Hexo搭建博客记录 Hexo搭建博客记录 搭建这个博客前前后后花了大概一周左右的时间,基本上把能踩的雷全都踩过了,现在记录一下搭建过程中的问题和解决办法。 Github Pages 相关问题 Github Pages 无法创建页面 显示“Pages build faild” 但是没有任何报错信息 第一个遇到的问题是Github Pages 始终反馈无法创建(build)页面,反馈邮件当中没有任何关于错误的 2021-02-20 技术杂谈
7. 总结 总结 分类是将标签赋予给输入图像的过程。 选择特征是一门艺术。 选择好的特征能够让分类器更好的工作。(有些分类器需要很长的工作时间。) 用测试集对分类器进行性能评估是重要的一步。 2021-01-30 Machine Learning-NUS 2021 > 讲义
6. 大作业-创建一个交通标志分类器 Traffic Sign Recognition Traffic-sign recognition (TSR) is a technology by which a vehicle is able to recognize the traffic signs put on the road e.g. "speed limit" or "children" or "turn ahead". T 2021-01-29 Machine Learning-NUS 2021 > 课后练习
6. 人脸识别与感知机 人脸识别与感知机 早期人脸识别技术 最早的人脸识别技术由Sung Kah Kay (MIT), Henry Rowley (CMU)运用ANN识别得来,方法大致为: - 将有人脸图像分割为\(20 × 20 px\)的矩阵块 - 对每个块运用亮度矫正和直方图均衡 - 放入神经网络学习,检测每一个矩阵块是否为人脸,如果不是,则平移矩阵块,并不断缩小矩阵的大小,再次检测。 Viola- 2021-01-29 Machine Learning-NUS 2021 > 讲义
5. 特征 img{ width: 60%; padding-left: 30%; } 特征 特征的选择 曾在第四讲中提到过特征的选择,特征的选取可以从颜色、形状、直方图等等来提取。 好的特征应该具有如下的性质: - 计算简便 - 鲁棒性 - 储存小 - 好的区分度 - 更优的距离度量 ### NP hard! 尝试试所有的特征组合是一种在直觉上认为的简便方案,它是 2021-01-28 Machine Learning-NUS 2021 > 讲义
5. 课后练习-使用更多的分类器 课后练习 5 Tasks: Study k-Nearest Neighbours classifiers sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier — scikit-learn 0.24.1 documentation (scikit-learn.org) Study RandomForrest classifiers sklearn.ensem 2021-01-28 Machine Learning-NUS 2021 > 课后练习
4. 课后练习-MNIST 手写训练集 课后练习3 Tasks Familiarize yourself with the MNIST dataset: MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges. [http://yann.lecun.com/exdb/mnist/] Familiarize yoursel 2021-01-27 Machine Learning-NUS 2021 > 课后练习
4. 分类器 img{ width: 60%; padding-left: 30%; } 分类器 分类器概述 设\(S=\{ω_1,ω_2,..,ω_c\}\)是表示所有特征标签ω的集合,x表示数据集空间\(R^n\)中的特征向量,定义:分类器(Classifier)是一种能够使\(R^n→S\)的函数\(f\)。分类器能够将特征标签(labels)指定到特征向量。 - 图 2021-01-27 Machine Learning-NUS 2021 > 讲义
3. 图像处理 img{ width: 60%; padding-left: 30%; } 图像处理 成像原理与数字化 小孔成像(Pinhole) 小孔成像的基本原理如下图所示: 透镜成像 CCD/CMOS(电荷耦合)成像 在CCD成像当中,通过透镜后的像会呈现在CMOS上,COMS会将呈现数字化,这一过程中有两个重要的步骤: 抽样(Sampl 2021-01-26 Machine Learning-NUS 2021 > 讲义
3. 课后练习-图像处理 img{ width: 40%; padding-left: 10%; } 课后练习2 Required libs:Numpy PIL Scipy Matplotlib cv2 ## Q1. Write a python script to open the “lena.png” file using opencv. - Display the opened 2021-01-26 Machine Learning-NUS 2021 > 课后练习