原文:图像——基于深度学习和机器学习的深度学习笔记汇总

python基础 图像基础 图像的主要用途:分类 目标检测 图像分割 图像描述 图像生成 相关的组件:OpenCV Tensorflow Keras 图像的预处理:平滑与去噪 高斯滤波 中值滤波 曲率驱动滤波 图像的预处理:图像锐化 图像的预处理:边缘检测算子 Sobel canny 拉普拉斯 图像的预处理:形态学处理 腐蚀 膨胀 开闭运算 top hat变换 图像的预处理:频域分析变换 卷积计算 ...

2018-07-20 17:38 0 2245 推荐指数:

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机器学习深度学习框架使用问题汇总

1.使用keras做mnist分类时,运行时GPU报错 错误信息如下: 解决办法: 在前面设置tensorflow对GPU内存的分配比例: 2.Matplot ...

Sat Jul 06 18:26:00 CST 2019 0 727
机器学习深度学习:微积分知识汇总

微积分是现代数学的基础,线性代数,矩阵论,概率论,信息论,最优化方法等数学课程都需要用到微积分的知识。单就机器学习深度学习来说,更多用到的是微分。积分基本上只在概率论中被使用,概率密度函数、分布函数等概念和计算都要借助于积分来定义或计算。 几乎所有的机器学习算法在训练或者预测时都是 ...

Thu Sep 19 00:28:00 CST 2019 0 769
李宏毅《机器学习 深度学习》简要笔记(一)

P1 一、线性回归中的模型选择 上图所示:   五个模型,一个比一个复杂,其中所包含的function就越多,这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以,随着模型的复杂度提 ...

Mon Jul 22 01:14:00 CST 2019 0 436
机器学习&深度学习基础(目录)

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结。 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分、概率统计 ...

Mon Jul 09 22:56:00 CST 2018 0 1907
机器学习平台和深度学习平台

谷歌公司推出一款机器学习的平台(AutoML(可视化工具(AutoML Vision)))新推出两个功能 :自然语言处理 AutoML Natural Language                                              翻译功能 ...

Fri Sep 06 18:42:00 CST 2019 0 2129
 
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