答题卡 机器opencv fpga
【机器学习】李宏毅——AE自编码器(Auto-encoder)
1、What 在自编码器中,有两个神经网络,分别为Encoder和Decoder,其任务分别是: Encoder:将读入的原始数据(图像、文字等)转换为一个向量 Decoder:将上述的向量还原成原始数据的形式 而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing ......
OpenCV之C++经典案例
四个案例实战 1、刀片缺陷检测 2、自定义对象检测 3、实时二维码检测 4、图像分割与色彩提取 1、刀片缺陷检测 问题分析 解决思路 尝试二值图像分析 模板匹配技术 代码实现 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namesp ......
一文读懂!异常检测全攻略!从统计方法到机器学习 ⛵
本文系统介绍了『单变量异常检测』和『多变量异常检测』识别技术,包括传统的统计方法(四分位距、标准差),以及前沿的机器学习模型(孤立森林、DBSCAN、LOF局部离群因子)。 ......
边玩边学!交互式可视化图解!快收藏这18个机器学习和数据科学网站!⛵
机器学习算法理论比较枯燥乏味,但有许多有趣且有用的网站,您可以像游戏一样交互式操作,并同时学习机器学习概念、模型和应用知识。以下是 ShowMeAI 为大家整理的18个交互式机器学习网站,学起来! ......
机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS
前文回顾: 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
基于Sklearn机器学习代码实战
本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程,详细介绍了机器学期常见的多个基础算法的基于sklearn的实现过程,内容丰富。 ......