极值第16页

特征检测之最大稳定极值区域（MSER）

『youcans的OpenCV例程300篇-总目录』【youcans的OpenCV例程300篇】247.特征检测之最大稳定极值区域（MSER）1.最大稳定极值区域（MSER）最大稳定极值区域（MSER-MaximallyStableExtremalRegions

YouCans·2022-12-02 19:22

机器学习面试题

逻辑回归二分类任务求解参数极大似然估计（对式子取对数、极值对应的参数）损失函数（交叉熵损失与极大似然一致、平方损失）、梯度下降/牛顿法集成学习baggingbagging采用了一种有放回的抽样方法来生成训练数据

路过的风666·2022-12-02 18:06

神经网络模型每次训练结果不一致

这样有一个好处就是，由于初始值的不同，其最终会收敛到不同的极值点，而这其中就有可能有一个是真正的最优点。当然如果我们想每次训练的结

rotten wood·2022-12-02 13:28

Lecture 011-1-Lagrangian relaxation

Dualityinterpretation•Lagrangiandecomposition•Case–FLP&GAP•Dualsearch-------------------基本认识-拉格朗日•拉格朗日提出的“乘子法”，即对带约束的极值问题引入乘子

Wooden_ZHANG·2022-12-02 02:28

深度学习:什么是模型收敛？

理解打个简单的比方,训练网络,就好比解方程,为了得到这个方程的极值点,训练的过程就好比是找准一个方向,不断的朝这个方向靠近,使得方程的值不断减小,最终达到极值点,而不收敛,就是,不论你怎么跑,方程的解都不减小

菜鸟的追梦旅行·2022-12-02 00:14

《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版）》笔记5：第三章常用函数1——文件读写、算术平均值、最大值最小值、极值

本章将介绍NumPy的常用函数。具体来说，我们将以分析历史股价为例，介绍怎样从文件中载入数据，以及怎样使用NumPy的基本数学和统计分析函数。这里还将学习读写文件的方法，并尝试函数式编程和NumPy线性代数运算。第三章常用函数3.1文件读写首先学习使用NumPy读写文件。通常情况下，数据是以文件形式存储的。学会读写文件是深入学习NumPy的基础。3.2动手实践：读写文件作为文件读写示例，我们创建一

mighty13·2022-12-01 22:09

支持向量机SVM常见问题解析

拉格朗日乘子法是一种寻找多元函数在一组约束条件下求极值的方法，通过引入拉格朗日乘子将有d个变量与k个约束条件的优化问题转化成d+k个变量的无约束优化问题。

vinojie·2022-12-01 19:45

sift算法的笔记 sift的gpu加速及相关资料汇总

SIFT算法的主要思想是在尺度空间寻找极值点，然后对极值点进行过

lenearth·2022-12-01 05:09

激光条纹中心线提取算法总结和复现

目录几何中心法极值法细化法灰度重心法法向质心法Steger算法几何中心法检测出光条边界l、h后，把两边界的中间线(l+h)/2作为激光条纹的中心线。

给算法爸爸上香·2022-12-01 05:39

KMEANS底层实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcopy#核心功能函数#KMeans核心实现步骤：#0：设定质心,只需要做一次#1、计算距离：即所有样本点到各质心的距离,1行代码#2、计算极值

小杨变老杨·2022-11-30 23:17

opencv--相关系数法影像匹配（数字摄影测量）

取极值点以及NCC大于阈值的点作为同名点。输出同名点到文件中，将同名点画到影像上，并用直线连接同名点。

qiulanz·2022-11-30 23:35

特征提取与匹配_SIFT

尺度空间理论SIFT的特征点筛选目的:寻找在不同尺度空间下的极值点，保证这些特征点在放大或者缩小的条件下均存在。（这一特点与Harris检测特征点比较的话发现，Harris对

layB·2022-11-30 23:49

极值分析：分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列|附代码数据

p=25348我们围绕极值分析技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题。

·2022-11-30 21:01

matlab中怎么求函数的最小值,matlab求函数的最小值

3.函数求偏导数的MATLAB命令MATLAB中主要用diff求函数的偏导数,用jacobian求......第七讲Matlab优化(求极值)理论介绍:算法介绍、软件求解.一.线性规划问题1.线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下

以太创服·2022-11-30 15:42

vmd变分模态分解_模态分解相关算法介绍——EMD经验模态分解

自适应噪声完备集合经验模态分解VMD变分模态分解本篇主要介绍EMD算法IMF的定义：将待研究的信号分解为一个个单分量信号，每一个单分量信号只包含一种振荡模式(即单一的瞬时频率)，这些分解后的分量称为固有模态函数满足两点要求1)极值点和过零点的数目应该相

weixin_39861905·2022-11-30 12:03

群智能算法(遗传算法, 粒子群算法, 蚁群算法原理与实例分析)

