模式识别基本算法第4页

AI人工智能学习路线图

学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。了解常用的人工智能框架，如TensorFlow、PyTorch等。实践并练习，尝试自己解决一些练习题或者实际问题。学

AI论道·2024-01-09 01:43

126基于matlab的孪生支持向量机（Twin support vector machine,TWSVM）是SVM的一种变形算法

126matlabTWSVM模式识别(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-01-08 08:35

7年测试经验被面试官直接被问蒙蔽！这些问题真够刁钻的！

基本编码能力及思维逻辑基本数据结构（顺序表、链表、队列、栈、二叉树）基本算法（排序、查找、递归）及时间复杂度除基本算法之外，笔试面试中经常会考察以下三种思想：哈希递归分治哈希哈希即Python中的映射类型

软件测试老莫·2024-01-08 03:13

2022-11-28

TLRs是一种模式识别受体家族，在先天免疫反应中起着重要作用。很多病原体（例如病毒、细菌和真菌）组成性地表达了一套称为病原体

图灵基因·2024-01-08 00:51

机器视觉技能培养：桥接学院与工业界的鸿沟

它通过数字图像处理和模式识别等手段，实现机器对图像内容的“视觉”识别能力。机器视觉技术广泛应用在现代工业生产各个环节，大大提升了自动化水平，成为工

机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-07 19:27

欧几里得算法小结

基本算法：设a=qb+r，其中a，b，q，r都是整数，则gcd(a,b)=gcd(b,r)，即gcd(a,b)=gcd(b,a%b)。

czysjr·2024-01-07 15:14

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

《数字图像处理》第九章形态学图像处理学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

腐蚀和膨胀1.1腐蚀1.2膨胀1.3对偶性2.开操作和闭操作3.击中或不击中变换4.一些基本的形态学算法4.1边界提取4.2孔洞填充5.形态学重建5.1测地膨胀和腐蚀6.灰度级形态学6.1腐蚀和膨胀6.2一些基本算法

:铭碑于心、·2024-01-06 18:52

基于缺陷模式的软件测试

缺陷模式识别：在收集到足够的缺陷数据后，可以进行缺陷模式的识别。通过对缺陷进行分类和分析，可以发现一些共同的特征

御無沙汰·2024-01-06 11:01

机器学习中的流形学习算法 Manifold Learning

1.流形学习概述流形学习manifoldlearning，于2000年在Science杂志上首次提出，是一大类基于流形的框架，是机器学习、模式识别中的一种方法，在维数约简（降维）方面具有广泛的应用。

scott198512·2024-01-06 09:11

Flink CEP完全指南：捕获数据的灵魂，构建智慧监控与实时分析大师级工具

它可以用来识别事件流中的复杂模式和序列，这对于需要在实时数据流中进行模式识别的应用场景非常有用，比如监控、异常检测、业务流程管理等。

数据与后端架构提升之路·2024-01-05 21:01

LabVIEW开发分布式光纤油气管道泄漏检测及预警系统

软件部分则基于LabVIEW虚拟仪器平台实现从数据采集到模式识别的功能。系

LabVIEW开发·2024-01-05 11:23

图算法大总结

文章目录概念以及基本算法实现重难点最小生成树相关算法kruskal基本算法求最小生成树kruskal进阶算法1加入新边求最小生成树kruskal进阶算法2求次小生成树kruskal进阶算法3判断最小生成树是否唯一红皮书图算法

Phil_jida·2024-01-05 07:40

1年后，我回来了

现在上的课似懂非懂，模式识别属实难，我也愈加自闭了。。。。。。好在现在坚持每天学英语了，下周应该要重新开始跑步了，第三周是时候改变了

huster280·2024-01-05 06:06

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。本小节主要重点讲解线性回归线性回归线性回归是一种用于建立和预测变量之间线性关系的统计模型。它假设自变量（特征）和因变量之间存在线性关系，并尝试通过拟合一条直线（或高维平面）来描述这种关系。线性回归模型可以用于回归问题，其中目标是预测一个连续

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

图像识别用什么神经网络,图神经网络可以做什么

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别

「已注销」·2024-01-04 13:16

机器学习常用算法模型总结

文章目录1.基础篇：了解机器学习1.1什么是机器学习1.2机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习

