opencv3中的機器學習算法之：EM算法
不同於其它的機器學習模型，EM算法是一種非監督的學習算法，它的輸入數據事先不需要進行標注。相反，該算法從給定的樣本集中，能計算出高斯混和參數的最大似然估計。也能得到每個樣本對應的標注值，類似於kmeans聚類（輸入樣本數據，輸出樣本數據的標注）。實際上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法 ...
原文：在opencv3中的機器學習算法
在opencv . 中，提供了一個ml.cpp的文件，這里面全是機器學習的算法，共提供了這么幾種： 正態貝葉斯：normal Bayessian classifier 我已在另外一篇博文中介紹過：在opencv 中實現機器學習之：利用正態貝葉斯分類 K最近鄰：k nearest neighbors classifier 支持向量機：support vectors machine 請參考我的另外一篇 ...
2015-12-09 11:18 0 17832 推薦指數：
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