线性判别函数基本概念 而如何定量分析找到这一最佳投影方向则是我们下面需要进行的任务 最优方向推导过程 #导入所需库:import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt #创建样本集:X1 = np.array([[[1.2],[2.8]], [[1.9],[3.7]],
PCA原理 主成分分析(principal component analysis,PCA)是一种数据分析方法,出发点是从一组特征中计算出一组按重要性从大到小排列的新特征,它们是原有特征的线性组合,并且相互之间是不相关的。主要用来数据降维、可视化、去噪等。以样本数据有两个特征为例,如图: 利用梯度上升法求解主成分 现在来看主成分的一种求解方法。将样本集如下表示成mxn矩阵:
内容列表 源代码 准备数据集 使用官方数据集 制作自己的数据集 划分数据集 写自己的配置文件 聚类生成先验框 修改配置文件 训练 测试 源代码 我所使用的是yolov5-v6.1版本,下载地址:yolov5-6.1代码解压完成后,在Anaconda Prompt中进入代码所在文件夹,执行以下代码: pip install -r requir
内容列表 HSV颜色空间简介 图像提取的例子 1.识别按钮的简单例子 2.水果分类 HSV颜色空间简介 HSV(Hue, Saturation, Value)是根据颜色的直观特性由A. R. Smith在1978年创建的一种颜色空间, 也称六角锥体模型(Hexcone Model)。 这个模型中颜色的参数分别是:色调(H),饱和度(S),明度(V)
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