一、HMM HMM属于生成模型，模型中2个假设：输出观测值之间相互独立；齐次一阶Markov,即状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关。二、MEMM 求和的作用在概率中是归一化，但是这里归一化放在了指数内部，管这叫local归一化。 来了，viterbi求解过程，是用dp的状态转移公式（MEMM的没展开，请参考CRF下面的公式），因为是局部归一化，所以MEMM的viterbi的转移公式的第二部分
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2024-04-07 12:45:20
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MEI模型是一个常见的鱼眼相机模型,下面试图解析VinsFusion使用的camera_models中的MEI模型.源码链接:CataCamera(本文公式较多,建议在电脑端打开!!!) (本文公式较多,建议在电脑端打开!!!) (本文公式较多,建议在电脑端打开!!!)MEI模型对于此模型来说,核心就是在轴添加了一个偏移,这样可以使得水平摄入的光线也可以投影到图像的像素区域内,
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2022-10-04 18:28:56
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# Python Mei相机模型去畸变
## 引言
在计算机视觉领域，畸变是指相机在拍摄图像时，由于光学特性导致图像变形的现象。相机畸变主要分为径向畸变和切向畸变，影响图像的几何形状和测量准确性。Python中有多种库可以帮助处理畸变问题，其中使用Mei相机模型去畸变是一个重要的方法。本文将以Python为例，讲解如何使用Mei相机模型去除图像中的畸变。
## Mei相机模型
Mei相机模
今天更新一下用OpenCV的C++代码实现单目相机标定，所用图片和上一篇文章相同，都是2000W像素的标定板图片。这里的标定代码调用的是opencv4.5.3源码的sample样例代码。可以在E:\opencv--c++\opencv-4.5.3\sources\samples\cpp\tutorial_code\calib3d\camera_calibration找到所有标定程序所需的文件。其中
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2024-09-26 14:47:48
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模型对比与性能评估4.4.1 逻辑回归优点训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；适合二分类问题，不需要缩放输入特征；内存资源占用小，只需要存储各个维度的特征值；缺点逻辑回归需要预先处理缺失值和异常值【可参考task3特征工程】；不能用Logistic回归去解决非线性问题，因为Logistic的决策面
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2024-07-01 20:05:31
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一、主题模型解决了哪些问题1、主题模型的概念：
主题模型是提取文本 抽象主题相似度 的一种统计模型，自动分析每个文档，统计文档内词语，根据统计的信息判断当前文档包含哪
些主题以及各个主题所占比例各为多少（将原来 文档-单词 的高维特征数组 >>>>> 文档-主题 的低维数组，因此主题模型可以
起到降维的作用）
2、传统判断文本相似度方法缺点：
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2024-05-13 11:21:26
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一.主题模型 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下：
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2024-05-25 14:05:24
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python利用opencv进行相机标定获取参数，并根据畸变参数修正图像附有全部代码一、前言今天的低价单孔摄像机(照相机)会给图像带来很多畸变。畸变主要有两 种:径向畸变和切想畸变。如下图所示,用红色直线将棋盘的两个边标注出来, 但是你会发现棋盘的边界并不和红线重合。所有我们认为应该是直线的也都凸 出来了。在 3D 相关应用中,必须要先校正这些畸变。为了找到这些纠正参数,我们必 须要提供一些包含明
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2023-10-26 11:03:37
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提起DOE试验设计，就会有很多企业大呼：太难了，真的是这样吗？天行健总结多年辅导经验做以下分享：某大型化工厂DOE试验设计方案：1. 明确实验目的；2. 识别出输出变量，即确定CTQ，保证测量数据的可靠性是执行DoE的前提；3. 选择需要研究的因子，研发团队需要根据自己的专业知识确定出潜在的关键因子；4. 确定DoE的类型，由于DoE的类型各不相同，根据不同的目的可以选择不同类型的DoE，如果因子
虽然现在深度学习几乎一统天下，但回顾一下经典还是很有意思的。LSA已经成为经典的经典，UCB的Thomas Hofmann(现在已经到了Google)提出的PLSA，普林斯顿的David Blei提出的LDA，其实在很多应用中还很有效的。在话题提取问题中，一类经典的模型就是话题模型。 总的来说，话题模型的目标是在大量的文档中自动发现隐含的主题结构信息。在本文中，我们将主要介绍以下几种常见
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2024-01-10 16:59:43
