高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种基于概率分布的聚类方法,它假设数据集由若干个高斯分布组成,每个高斯分布代表一个簇。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的高斯混合模型聚类算法,并介绍其原理和实现过程。
在图像领域,各个位置的像素值使用“周边邻居像素点加权平均”重新赋值。对于每个像素点,由于计算时均以当前像素点为中心,所以均值μ=0。使用时有2个超参数需要设置:高斯核大小和高斯函数标准差σ。高斯核大小表示“影响当前点的邻域范围”,而标准差表示“邻域中的其他像素点对当前点的影响力”。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析(PCA)、以及其在图像上的应用,这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理(基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理(Matplotlib基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理(Numpy基本操作和图像灰度变换) 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理(图像的缩放、均匀操作和直
我们知道图片除了最普通的彩色图,还有很多类型,比如素描,卡通,黑白等等,今天就介绍如何使用python和opencv来实现图片变素描图。
N(\mu,\delta^2) = \frac {1}{\delta\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\delta^2}}
“你的输入变量/特征必须是高斯分布的”是一些机器学习模型(特别是线性模型)的要求。但我怎么知道变量的分布是高斯分布呢。本文重点介绍了保证变量分布为高斯分布的几种方法。
cv2是计算机视觉处理中应用比较多的第三方库,里面还包含一些训练好的识别模型,比如人脸识别、人眼识别等模型,此次想实现一个图片差异判别的程序。下面的两张图存在一些不一样的地方,能看出来吗?(原谅我特丑的钥匙串) 图片1
机器学习可以分为两个主要领域:有监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一个无监督学习的算法,利用这个算法可以从数据集里找到具有共性的点簇。假设我们有一个如下所示的数据集:
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
- 高斯噪声(Gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。
Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像,如果没有安装opencv的,可以用pip安装:
我真的很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战,用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问,机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务,它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中,有多种方法可以进行图像边缘检测,本文将介绍一种常用的方法:Canny边缘检测算法。
核模型高斯过程(KMGPs)作为一种复杂的工具可以处理各种数据集的复杂性。他通过核函数来扩展高斯过程的传统概念。本文将深入探讨kmgp的理论基础、实际应用以及它们所面临的挑战。
很多人家的经验,我发现都千篇一律,功能函数没解析,参数不讲解,就一个代码,所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总!!!
本文是一个机器学习项目中最流行的统计假设检验的速查表,包含使用Python接口的示例。
均值滤波是低通滤波,线性滤波器,其输出为邻域模板内像素的平均值,用于图像的模糊和降噪。
在计算机视觉领域,图像金字塔是一种强大的技术,可用于在不同尺度下对图像进行分析和处理。金字塔的概念借鉴了古埃及的金字塔形状,其中每一级都是前一级的缩小版本。本篇博客将深入探讨如何构建图像金字塔,以及如何在实际应用中利用金字塔来解决各种计算机视觉问题。我们将使用 OpenCV 库和 Python 编程语言进行实际演示。
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历,更重要的是通过提炼让我们得以升华,走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
Python 是一种高级计算机程序设计语言。对于初学者和完成普通任务, Python 语言是非常简单易用的。 对于方程组Ax=b,增广矩阵为[A b]。第一次消元,使矩阵变为: 高斯消去法解方程组的P
这就是二元函数的高斯积分公式。其中W表示积分点权重,n表示积分点数目。n随着被积函数阶次增加而增加。
01 引言 欢迎关注 算法channel ! 交流思想,分享知识,找到迈入机器学习大门的系统学习方法,并在这条道路上不断攀登,这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容,包括但不限于:经典算法,LeetCode题目分析,机器学习数据预处理,算法原理,例子解析,部分重要算法的不调包源码实现(现已整理到Github上),并且带有实战分析,包括使用开源库和框架:Python, Numpy,Pandas,Matplotlib,Sklearn,Tensorflow等
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化,到将数据分成随机的训练和测试集,再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗(random shuffling),生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
要拟合两个高斯分布并可视化它们的密度函数,您可以使用Python中的scipy.stats模块来拟合分布,并使用matplotlib来绘制密度函数。下面我将演示了如何拟合两个高斯分布并绘制它们的密度函数:
期望最大化算法(Expectation-Maximization Algorithm,简称EM算法)是一种迭代优化算法,主要用于估计含有隐变量(latent variables)的概率模型参数。它在机器学习和统计学中有着广泛的应用,包括但不限于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)以及各种聚类和分类问题。
用Python做数值计算,和MATLAB一样简洁方便,关键是Python还是免费的,不用担心版权的问题。下面举几个例子。 1.计算方阵行列式 在Anaconda代码编辑区输入以下代码,按F5运行,控制
白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声,它是一个随机数序列,不能预测。如果预测误差不是白噪声,它暗示了预测模型仍有改进空间。 在本教程中,你将学习Python中的白噪声时间序列
这一次继续为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像导数实战。
如果我们环顾房间,我们会看到大量的物体,每一个都很容易区分,并有自己独特的边缘。我们区分物体的先天能力部分来自于我们的视觉系统检测边缘的能力。检测边缘是视觉的一项基本任务,尽管没有它我们不会完全失明,但以前区分物体的简单任务将变得非常具有挑战性。电脑也是类似的,计算机要检测物体,首先需要识别边缘。
