机器学习 计算机视觉(黑板课)

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机器学习

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计算机科学X统计学
模式识别,计算机视觉,语言识别,数据挖掘,统计学习,自然语言处理
数据处理-确定模型-算法训练

模型分类

回归, 分类

线性回归

overfitting 过拟合

regularization 正则化

KNN(监督学习)

从训练集中找到最接近的k条记录

根据他们的主要分类来觉得新数据的类别

K-Means(非监督学习[聚类])

样例

  1. 选择k个点作为初始中心 (canopy, 模拟退火, 贝叶斯准则)
  2. 每个点指派到最近的中心,形成k个簇
  3. 重新计算每个簇的中心
  4. 到中心发生明显变化/未达到最大迭代次数

计算机视觉

大脑/眼睛

无人驾驶汽车/人脸识别/肿瘤识别/手势识别

OpenCV, PIL

  • 数据输入 - 图像处理 - 数据输出

AdaBoost

  1. 初始化权值, i=1,wij=0.1
  2. 训练学习,选择弱分类器
  3. 计算分类误差 误分类率 弱分类器系数
  4. 判断是否满足要求
  5. 计算影响因子
  6. 更新权值
  7. 归一化

静态图像输入

文章目录
  1. 1. 机器学习
    1. 1.0.0.1. 模型分类
    2. 1.0.0.2. 线性回归
    3. 1.0.0.3. KNN(监督学习)
    4. 1.0.0.4. K-Means(非监督学习[聚类])
  • 2. 计算机视觉
    1. 2.1. 静态图像输入