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“创新从模仿开始”，要画好思维导图，就要多赏析模仿一些优秀的思维导图模板。接下来列举了一些我在日常工作生活中经常使用的优秀思维导图模板，大家一起来模仿学习吧！1、六顶思考帽从名字我们可以看出这个思维导图模板拥有六个主要思考方向，我们可以根据思考的方向来进行分类，从而使得我们后期处理起来更为简洁直观。例如我们需要数据的时候，我们便可以沿着白色思考帽的方向进行延伸思考。这种思维导图模板我认为适合用于一
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2024-04-29 13:56:58
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线性回归是利用梳理统计学中的回归分析来确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。线性回归简介线性回归是一种有监督算法，通常被用于响应预测、分类划分。线性回归的针对的是目标变量是区间型变量的问题。 线性回归是描述目标变量Y是如何随着一组自变量X1、X2…的变化而变化的模型。其中Y的变化分为两部分，一部分是系统性变化，也就是由自变量引起的变化；一部分是随机变化，也就是
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2024-03-06 16:22:53
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走进目标检测任务的各项评价指标，回顾各项衡量标准的优劣及使用环境。
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2022-01-06 14:11:35
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文章导读机器学习算法的落地从数据—>建模—>训练—>评估—>部署，生命周期中的这5个环节一样都不能少，其中算法的评估尤为重要，不同的任务有其自身的衡量标准，本文我们走进目标检测任务的各项评价指标，回顾各项衡量标准的优劣及使用环境。细数目标检测中的评价指标计算机视觉中的目标检测即包含了分类和回归两大任务，对于预测的结果我们不能凭直觉判断模型的好坏，而是需要一个量化指标。业界对
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2022-10-06 15:07:49
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模型树–M5模型树推广了回归树的概念，它与回归树的2个重要不同在于：叶节点上不是常量，而是一个线性函数模型。分割空间的标准不是降低平方误差，而是降低样本标准差。
相比于回归树，模型树的优点在于：回归树的计算量随着维度的增加而迅速增加，但模型树比模型小得多，所以模型树在处理高维（数百）数据时会比较轻松。由于叶节点是采用的是线性函数而非常量，所以预测的精度更高。
M5模型树划分的标准是：将
# 实现语义相似度分析模型和重复遴选分析模型 Java
## 1. 整体流程
下面是实现语义相似度分析模型和重复遴选分析模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 进行相似度分析 |
| 5 | 进行重复遴选分析 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：准备数据集
原创
2024-03-14 03:58:03
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大数据算法1.线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于预测数值型变量的监督学习算法，它通过拟合一个线性函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。 2.逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于预测分类型变量的监督学习算法，它通过拟合一个逻辑函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。 3.决策树（Decision Tree）：决策树是一种用于分类和预
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2023-09-28 16:29:26
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第三章 模型搭建和评估–建模经过前面的两章的知识点的学习，我可以对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据，我们做数据分析的目的也就是，运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的
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2023-10-12 14:11:26
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1. 线性模型_基本形式1.1 定义回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条
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2024-05-13 12:13:39
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杀伤链 (Kill Kain) 模型
杀伤链这个概念源自军事领域，它是一个描述入侵测试环节的模型。一般杀伤链有认为侦查跟踪 (Reconnais-sance)、武器构建 (Weaponization)、载荷投递 (Delivery)、漏洞利用 (Exploitation)、安装植入 (Installation)、通信控制 (Command&Control)、达成目标 (Actions o
原创
2023-12-17 23:13:06
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