一、朴素贝叶斯分类算法原理1.1 概率知识点联合概率：包含多个条件，且所有事件同时成立的概率
记作：P(A,B)例如：P(程序员,体型匀称),P(程序员,超重,脱发)条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率
记作：P(A|B)例如：P(程序员|男生)，P(程序员，体重标准|女性)相互独立：如果P(A,B)=P(A)P(B)，则称事件A与事件B相互独立。1.2
图像阈值简单阈值cv2.threshold(img, threshold, maxval,type) img，就是原图像，原图像应是灰度图。 threshold，就是用来对像素值分类的阈值。 maxval，就是当像素值高于（有时是小于）阈值时应该被赋予的新的像素值。 type： 函数有两个返回值，第一个为retVal，我们后面会解释。第二个就是阈值化之后的结果图像了。自适应阈值在前面的部分我们使用
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2024-09-10 10:33:46
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使用 scipy.signal 的 argrelextrema 函数(API)，简单方便import numpy as np
import pylab as pl
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal
x=np.array([
0, 6, 25, 20, 15, 8, 15, 6, 0, 6, 0, -
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2023-06-28 01:22:31
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1. 阈值如果某个逻辑回归模型对某封电子邮件进行预测时返回的概率为 0.9995，则表示该模型预测这封邮件非常可能是垃圾邮件。相反，在同一个逻辑回归模型中预测分数为 0.0003 的另一封电子邮件很可能不是垃圾邮件。可如果某封电子邮件的预测分数为 0.6 呢？为了将逻辑回归值映射到二元类别，您必须指定分类阈值（也称为判定阈值）。如果值高于该阈值，则表示“垃圾邮件”；如果值低于该阈值，则
1、简单阈值如同简单阈值的名字一样，这种处理方式也的确比较简单。当像素值高于阈值时，将该像素设为白色或者黑色。OpenCV中使用cv2.threshold()函数来实现。该函数的定义如下：double cv::threshold(InputArray src, OutputArray dst, double thresh, double maxval, in
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2024-04-15 13:14:22
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当预测的变量y是一个离散值的情况下的分类问题在分类问题中分为正类和负类，通常情况下认为没有某样东西是父类二元分类算法及多元分类算法使用线性回归算法对数据进行拟合，可能会得到一个假设，如果想要做出预测，对分类器输出的阈值设定，这里的阈值是一个纵坐标，分类问题可以设置一个阈值，当超过这个阈值的时候为1，低于这个阈值时为0不推荐将线性回归用于分类问题逻辑回归算法（分类算法的一种） 希望分类器的输出值在
本文实例讲述了Python机器学习k-近邻算法。分享给大家供大家参考，具体如下：工作原理存在一份训练样本集，并且每个样本都有属于自己的标签，即我们知道每个样本集中所属于的类别。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中与之最相近的k个样本。观察并统计这k个样本的标签，选择数量最大的标签作为这个新数据的标签。用以下这幅图可以很好的解释kNN算法：不同
# 使用Python进行分类求平均值的实用指南
在数据分析和机器学习中，分类求平均值是一项非常常见的操作。我们需要对数据进行分类，并计算每个类别的平均值。本文将指导您逐步完成这一过程，最终帮助您掌握使用Python进行分类求平均值的基本技能。
## 整体流程
下面的表格展示了进行分类求平均的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|----
原创
2024-08-17 05:23:25
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本篇主要用来学习使用，阈值函数包括软阈值和硬阈值的介绍及求解，详细内容可以参考文后文章。1 硬阈值(Hard Thresholding)函数1.1 硬阈值(Hard Thresholding)函数的符号 硬阈值
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2023-11-07 01:38:21
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在论文的结果分析中，ROC和PR曲线是经常用到的两个有力的展示图。1.ROC曲线ROC曲线（receiver operating characteristic）是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。ROC曲线可以通过描述真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来实现。由于是通过比较两个操作特征（TPR和FPR）作为标准，ROC曲线也叫做相关操作特征曲线。ROC分析给选择最好的模型和在上下文或者类分布中
一. 基础知识 1. 为什么要进行图像分割 景物一般由目标组成，反映在图像中是众多的区域，为把区域分开，要进行图像分割研究。 2. 图像分割属于图像分析的范畴图像处理、图像分析与理解的区别 图像处理图像分析与理解输出内容图像数值、符号目的主要是增强视觉效果让计算机理解图像内容研究方法
集成学习算法Ensemble learning algorithm目的：让机器学习的效果更好，单个的分类器如果表现的好，那么能不能通过使用多个分类器使得分类效果更好呢？或者如果单个分类器分类效果不如人意，那么是否能够通过使用多个分类器来进一步提升分类效果呢？通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有前提条件的。通过集成学习提高整体泛化能力的前提条件：分类器之间是有差异的每个分类器的精度必
