SIFT（尺度不变特征变换，Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（加速鲁棒特征，Speeded-Up Robust Features）和ORB（带方向的快速旋转特征，Oriented FAST and Rotated BRIEF）都是用于图像特征检测和描述的算法。它们之间的主要区别在于算法的复杂性、速度和特性。1. **SIFT**：SIFT是一种基于梯度
今天给大家总结几个简单、好用的人脸识别算法。人脸识别是计算机视觉中比较常见的技术，生活中，我们接触最多的人脸识别场景是人脸考勤。人脸识别的算法最核心的工作是从一张图片中识别出人脸的位置。识别的算法可以说是多种多样， 下面我就来为大家一一介绍下。1. HoG人脸检测该算法采用传统的机器学习算法来识别人脸。传统机器学习算法的特点是人工构造特征，然后将构造好的特征送入模型训练。该算法用HoG提取图片中人
前面虽然介绍了概率和贝叶斯网络，但是还是没有正式介绍AI中最重要的算法——机器学习。如果说概率论是机器学习的基石，那么机器学习算法和理论就是支撑整个AI系统的支柱。现在比较火的深度学习神经网路等等其实也就是机器学习的一个具体方法和分支。我们知道程序员如果你要命令计算机做一件事情，他需要知道解决这个事情的每一个步骤，然后用判断，循环等指令，一步一步地告诉计算机如何
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2023-10-07 12:04:22
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最近研究了下使用RS建立带外部轴的机械臂仿真，TCP走曲线，然后查看关节数据信号。做个笔记记录一下这个过程：仿真录屏一、导入零件模型 RobotStudio6.08 可以直接导入Solidworks2018建立的零件模型。导入之后，进行组合、删减不必要的部件，然后重命名。二、创建机械装置2.1 添加链接link:Base,L1,L2,L32.2
此文针对于初学者，高手请忽略。注：素材图来自于公开版权图库网站“泼辣有图”鉴于知乎图片比较渣的画质，同学们一定一定要点开图片才能查看到清晰的原图。说到曲线，每个喜欢摄影的人都会，但是原野根据自己的教学经历发现很多同学对于曲线的理解仍然停留“上扬提亮”和“下拉压暗”的两种极为原始的状态上，Adobe的工程师估计要哭晕在厕所了。子曾经曰过，“如果只允许我使用一个PS工具来做后期，毫无疑问它就是曲线”，
应用场景：电梯主电机加速减速、滑膜控制器切换函数、逻辑回归 一、思路一1.sigmoid函数原型2.sigmoid函数的波形图（该图网络截取）由上图可以看出，以时间点0S为切换节点，在-10S和10S时刻，波形的斜率已经接近于0，所以一般的取值区间在[-5,5]。3.sigmoid函数的倒数其最大斜率为固定值：1/4. 4.sigmoid函数应用到电机速度控制 参数：电机加速控制，电机初始速度SL
# 机器学习学习曲线
机器学习是一门能够让计算机自动学习和改进的领域。随着大数据时代的到来，机器学习在各个行业中扮演了重要的角色。然而，学习机器学习并不容易。学习曲线描述了学习机器学习的过程中所面临的挑战和进展。
## 学习曲线的类型
在学习机器学习的过程中，我们会遇到不同类型的学习曲线。下面是三种常见的学习曲线类型：
1. 上升曲线：在刚开始学习机器学习时，我们通常会面临一条上升的学习曲
原创
2023-07-28 04:46:56
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# 学习曲线机器学习实现流程
## 引言
机器学习是一门非常有前景和应用价值的学科，学习曲线机器学习是其中的一个重要概念。对于刚入行的小白来说，学习曲线机器学习可能有些困惑，但只要按照正确的步骤和方法，就能够快速上手。本文将为你介绍学习曲线机器学习的实现流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 流程表格
下面是学习曲线机器学习的实现流程表格：
| 步骤 | 动作 | 代码示例 |
| ---
原创
2023-09-14 13:37:57
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# 机器学习学习曲线的实现流程
## 概述
在机器学习中，学习曲线是一个重要的概念，用于评估模型的性能和泛化能力。通过绘制训练集和验证集的误差与训练样本数量的关系，我们可以得到学习曲线。本文将介绍如何实现机器学习学习曲线的流程，并提供相关代码示例。
## 实现流程
下面是实现机器学习学习曲线的流程，其中包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的
原创
2023-08-27 12:03:29
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一、机器学习的定义机器学习是所有语音助手产品(包括Apple的siri与Google的Now)能够跟人交互的关键技术。实际上，学习机器学习不仅可以帮助我们了解互联网界最新的趋势，同时也可以知道伴随我们的便利服务的实现技术。机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。相关而不是因果的概念将是支撑机器学习能够工作的核心概念。机器学习方法是计算机利用已有的数据，得出了某种模型，并利用此