几窗花鸢·2024-01-04 12:23

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它是一种分类算法。逻辑回归的主要目标是通过学习从输入特征到一个离散的输出（通常是0或1）的映射。模型表达式：逻辑回归模型使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的输入特征映射到[0,1]之间的概率值。模型的数学表达式如下：其中：P(Y=1)P(Y=1)是观测

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

还有新的目标检测，目标识别，图形分割等无监督学习没有标签的数据，通过推断输入数据中的结构来建模，模型包括关联学习，降维，聚类等半监督学习这个就是前两者的结合，使用大量的没标记的数据，同时由部分使用标记数据进行模式识别

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

python模拟鼠标拖动滑块_Python+Selenium 拖动滑块（一）

程序通过记录用户拖动滑块的轨迹，这一串的轨迹数据采用模式识别的手段就可以判断出这是否是真人在操作。

weixin_39543478·2024-01-04 05:35

模式识别与机器学习-半监督学习

模式识别与机器学习-半监督学习半监督学习半监督学习的三个假设半监督学习算法自学习算法自学习的步骤：自学习的优缺点：优点：缺点：协同训练多视角学习生成模型半监督SVM谨以此博客作为复习期间的记录半监督学习半监督学习

Kilig*·2024-01-03 22:45

机器学习中的监督学习基本算法-支持向量机简单介绍

简单的介绍一些关于支持向量机的概念和内容支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类和回归的监督学习模型。SVM的目标是在特征空间中找到一个超平面，该超平面可以将不同类别的样本分开，并在所有可能的超平面中选择具有最大间隔（margin）的超平面。以下是支持向量机的一些关键概念和特点：超平面：在二维空间中，超平面是一条直线；在三维空间中，它是一个平面；在更高维的空间中

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:22

亚马逊速卖通国际站:测评补单的重要性及如何安全有效操作，自己养号的优势

没有付费就没有免费流量，这是平台广告设计的基本算法。扣除广告费用后，你的利润会受到多大影响？2.增加的卖家数量：与2022年相比，今年的卖家数量明显增加，竞争必然更加

Tiger_Alan·2024-01-03 13:57

一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法与流程

本发明涉及模式识别与计算机视觉领域，尤其涉及一种安防场景下融合注意力机制和时空图卷积神经网络的人体动作识别方法。

baidu_huihui·2024-01-03 08:30

模式识别/机器学习/深度学习课程设计——基于百度AI+Tthinker的图像识别系统

最近在网上看到了百度AI的这个平台，感觉很有趣，而且都不需要自己去实现深度学习的代码，只需要去调用接口。主要难点就是图形界面的构建。通过这个项目，能对大家的图形界面开发有一个很大的提升。百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台(baidu.com)什么是百度Aip模块百度AI平台提供了很多的API接口供开发者快速的调用运用在项目中本文写的是使用百度AI的在线接口SDK模块（baidu-aip）

喜欢吃豆·2024-01-03 07:50

模式识别与机器学习-概率图模型

模式识别与机器学习-概率图模型概率图模型三大基本问题表示推断学习有向概率图模型例子三种经典的图HMMViterbi算法谨以此博客作为复习期间的记录概率图模型三大基本问题概率图模型通常涉及三个基本问题，即表示

Kilig*·2024-01-02 20:35

连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？

夜心_d5bb·2024-01-01 16:16

机器学习的重要性

预测分析：机器学习可以通过对历史数据的分析和模式识别，预测未来的趋势和结果，比如在销售、市场营销、天气预报等领域。个性化推荐：机器学习可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐服务，比

北辰Charih·2024-01-01 13:43

管理者到领导者只需7步

从战术家到战略家:水平切换能力，模式识别能力，思维模拟能力。从泥瓦匠到建筑师:不断的实践学习，从专业的开始变成更高的水准。从被动者到主动者:对团队的凝聚要有主动意识，人才的需求是通过主动发掘的。

杨平的·2024-01-01 10:50

计算机视觉工程师就业前景如何

计算机视觉主要涵盖了图像处理、模式识别等多个领域，可以应用到很多行业中。随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉作为其中的重要分支之一，其就业前景非常广阔。

人工智能技术与咨询·2023-12-31 23:21

Coursera上10个值得去学习的机器学习课程（有字幕）

本课程为你提供有关机器学习、数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。本课程详细讨论了机器学习所需的所有数学知识。本课程使用开源编程语言Octave。Octave提供了一种理解机器学习基础