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2024-09-23 18:43:21
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1、二进制阈值化2、反二进制阈值化3、截断阈值化4、阈值化为05、反阈值化为06、图像腐蚀6、图像膨胀 1、二进制阈值化该方法先要选定一个特定的阈值量，比如127。 (1) 大于等于127的像素点的灰度值设定为最大值（如8位灰度值最大为255） (2) 灰度值小于127的像素点的灰度值设定为0 例如，163->255，86->0，102->0，201->255。关键字为
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2023-10-13 23:04:14
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图像分类是人工智能领域的一个热门话题，通俗来讲，就是根据各自在图像信息中反映的不同特征，把不同类别的目标区分开。图像分类利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，代替人的视觉判读。在实际生活中，我们也会遇到图像分类的应用场景，例如我们常用的通过拍照花朵来识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。通常，图像识别或分类工具都是在客户端进行数据采集，在服务端进行
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2024-03-07 10:31:42
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系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、全局阈值1.效果图2.源码二、滑动改变阈值(滑动条)1.效果图2.源码三、自适应阈值分割1.效果图2.源码3.GaussianBlur()函数去噪四、参数解释1.cv2.threshold(src, thresh, maxval, type)总结 前言一、全局阈值原图：整幅图采用一个阈值，与图片的每一个像素灰度进行比较，重新赋值；1.效果图2.源码impo
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2023-12-12 15:46:07
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python+opencv图像处理之五：图像阈值化处理 目录python+opencv图像处理之五：图像阈值化处理一、阈值化二、各方法选择参数图像对比 一、阈值化阈值即为界限，或者说是临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。旨在提取图像中的目标物体，将背景以及噪声区分开来。 通常会设定一个阈值T，通过T将图像的像素划分为两类：大于T的像素群和小于T的像素群。灰度转换处理后的图像中，每个像素都
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2024-07-25 12:31:11
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文章目录相关函数1. cv2.threshold示例1：固定阈值示例2：Otsu 最优阈值2. cv2.adaptiveThreshold计算说明：示例： 将图像内像素值高于一定值或低于一定值的像素点处理为固定值的过程称为阈值处理。对于色彩均衡或色彩不均衡的图像，有不同的阈值处理方法。 相关函数1. cv2.threshold 该方式适用于色彩均衡的图像，直接使用一个阈值就能完成对图像的
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2024-02-02 19:40:55
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ISTA算法和FISTA算法是求解线性逆问题的经典方法，隶属于梯度类算法，也常用于压缩感知重构算法中，隶属于梯度类算法，这次将这2中算法原理做简单分析，并给出matlab仿真实验，通过实验结果来验证算法性能。1. 引言对于一个基本的线性逆问题:\[{\bf{y} = \bf{Ax} + \bf{w}}
\quad \quad \quad \quad\quad \quad\quad \qua
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2024-01-16 14:49:43
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本文主要从二分类开始说起，介绍多分类问题的性能评价指标 f1-score首先，先给出二分类问题的计算公式， 其中叫做查准率precision，叫做查全率recall。分类结果的混淆矩阵如下， 对于怎么去理解呢？或者表示分类器是分对了还是分错了，分对了就是，分错了就是；或者表示分类器把该样本分成了什么，分成了正例就是，分成了负例就是。以为例，表示分类器把该样本分错了，并且把它分成了正例。那么和怎么
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2024-06-12 17:02:39
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逻辑回归算法的Python实现代码import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# Get data as DataFrame Object
df = pd.read_csv('/Users/air/Macro/MegaChen/Study/ProgramOfStu
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2024-08-19 01:45:39
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