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2023-09-17 19:40:29
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之前各位的回答从各个角度解释了AUC的意义和计算方法，但是由于本人实在愚钝，一直没能参透AUC的意义
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2023-05-18 17:17:49
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# 学习如何实现机器学习中的曲线拟合
在机器学习的任务中，曲线拟合是一个重要的概念。通过曲线拟合，我们可以用数学模型对数据进行描述，从而使我们能够进行预测。对于新手而言，理解机器学习的基本流程是非常重要的。本文将为您提供一个详细的教程，帮助您了解如何实现曲线拟合。
## 曲线拟合的基本流程
以下是实现曲线拟合的大致流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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# 机器学习收敛曲线的实现流程
为了帮助这位刚入行的小白理解如何实现机器学习收敛曲线，我们将按照以下步骤进行说明。首先，我们需要明确什么是机器学习收敛曲线。
机器学习收敛曲线是指在训练机器学习模型时，随着训练轮数的增加，损失函数的变化情况。通过绘制收敛曲线，我们可以了解模型训练的效果和模型的收敛情况，从而帮助我们进行模型选择和调优。
## 实现流程
下面是实现机器学习收敛曲线的流程。我们将
原创
2023-07-27 05:06:36
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# 如何实现机器学习中的ROC曲线
在机器学习中，ROC曲线（接收者操作特征曲线）是一种用于评估二分类模型性能的重要工具。它通过绘制真正率与假正率的关系图来帮助我们理解分类模型在不同分类阈值下的表现。本篇文章将详细讲解如何实现机器学习中的ROC曲线，包括步骤和相应的代码示例。
## 实现流程
首先，我们需要了解实现ROC曲线的一些基本步骤。下面是整个流程的概览：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录我用 MATLAB 提取图片曲线行文动机图像的读入与裁剪颜色拾取颜色转换与色差计算分离曲线二值化，提取数据数据点分类与排序后话 我用 MATLAB 提取图片曲线给你一张图片，如何提取里面曲线的数据，从而利用这些数据进行图像重绘、加工处理、测距、拟合得到函数表达式等操作呢？行文动机前段时间，有个朋友问了我一个问题，大概意思就是要给图像的流线测距离，在我的印象里面，MATLAB 是似乎没有这
机器学习中避免不了的会接触到数据拟合的概念，那么什么是数据拟合呢？数据拟合又称曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合(fitting)。下面是我做的一个数据拟合的操作，且不论我用的是什么
目录0.引言1.思路详解与分析2.MATLAB程序 0.引言 在读文献的时，经常遇到这样的情况：文章里提出的方法好有趣啊，好想拿文中用的数据来试试看看能不能得到相近的结果，可是文中只有根据原始数据绘制的曲线图，没有数据。如下图所示。 此时，如果能从文中把这幅图截取下来，输入到一个函数中去，最后能返回从图片中提取到的曲线的坐标数据，岂不美哉。这便是本文的工作。1.思路详解与分析1.1准备待提取
敏感数据智能识别智能敏感数据识别技术主要应用在文本、图像等非结构化数据类型中。智能敏感识别包括三类智能算法：基于相似度、非监督学习和监督学习。基于相似度算法可准确检测以文档形式存储的非结构化数据，例如 Word 与 PowerPoint 文件、PDF 文档、财务、并购文档，以及其他敏感或专有信息。首先，手工或者通过感知算法提取文档指纹特征，以检测原始文档的已检索部分、草稿或不同版本的受保护文档。第
写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题，以及不知道如何解决，我准备把这个部分作为一个系列，为了让大家少走一些坑，对于本博客有什么错误，欢迎大家指出，下面切入正题吧。1. 深度学习，一个令人头疼的问题就是如何调参?简而言之，如果数据集复杂的话，那么就要增加网络的层数，模型欠拟合了，加节点。2. 关于验证集的loss曲线和acc曲线
ROC曲线1. 前言ROC曲线是一种广泛应用于机器学习领域的评估指标，它主要用于衡量二分类模型的性能。本篇博客将介绍ROC曲线的概念、原理、应用和与AUC值相关的知识点，并通过实例演示如何使用Python实现ROC曲线的绘制。2. 概念ROC曲线即受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic curve），最初由美国军方用于评估雷达信号检测性能。之后，在医
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2023-09-16 13:03:27
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