epsilon-greedy算法（通常使用实际的希腊字母）非常简单，并且在机器学习的多个领域被使用。epsilon-greedy的一种常见用法是所谓的多臂匪徒问题（multi-armed bandit problem）。假设你站在k = 3台老虎机前面。每台机器都会根据不同的概率分布进行支付，而你不知道这些分布。假设你总共可以玩100次。你有两个目标。第一个目标是使用一些硬币以尝试确定哪台机器的支
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2023-07-20 14:22:31
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OpenCV中KMeans算法介绍与应用
OpenCV学堂
微信号 CVSCHOOL功能介绍 OpenCV学习教程分享、源码讨论、图像处理与计算视觉算法介绍，行业
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2024-04-30 17:53:30
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实验内容和要求自己构建数据库，可选用 AT&T 数据库，包含自己的人脸，进行 eigenface 人脸识别的训练、识别、重构训练：指定能量百分比，将训练结果输出到 model 文件，展示平均脸与前十个特征脸；识别：装载 model 文件，对输入的人脸图像进行识别，将识别结果叠加在输入的人脸图像上，展示训练库中最相似的图像；重构：装载 model 文件，对输入的人脸图像变换到特征脸空间，然后
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2024-04-22 13:53:21
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人脸识别之特征脸方法（Eigenface） 因为需要，花了一点时间写了下经典的基于特征脸（EigenFace）的人脸识别方法的Matlab代码。这里仅把该代码分享出来。其实，在较新版本的OpenCV中已经提供了FaceRecognizer这一个类，里面不仅包含了特征脸EigenFace，还有FisherFace和LBPHFace这三种人脸识别方法，有兴趣的可
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2024-07-31 17:10:26
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https://www.toutiao.com/a6698955075127083527/这个算法需要数学知识特别好的人才会看得懂吧！步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像，但是看着怎么不像呢，难道我有脸盲症么），如下图所示哦。每张图像可以转换成一个N维的向量（是的，没错，一个像素一个像素的排成一行就好了，至于是横着还是竖...
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2019-06-07 15:36:43
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这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法)。本文的参考资料附在最后了^_^步骤一：获取包含M张人...
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2015-12-06 12:54:00
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1.问题描述图像表示的难点在于它的高维度。二维的p×q的灰度图像就有一个维度为1×pq的特征，所以一张100×100的图像就有一个10000维的特征。这个数据对于任何计算来说都是庞大的，但是否所有维度的信息都是有用的？其实，我们只要找到存储着大量信息的部分就行。Principal Components Analysis (PCA) 由karl 等人提出，它将一组可能相关的变量变成较小的一组不相关的
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2023-09-02 22:58:37
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1、介绍Introduction从OpenCV2.4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本实验采用的编程环境为：opencv3.0+VS2013。人脸识别的实验已经转移到face模块中，face模块在我这里的路径为：D:\Program Files\opencv3.0\opencv\sources\modules\opencv_contrib-ma
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2024-05-07 15:53:18
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在这篇文章中，我们将学习Eigenface(特征脸)，主成分分析（PCA）在人脸中的应用。1PCA美国人口约为3.25亿。你可能认为数百万人会有一百万种不同的想法，观点和想法，毕竟每个人都是独一无二的。对吗？错误！人类就像绵羊。我们跟着一群人。这很可悲但却是真实的。假设您在美国选择了20个最重要的政治问题，并要求数百万人使用“是”或“否”来回答这些问题。这里有一些例子：1.你支持枪支控制吗？1.你
原创
精选
2022-04-24 14:05:36
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目录1 PCA1.1 方差是什么1.2 什么是PCA1.3 什么是矩阵的特征向量和特征值？1.4 如何计
原创
2022-12-17 19:25:07
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【计算机视觉】特征脸EigenFace与PCA标签（空格分隔）： 【图像处理】 说明：本文主要想弄清楚将人脸识别推向真正可用的第一种方法：特征脸方法。【这里采用的是1维的PCA方法，将图像转变为行向量或者列向量，虽然破坏了几何结构，但是处理比较直观方便】第一步是构建样本集合获取包含有M张人脸图像的集合S，每张人脸图片的
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2015-11-27 16:57:00
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【计算机视觉】特征脸EigenFace与PCA标签（空格分隔）： 【图像处理】 说明：本文主要想弄清楚将人脸识别推向真正可用的第一种方法：特征脸方法。【这里采用的是1维的PCA方法，将图像转变为行向量或者列向量，虽然破坏了几何结构，但是处理比较直观方便】第一步是构建样本集合获取包含有M张人脸图像的集合S，每张人脸图片的
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2015-11-27 16:57:00
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在之前的博客 人脸识别经典算法一：特征脸方法（Eigenface）里面介绍了特征脸方法的原理，但是并没有对它用到的理论基础PCA做介绍，现在做补充。请将这两篇博文结合起来阅读。以下内容大部分参考自斯坦福机器学习课程：http://cs229.stanford.edu/materials.html假设...
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2015-12-06 12:55:00
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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简单查找这个算法应该是最普通的算法or最直接的算法了 工作原理:在一数组里面找一个数按顺序一个一个查找如果匹配，则返回索引如果在过完一遍数组都没有匹配到，则输出none 代码展示（python）: 1 def Simple_Search(list, item):
2 for i in range(0, len(list) - 1):
3
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2023-08-09 14:14:42
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一、前言TF-IDF方法的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率(TF) 高，并且在其他文章中很少出现(IDF高)，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力。二、步骤首先对文档进行特征提取操作：（1）分割句子：按照空格进行分割，去除数字以及标点符号，并将所有字符全部小写；（2）去除词汇：去除代词、冠词等功能词；（3）词干提取：去除单词的复数、过去式、比较级、最高级等形式。然后对生成的语
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2023-11-16 21:39:35
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