加百力·2023-12-31 15:24

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研

是空空呀·2023-12-31 12:33

模式识别与机器学习-集成学习

集成学习集成学习思想过拟合与欠拟合判断方法K折交叉验证BootstrapBagging随机森林的特点和工作原理：BoostingAdaBoost工作原理：AdaBoost的特点和优点：AdaBoost的缺点：GradientBoosting工作原理：GradientBoosting的特点和优点：GradientBoosting的变种：Bagging和Boosting算法比较Bagging（Boot

Kilig*·2023-12-31 06:45

为什么自动驾驶汽车不需要激光雷达？

特斯拉公司一直是基于视觉的自动驾驶方法的拥护者，在今年的计算机视觉和模式识别会议(CVPR)上，该公司首席人工智能科学家AndrejKarpathy解释了采用这一方法的原因。

鹤子青云上·2023-12-31 04:19

数组的基本算法

前端操作数组的算法push方法用push方法将元素添加到数组的末尾letnumbers=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]numbers.push(11)unshift方法用unshift方法，可以在数组开始处添加元素numbers.unshift(2)pop方法删除数组最靠后的元素numbers.pop()shift方法删除开头的元素numbers.shift()splice方法在任意的

BoyBoy!·2023-12-31 03:27

什么是计算机视觉

为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。

人工智能技术与咨询·2023-12-30 18:15

探寻数据压缩——第一代小波构造的统一框架

小波分析作为一种多尺度分析方法，已经在信号处理、图像处理、数据压缩和模式识别等领域中展现出了巨大的应用潜力。

非著名程序员阿强·2023-12-30 15:00

SVM（支持向量机）-机器学习

它属于机器学习中的一类强大而灵活的模型，广泛应用于模式识别、图像分类、自然语言处理等领域。基本原理:SVM的基本原理是通过找到能够有效分隔不同类别的超平面来进行分类。

普通研究者·2023-12-30 07:35

LeetCode使用顺序

1.了解基本算法2.第一次刷，首先攻克array，string，tree，linkedlist，math这五个tag，好处在于可以迅速的在规避思维暗示的同时，迅速巩固数据结构的知识，或许还能掌握某种数据结构的小技巧

桃李酱·2023-12-29 18:52

模式识别、计算机视觉、机器学习领域的顶级期刊和会议（整理）

部分AI刊物影响因子05SCIIF20052004JMLR4.0275.952（机器学习）PAMI3.8104.352（模式识别）IJCV3.6572.914（计算机视觉）TOIS4.5294.097AIJ2.6383.570MLJ3.1083.258ECJ1.5683.206TEvC3.2573.688DMKD2.1052.800NCJ2.5912.364TNN2.2052.178PR2.153

birdNet22·2023-12-29 14:21

计算机视觉领域的会议与期刊

ICCV的全称是IEEEInternationalConferenceonComputerVision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV

程序小迷糊Y·2023-12-29 14:51

Python实现连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？

Gxxx_xx·2023-12-29 10:17

模式识别与机器学习-无监督学习-降维

模式识别与机器学习-无监督学习-降维为什么要降维维度选择手工移除特征过滤式选择包裹式选择嵌入式选择维度抽取（线性模型）MDSPCA目标1：最小重构误差目标2：最大投影方差SVD思考：为什么保留特征值大的

Kilig*·2023-12-29 08:13

基于 AForge.Net 框架的扑克牌计算机视觉识别

实现这样的程序同样也是学习计算机视觉和模式识别的好路子。本文涉及到

Conmajia·2023-12-28 14:16

模式识别与机器学习-SVM（带软间隔的支持向量机）

SVM（带软间隔的支持向量机）软间隔思想的由来软间隔的引入谨以此博客作为复习期间的记录。软间隔思想的由来在上一篇博客中，回顾了线性可分的支持向量机,但在实际情况中，很少有完全线性可分的情况，大部分线性可分的情况都是整体线性可分，个别样本点无法线性分割开。因此就要避免这极个别样本点对分割平面产生的影响。线性可分支持向量机软间隔的引入在分类过程中，允许极个别数据点“越界”，如何在目标函数中体现这一点呢

Kilig*·2023-12-28 11:29

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数：高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）模型形式：EM算法迭代过程：K-means与高斯混合模型（GMM）的对比：K-means：高斯混合模型（GMM）：高斯混合模型（GM