第四步，根据K个点的分类频率，确定频率最高的类别为该样本点的最终分类可以通过下图加以理解 ? 黑色样本点为待分类点，对于图上的点而言，分成了红色和紫色两大类。...在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

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史上最透彻的KMP算法讲解

作者：柳行刚编辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...图二 3 上图中，D与空格不相等，但是它有前缀AB与后缀AB相当，KMP的思想就是利用最长的公共前缀与最长公共后缀相等，来加快每次不相等时移动的距离，来提高搜索效率。...查next数组可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此后移动的位数：移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值。因为 6 - 2 等于4，所以将搜索词向后移动4位。...下面是next数组和匹配算法参照代码。...返回的位置是从0开始的。

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利用协方差，Pearson相关系数和Spearman相关系数确定变量间的关系

数据集中的变量之间可能存在复杂且未知的关系。重要的是发现和量化数据集的变量相关的程度。这些知识可以帮你更好地准备数据，以满足机器学习算法的预期，例如线性回归，其性能会随着这些相关的出现而降低。...在本教程中，你会了解到相关性是变量之间关系的统计概要，以及在不同类型的变量和关系中，如何计算它。学完本教程，你会明白：如何通过计算协方差矩阵，总结两个或多个变量间的线性关系。...正相关：两个变量都在同一方向上变化零相关：变量间的变化不存在相关负相关：变量在相反的方向变化如果两个或两个以上的变量紧密相关，即多重共线性，那么一些算法的性能就会下降。...可以通过两个变量是否一起增加（正）或一起减少（负），来解释协方差。很难解释协方差的大小。协方差值为0表明这两个变量都是完全独立的。 cov（）NumPy函数可用于计算两个或多个变量间的协方差矩阵。...具体来说，你学会了：如何通过计算协方差矩阵，总结两个或多个变量间的线性关系。如何通过计算Pearson相关系数，总结两个变量间的线性关系。

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淘金『因子日历』：因子筛选与机器学习

结合下面几幅图可知各大类因子中方差排名最靠前和排名最靠后的具体因子以及它们在分布图中的大致位置（最顶端的点和最底端的点），所有因子过去所有横截面的平均方差都在 0.025 以上。...结合下面几幅图可知各大类因子中信息熵排名最靠前和排名最靠后的具体因子以及它们在分布图中的大致位置（最顶端的点和最底端的点）。...结合下面几幅图可知各大类因子中 F 统计量排名最靠前和排名最靠后的具体因子以及它们在分布图中的大致位置（最顶端的点和最底端的点）。...结合下面几幅图可知各大类因子中 Cramer'V 统计量排名最靠前和排名最靠后的具体因子以及它们在分布图中的大致位置（最顶端的点和最底端的点）。...结合下面几幅图可知各大类因子中互信息排名最靠前和排名最靠后的具体因子以及它们在分布图中的大致位置（最顶端的点和最底端的点）。

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