这个算法是参考自 阿发伯 的博客,在此对 阿发伯 表示感谢, http://blog.csdn.net/maozefa 亮度调整 非线性亮度调整: 对于R,G,B三个通道,每个通道增加相同的增量. 线性亮度调整: 利用HSL颜色空间,通过只对其L(亮度)部分调整,可达到图像亮度的线性调整.但是,RGB和HSL颜色空间的转换很繁琐,一般还需要浮点数的运算,不仅增加了代码的复杂度,更重要的是要逐点将RGB转换为HSL,然后确定新的L值,再将HSL转换为RGB,运行速度可想而知是很慢的.要想提高图像亮

Chrod算法是P2P中的四大算法之中的一个,是有MIT(麻省理工学院)于2001年提出,其它三大算法各自是: CAN Pastry Tapestry Chord的目的是提供一种能在P2P网络高速定位资源的的算法,Cord并不关心资源是怎样存储的,仅仅是从算法层面研究资源的取得,因此Chord的API就简单到仅仅有一个set.get. 1.Chord是什么? Chord是一个算法,也是一个协议.作为一个算法,Chord能够从数学的角度严格证明其正确性和收敛性:作为一个协议,Chord具体定义了每

非线性支持向量机SVM 对于线性不可分的数据集, 我们引入了核(参考:核方法·核技巧·核函数) 线性支持向量机的算法如下: 将线性支持向量机转换成非线性支持向量机只需要将变为核函数即可: 非线性支持向量机的算法如下:

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐

文章主要介绍噪声消除,文章来自博客园RTC.Blacker,支持原创,转载必须说明出处,欢迎关注微信公众号blacker,更多详见www.rtc.help -------------------------------------------- RTC中声音处理是个很麻烦的事,难点很多,回声,噪声,啸声,增益,等等,其实从中国潜艇噪声那么大就可看出这东西确实不好处理. 这些年我也被这些问题搞得烦死了,特别是android上面的,当然折腾过程中也发现了很多被大家误解的现象: 1.只有qq和微信语音

support vector machines,SVM是二类分类模型.定义在特征空间上间隔最大的线性分类器,由于包括核技巧实质上成为非线性分类器.学习策略是间隔最大化,可形式化为求解凸二次规划问题(convex quadratic programming).求解算法是求解凸二次规划的最优化算法. SVM学习方法分为线性可分支持向量机(linear support vector machine in linearly separable case).线性支持向量机(linear support v

什么是支持向量机(SVM)? SVM 是一种有监督的机器学习算法,可用于分类或回归问题.它使用一种称为核函数(kernel)的技术来变换数据,然后基于这种变换,算法找到预测可能的两种分类之间的最佳边界(optimal boundary).简单地说,它做了一些非常复杂的数据变换,然后根据定义的标签找出区分数据的方法. 为什么这种算法很强大? 在上面我们说 SVM 能够做分类和回归.在这篇文章中,我将重点讲述如何使用 SVM 进行分类.特别的是,本文的例子使用了非线性 SVM 或非线性核函数的 SV

原文地址:https://blog.csdn.net/dllian/article/details/7472916 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化.它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律.流形学习方法是模式识别中的基本方法,分为线性流形学习算法和非线性流形学习算法,线性方法就是传统的方法如主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)

目录 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 线性回归,逻辑回归,神经网络,SVM的总结 详细的学习笔记. markdown的公式编辑手册. 回归的含义: 回归就是指根据之前的数据预测一个准确的输出值. 分类的含义: 分类就是预测离散的输出值, 比如男生为1, 女生为0(0/1离散输出问题). 机器学习中往往会有一个假设(hypothesis), 本质上来讲\(h\)代表学习算法的解决方案或函数. \(h\)可以理解为是我们预先选定的规则或者函数的形式,我们需要不停地得到对应的参数. \(h

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

SVM支持向量机 定义:支持向量机是主要用于解决分类问题的学习模型.它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器. 分类 1-当训练样本线性可分,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,叫线性可分支持向量机 2-当训练数据近似线性可分时,引入松弛变量,通过软间隔最大化,学习一个线性分类器,叫线性支持向量机 3-当训练数据线性不可分的时候,通过使用核技巧以及软间隔最大化,学习非线性支持向量机 SVM算法的主要优点有: 1) 解决高维特征的分类问题和回归问题很有效,在特征维度大于样

非线性规划是指目标函数或约束条件中包含非线性函数的规划问题,实际就是非线性最优化问题. 从线性规划到非线性规划,不仅是数学方法的差异,更是解决问题的思想方法的转变. 非线性规划问题没有统一的通用方法,我们在这里学习的当然不是数学方法,而是如何建模.如何编程求解. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到非线性规划 本系列的开篇我们介绍了线性规划 (Linear Programming) 并延伸到整数规划.0-1规划,以及相对复杂的固定费

t-SNE 算法 1 前言 t-SNE 即 t-distributed stochastic neighbor embedding 是一种用于降维的机器学习算法,在 2008 年由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton 提出. t-SNE 是一种非线性降维算法,主要适用于将高维数据降维到 2 维或 3 维 ,方便可视化.但是由于以下种种原因导致它不适合于降维,仅适合可视化: 数据需要降维时,特征间常存在线性相关性,此时常使用线性降维算法,如 PCA.而

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记

摘录的一篇有关求解非线性最小二乘问题的算法--LM算法的文章,当中也加入了一些我个人在求解高精度最小二乘问题时候的一些感触: LM算法,全称为Levenberg-Marquard算法,它可用于解决非线性最小二乘问题,多用于曲线拟合等场合. LM算法的实现并不算难,它的关键是用模型函数 f 对待估参数向量p在其邻域内做线性近似,忽略掉二阶以上的导数项,从而转化为线性最小二乘问题,它具有收敛速度快等优点.LM算法属于一种"信赖域法"--所谓的信赖域法,此处稍微解释一下:在最优化算法中,都是

Levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法 eryar@163.com Abstract. Levmar is GPL native ANSI C implementations of the Levenberg-Marquardt optimization algorithm.The blog focus on the compilation of levmar on Windows with Visual Studio. Key Words. Levmar, C,

1. 前言 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手. 非线性表(树.堆),可以说是前端程序员的内功,要知其然,知其所以然. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 非线性表中的树.堆是干嘛用的 ?其数据结构是怎样的 ? 希望大家带着这两个问题阅读下文. 2. 树 树的数据结构就像我们生活中的真实的树,只不过是倒过来的形状. 术语定义 节点:树中的每个元素称为节点,如 A.B.

不定期更新 ...... 直接点标题即可链接到原文. OpenCV 版:OpenCV 图像处理 图层混合算法: PS图层混合算法之一(不透明度,正片叠底,颜色加深,颜色减淡)PS图层混合算法之二(线性加深,线性减淡,变亮,变暗)PS图层混合算法之三(滤色, 叠加, 柔光, 强光)PS图层混合算法之四(亮光, 点光, 线性光, 实色混合)PS图层混合算法之五(饱和度,色相,颜色,亮度)PS图层混合算法之六(差值,溶解, 排除) 图像调整算法: 色彩转换--RGB & HSV色彩转换--RGB &am

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin

之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结,本文从实践的角度对scikit-learn SVM算法库的使用做一个小结.scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现,仅仅重写了算法了接口部分. 1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类.另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和Linea