蚁群算法的原理与实例分析1.问题重述1.1解决步骤1.2问题粗析2.遗传算法求解2.1步骤2.2结果2.3结果分析2.4遗传算法小结3.粒子群算法求解3.1步骤3.2结果3.3结果分析3.4小结解决函数极值问题

清上尘·2022-11-29 11:00

利用Sobel算子构造图邻接矩阵

套用公式如下：Sobel算子根据像素点上下、左右邻点灰度加权差，在边缘处达到极值这一现象检测边缘。对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息，边缘定位精度不够高。

Dream Algorithm·2022-11-29 08:52

神经网络中Epoch、Iteration、Batchsize

全数据集确定的方向能够更好的代表样本总体，从而更准确的朝向极值所在的

既来之，则安之·2022-11-29 07:15

SIFT特征匹配算法原理过程

尺度不变特征变换匹配算法ScaleInvariantFeatureTransform(SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量

magic_shuang·2022-11-28 13:37

关于SIFT算法原理

SIFT算法原理：尺度空间极值检测尺度空间连续变化尺度参数获得多尺度下的尺度空间表示序列，对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取，以主轮廓作为一种特征向量，实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。

shlR·2022-11-28 13:37

SIFT算法原理详解

1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置

橘子果酱CV·2022-11-28 13:36

全网最详细SIFT算法原理实现

1.2SIFT算法特点二、SIFT算法实质2.1SIFT算法实现特征匹配主要有以下三个流程：三、SIFT算法原理3.1图像金字塔3.2创建图像高斯金字塔3.3高斯金字塔创建总图四、尺度空间五、高斯差分金字塔5.1极值点

Tc.小浩·2022-11-28 13:06

神经网络与深度学习：梯度下降法

梯度下降法1.基本原理2.梯度下降法实现线性回归问题3.模型评估1.基本原理一元凸函数求极值二元凸函数求极值2.梯度下降法实现线性回归问题一元线性回归可以转换为二元函数求极值的问题学习率：对于凸函数，只要学习率设置的足够小

Twinkle1231·2022-11-28 13:12

Task2 bayes_plus

韩绘锦·2022-11-28 13:42

Task02：贝叶斯

csdnshenjiaye·2022-11-28 13:03

task5 贝叶斯

bearang·2022-11-28 13:02

关键点检测算法——sift算法

OpenCV+Python实现shif算子（一）SIFT算法分解为如下四步：1.尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。

up up up！·2022-11-28 09:37

SIFT（尺度不变特征变换）含代码

spm=1001.2014.3001.5506SIFT的特征点筛选目的:寻找在不同尺度空间下的极值点，保证这些特征点在放大或者缩小的条件下均存在。

简博野·2022-11-28 09:29

浅谈FPFH算法实现原理及其在点云配准中的应用

最直观的想法是，我们计算点云内那些曲率变化显著的角点或基于某种几何特征的极值点，来作为特征点。这些点通常带有显著的几何信息，并且与人视觉上的感

程序猿老甘·2022-11-27 23:03

光条中心提取方法总结（一）

一、传统算法1)提取光条的几何中心法,如阈值法、中心法等;2)提取光条的能量中心法,如极值法、重心法、拟合法等。提取几何中心算法简单,运行速度快,但精度低,受阈值与噪声影响较大。

视觉菜鸟Leonardo·2022-11-27 04:04

《从零开始：机器学习的数学原理和算法实践》chap1

深入理解导数的本质直观理解复合函数求导1.2理解多元函数偏导1.3理解微积分1.4泰勒公式参考资料chap1补基础：不怕学不懂微积分绝大多数机器学习算法在训练或者预测时会碰到最优化问题，而最优化问题的解决需要用到微积分中函数极值的求

临风而眠·2022-11-26 17:54

【leetcode】二分法和牛顿迭代法=＞69

语法细节1、inf代表infinite,表示无限,亦即“无穷”.inf分为正无穷inf或+inf和负无穷-infPython中的表示方法是float(‘inf’)和float(‘-inf’)求极值,也就是最大值

虾泥泥泥泥·2022-11-26 08:44

归一化与标准化

归一化是将数据“拍扁”统一到区间（仅由极值决定），而标准化是更加“弹性”和“动态”的，和整体样本的分布有很大的关系归一化：把数变为（0，1）之间的小数；缩放仅仅跟最大、最小值的差别有关。标准化：将

K同学啊·2022-11-26 08:04

机器学习中，损失函数的作用

代价函数也叫损失函数损失函数的存在的意义：用来衡量实际变量值和预测值之间的差异，损失值越小说明预测之越来准确损失函数用来求极值在机器学习中，需要使用训练数据来最小化损失函数，从而确定参数的值，而最小化损失函数

鼾声鼾语·2022-11-25 21:54

数学建模常见模型

数学建模中比较常见的几种模型:（一）、预测与预报1、灰色预测模型（必须掌握）满足两个条件可用：①数据样本点个数少，6-15个②数据呈现指数或曲线的形式例如：可以通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点

