第二章 基于距离的分类器
预习笔记 MED分类器 基于欧式距离的分类器，欧式距离 \(d(x1,x2)=(x2-x1)^{T}*(x2-x1)\) 判别方法： \((x-μ_{1})^{T}(x-μ_{1})<(x-μ_{2})^{T}(x-μ_{2})? C1类 : C2类\) 受特征的量纲、分布 ...
原文：第7章 你的第一个分类器
第 章 你的第一个分类器 在过去几章，我们花费时间讨论了图像基础 学习类型 甚至是构建图像分类器时的四个步骤，但是到目前为止我们还没有构建一个真正的自己的分类器。 我们先构建几个辅助工具，以方便从磁盘上预处理和加载图像。之后，我们讨论k Nearest Neighbors KNN 分类器，你将首先使用机器学习来探索图像分类器。事实上，这个算法非常简单，它根本不做任何实际的 学习 但它仍然是一个重要 ...
2018-08-23 08:27 1 960 推荐指数：
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