OCR技术浅析

OCR技术浅析

姓名:吴兆阳  学号:14020199009 转自机器人学习研究会 嵌牛导读:OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)的概念早于1920年代便被提出,一直是模式识别领域中重要的研究方向。近年
Python160
PCA(主成分分析)python实现

PCA(主成分分析)python实现

回顾了下PCA的步骤,并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。 PCA是一种无监督的学习方式,是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下,将数据的特征数量由n,通过映射到另一个空间的方式,变为k(k&a
Python100
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python150
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python140
openmVG库怎么用?

openmVG库怎么用?

OpenMVG (open Multiple View Geometry):开源多视角立体几何库,这是一个cv届处理多视角立体几何的著名开源库,信奉逗简单,可维护地,提供了一套强大的接口,每个模块都被测试过,尽力提供一致可靠的体验。地址:g
Python130
python人脸识别所用的优化算法有什么

python人脸识别所用的优化算法有什么

python三步实现人脸识别Face Recognition软件包这是世界上最简单的人脸识别库了。你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸。该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在
Python270
PCA(主成分分析)python实现

PCA(主成分分析)python实现

回顾了下PCA的步骤,并用python实现。深刻的发现当年学的特征值、特征向量好强大。 PCA是一种无监督的学习方式,是一种很常用的降维方法。在数据信息损失最小的情况下,将数据的特征数量由n,通过映射到另一个空间的方式,变为k(k&a
Python150
用R语言实现遗传算法

用R语言实现遗传算法

模式识别的三大核心问题包括:特征选择 和 特征变换 都能够达到降维的目的,但是两者所采用的方式方法是不同的。特征提取 主要是通过分析特征间的关系,变换原来特征空间,从而达到压缩特征的目的。主要方法有:主成分分析(PCA)、
Python190
[R语言]boxplot绘图经验总结

[R语言]boxplot绘图经验总结

这里,我们采用了stripchart函数以及RColorBrewer包来添加数据点并调整颜色。 注意,此时应当利用boxplot函数里面的内置参数names设置每个箱线图的特征名。并且将stripchart函数里面的数据用列表并起来。
Python130
OpenCV-Python教程:38.FAST角点检测算法

OpenCV-Python教程:38.FAST角点检测算法

理论 我们看到了一些特征检测算法,他们很多都不错,但是从实时应用的角度看,他们都不够快,一个最好的例子是SLAM(同步定位与地图创建)移动机器人没有足够的计算能力。 作为解决方案,FAST(加速切片测试特征)算法被提出,Edward
Python110
特征值,特征向量,标准正交向量组与numpy

特征值,特征向量,标准正交向量组与numpy

使用python的数值计算库numpy来计算矩阵的特征值,特征向量与标准正交向量组 1.求矩阵的特征值和各特征值所对应的特征向量 2.求矩阵的特征值和各特征值所对应的特征向量 3.由向量组构造一组标准正交向量组令|A
Python180
怎么用iScanner删除网页恶意代码

怎么用iScanner删除网页恶意代码

Linux服务器上怎么用iScanner删除网页恶意代码?这篇文章主要介绍了Linux服务器上用iScanner删除网页恶意代码的方法,iScanner为Ruby编写,所以服务器上要首先安装Ruby解释器,需要的朋友可以参考下 第一步:安装
Python120
R语言之决策树和随机森林

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R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python130
R语言 RStudio kohonen包 som函数

R语言 RStudio kohonen包 som函数

你是想要直方图还是polygon啊,polygon是多边形,直方图里不可能有多边形吧。hist只是柱状图hist(x),其中x是个vector,如x=c(1,2,3)你的CVS表格里的数据格式是怎么样的?根据提示的错误,应该是文件格式问题。
Python140
Python如何图像识别?

Python如何图像识别?

1.提取待检索电影的每一帧图像的局部敏感哈希 (Locality Sensitive HashingLSH) 特征, 并保存下来, 不妨称为库 (gallery). LSH 特征可以用整型来表示, 一般是6...2.来了一张查询图像 (qu
Python160
Java很垃圾吗?

Java很垃圾吗?

Java不垃圾,Java是一门强大的面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念。因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面
Python70
R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林

R语言之决策树和随机森林总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择,因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程,它的特征选择和算法是融合在一起的,不需要额外的特征选择。一、特征生成:特征生成是指在收集数据之时原始数据就具有的数据特征,这些数据特征
Python90
特征工程:特征处理方法

特征工程:特征处理方法

如果不同特征的数量级不在一个等级,模型就不是碗形,而是长条形,难收敛。如果是逻辑回归、线性回归,一定要做幅度调整,如果用树模型,就不需要幅度调整。因为树模型是对各个特征一个一个做的,幅度差异不影响。 可以把不同特征调整到[0,1]范围内
Python230
ruby 在windows 下循环删除备份过来的文件,

ruby 在windows 下循环删除备份过来的文件,

这个如果设置好关键词,是可以搜索到具体的方法的。ruby代码也可以做成service服务的。然后定时运行,遍历目录,获取需要删除的文件。我们经常用一些脚本删除日志文件,日志文件一般是固定大小的,循环写到多个文件中。具体代码搜索一下就可以了。
Python120