Chirmy·2022-11-25 12:10

0.618（黄金分割法）求解极值点开源代码

0.618方法求解一元多次单峰函数极小点Python代码0.618方法寻找极值点流程框图-直接上代码（python）##定义待运算的目标函数，给他整成一元四次的类型，参数可自己通过键盘键入##定义目标函数

鱼跃此时海螣❀·2022-11-25 07:38

Matlab求不规则函数在限定区间的极值

x)+1/x+1%定义函数fun=包含以下值的function_handle:@(x)x^2/(1-x)+1/x+1第二步：[x,fval]=fminbnd(fun,0,1)%求解函数在[0,1]内的极值

腻腻不腻·2022-11-25 00:50

拉格朗日乘子

拉格朗日乘数法可以解决多变量函数在其变量受到一个或多个约束条件时求极值的问题。它可以将含有n个变量的函数（该函数的变量有k个约束条件）的极值问题转化为含有n+k个变量的方程组的解。

JasonKQLin·2022-11-24 21:08

拉格朗日乘子法

1.介绍拉格朗日乘子法(Lagrangemultipliers)是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。

泠山·2022-11-24 21:37

天津理工大学信息论与编码实验(2)

2021/11/25fromXwhite熵的极值性验证实验要求实验代码importnumpyasnpfrommathimport*importmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange

Future prospects·2022-11-24 12:26

【美赛学习记录】模型

线性回归数据拟合插值最优化求极值插值ARIMA复杂网络实验模型验证K-FoldCross-validationk折交叉验证【基础模型】线性回归【评价模型】a熵值法TOPSIS优劣解距离法【评价优劣】层次分析法

Emmchier·2022-11-24 10:57

李宏毅深度学习课程笔记05——神经网络训练不起来怎么办

寻找到函数的驻点时lossfunction的导数为零，根据梯度下降算法，参数不再进行更新，但驻点不一定是我们要寻找的函数的极值点，可能是局部最小值（localminima），也可能是鞍点（saddlepoint

Prunusss·2022-11-24 10:43

EVT 极值理论

EVT：ExtremeValueTheory；预测小概率时间发生的可能，如大洪水，评估海事安全等。EVT中心思想是概率分布，可给出事件发生概率的数学公式。例如常用的高斯分布，通常绝大多数数据不会偏离均值很多，但是对分布两端的极端值很难预测；属于小概率事件，事件越极端发生概率越低；此时计算发生概率可使用以往此类极端事件发生情况拟合曲线。使用EVT流式检测异常值：AnomalyDetectioninS

Mark_Aussie·2022-11-24 05:24

高斯金字塔的构建步骤

高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步，之后特征空间中极值点的确定，都是基于高斯金字塔，因此S

friend_朋·2022-11-24 02:04

Matlab实现sift特征检测和两幅图像的特征点匹配（D. Lowe）

一、sift算法简介尺度不变特征转换(Scale-invariantfeaturetransform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置

Polaris_T·2022-11-23 19:18

Python SymPy求极值

PythonSymPy求极值SymPy是Python符号计算库。其目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，代码保持简洁，易于理解和扩展。Python是完全由Python编写的，不依赖外部库。

很酷的站长·2022-11-23 17:40

非线性最小二乘， BA(Bundle Adjustment)

一、非线性最小二乘1.1总体思路，一阶法和二阶法最小二乘问题，我们称F(x)是代价函数，f(x)是误差函数；直接求再比较各个极值点/鞍点的大小一般是比较难的。

chaoqinyou·2022-11-23 13:02

matlab代码：面向全局搜索的自适应领导者樽海鞘群算法

首先,在领导者位置更新公式中引入上一代樽海鞘群位置,增强全局搜索的充分性,有效避免算法陷入局部极值;然后,在领导者位置更新公式中加入惯性权重,并在全局和局部搜索的选择上引入领导者-跟随者数量自适应调整策略

「已注销」·2022-11-23 08:24

机器学习-白板推导学习笔记-2高斯分布

对应的概率密度函数为：为了对参数进行更好的估计，将概率密度函数进一步展开：求解参数时，往往是求其极值。利用求偏导等于0。对于参数：对于参数：无偏和有偏通常，被估计量的数学期望如果等于被估参数

GiggleMiao·2022-11-23 07:04

python获取图像灰度极值点_opencv-python读取tiff影像上任意点的灰度值和RBG值

主要是给OpenCV的窗体添加鼠标的滑动事件，经过鼠标的事件返回的X,Y值，去图像的数据上查找对应的值，绘图值须要将tiff转为灰度图像来查找，RGB值是经过tiff以RGB模式读取得到。方便查看图像上任意一点的像元值，能够作研究用。html代码以下python#导入cv模块importcv2ascvimporttimeimportnumpyasnp#读取图像，支持bmp、jpg、png、tiff

weixin_39842611·2022-11-23 07:44

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