二面面试官来了。是个算法大佬。是个专门做算法的。直接手出题,他说时间不多,就让我说思路。
看到这个标题你可能觉得,我这次终于开始标题党了。然而众所周知,我是标图党~,一般不会做标题党这种事情,既然说了分分钟实现,那就说明——代码在十行左右。
我们都知道拍摄相片容易,但是想拍摄高质量的图片却很难,它需要良好的构图和照明。此外,选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是,最重要的是,拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力,也就是我们需要专家级的眼光。
1 算法channel 公众号才成立两个月,在这段日子,每天推送一篇算法,机器学习,深度学习相关的文章,包括: 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习:不得不知的概念(1)2 机器学习:不得不知的概念(2)3 机器学习:不得不知的概念(3)4 回归分析简介5 最小二乘法:背后的假设和原理(前篇)6 最小二乘法原理(后):梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归:算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归:OLS 无偏估计及相关性python分析9
是马尔可夫链的平稳分布。我们用马尔可夫链的单个轨迹所取值的直方图来检查这个属性。
本文记录 Python 中二维高斯核的生成方法。 生成思路 使用 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]) 函数 该函数用于生成一维高斯核 生成一维高斯核后乘以自己的转置得到二维高斯核 核心函数 cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma[, ktype]) ,函数生成一维高斯核 官方函数文档 参数说明 参数 描述 限制 ksize 核尺寸(文档中要求奇数,使用时可以是偶数) 正整数 sig
Social LSTM论文中有一张展示行人运动轨迹概率分布的效果图,今天抽空研究下如何用Python可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)。
来源:机器学习那些事本文约2700字,建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
有好些天没写博客了,最近一直忙着在看论文,解模型,着实有点头痛。今天趁着又到周末了更一帖(其实是模型解不下去了…),这次来说一下一个在信号分析与数据挖掘领域颇为使实用的算法,独立成分分析(ICA),这个算法的求解方式会让人决定新奇而有所启发,可能会给你带来新的思路,这一篇算法已经有很多大神写过了,比如: http://blog.csdn.net/neal1991/article/details/45128193 http://blog.csdn.net/u013802188/article/details/40923749 我在这里略作补充,说一下自己的见解,有不合适的地方欢迎大家指出
高斯混合模型是一种强大的聚类算法。本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们,我们还将讨论 k-means 聚类算法,看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。
优化器是机器学习中很重要的一个环节。当确定损失函数时,你需要一个优化器使损失函数的参数能够快速有效求解成功。优化器很大程度影响计算效率。越来越多的超参数调整是通过自动化方式完成,使用明智的搜索在更短的时间内找到最佳超参组合,无需在初始设置之外进行手动操作。
ROI(Region Of Interest),感兴趣区域,从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,经常用来连接图像。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关?它可能很难掌握如何把拼图块放在一起——我们了解它花了一段时间。 贝叶斯和频率论者 在本质上,贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有两个概率方法。贝叶斯认为这是一个衡量的信念,因此,概率是主观的,并且指向未来。 频率论者有不同看法:他们用概率描述过去发生的事件——这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法——例如:我们掷
我们知道图片除了最普通的彩色图,还有很多类型,比如素描、卡通、黑白等等,今天就介绍如何使用 Python 和 Opencv 来实现图片变素描图。
本文主要介绍了机器学习、深度学习、降维算法、集成算法、XGBoost、随机森林、贝叶斯分类器、聚类算法、PCA等算法,以及高斯混合模型、主成分分析等数据降维处理方法。文章还介绍了机器学习中的逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等算法。此外,还介绍了如何使用Python的sklearn库和TensorFlow库实现这些算法。
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 这几天推送了机器学习的降维算法,总结了特征值分解法,奇异值分解法,通过这两种方法做主成分分析(PCA)。大家有想了解的,可以参考: 数据预处理:PCA原理推导 数据降维处理:PCA之特征值分解法例子解析 数据降维处理:PCA之奇异值分解(SVD)介绍 数据降维:特征值分解和奇异值分解的实战分析 至此,已经总结了机器学习部分常
为了更好地进入AI 领域,一些重要的概念,是不得不去自习体会的,为了方便大家查阅,在此将已推送的消息索引在这里: 1 机器学习储备(1):协方差和相关系数 概率 期望 方差 标准差 协方差 相关系数 2 机器学习储备(2):高斯分布 独立 同分布 高斯分布 正态分布 一位正态分布 二维正态分布 3 机器学习储备(3):似然函数例子解析 似然函数 对数似然 最大似然估计 4 机器学习储备(4):最常用的求导公式 最常用的几个 链式求导法则举例 5 机器学习储备(5):Python和Numpy入门 浅
SIFT特征是非常稳定的图像特征,在图像搜索、特征匹配、图像分类检测等方面应用十分广泛,但是它的缺点也是非常明显,就是计算量比较大,很难实时,所以对一些实时要求比较高的常见SIFT算法还是无法适用。如今SIFT算法在深度学习特征提取与分类检测网络大行其道的背景下,已经越来越有鸡肋的感觉,但是它本身的算法知识还是很值得我们学习,对我们也有很多有益的启示,本质上SIFT算法是很多常见算法的组合与巧妙衔接,这个思路对我们自己处理问题可以带来很多有益的帮助。特别是SIFT特征涉及到尺度空间不变性与旋转不变性特征,是我们传统图像特征工程的两大利器,可以扩展与应用到很多图像特征提取的算法当中,比如SURF、HOG、HAAR、LBP等。夸张一点的说SIFT算法涵盖了图像特征提取必备的精髓思想,从特征点的检测到描述子生成,完成了对图像的准确描述,早期的ImageNet比赛中,很多图像分类算法都是以SIFT与HOG特征为基础,所有SIFT算法还是值得认真详细解读一番的。SIFT特征提取归纳起来SIFT特征提取主要有如下几步:
图像边缘是指图像属性区域和另一个属性区域的交接处,是区域属性发生突变的地方,是图像不确定性最大的地方,也是图像信息最集中的地方,图像的边缘包含着丰富的信息
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域。这个“Python快速实战机器学习”系列,用Python代码实践机器学习里面的算法,旨在理论和实践同时进行,快速掌握知识。
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