无序变量的基本相关性分析方法和Python实现 概述 相关性(correlation analysis)是根据数据判断两个变量之间的变化关系是否随机的统计性质。和灵敏度分析不同，相关性检验主要是基于统计数据本身而非数学模型，且只考虑变量之间的两两关系。 高尔顿(Francis Galton)作为相关性检验的发明者，确定了一套用于描述两个变量相关性的数学语言：以一个指数\(ρ\)的值表示两

自适应遗传算法：理论、Python实现和改进 M. Srinivas and L. M. Patnaik, "Adaptive probabilities of crossover and mutation in genetic algorithms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 24, no. 4,

数字图像处理部分-知识点总结 离散化过程 离散化(discretization)需要完成对光学信息空间位置的离散化（即对应信息的位置的离散化）和对每一个像素单元中光学信息强度的离散化（即对应信息的强度的离散化）。 和大部分信息的数字化一样，这一过程可以大致分为两步将光学信息转换为数字图像：采样(sampling)和量化(quantization)。采样负责对离散空间信息，量化则是进一步对强度

智能系统部分-知识点总结 机器学习包括了四种类型： 监督学习(supervised learning) 机器学习数据及其对应的标签/输出，从而生成模型。 无监督学习(unsupervised learning) 机器根据输入的数据自动挖掘数据特征，以此建模，不需要输入数据对应的标签。 半监督学习(semi-supervised learning)

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图像复原 成像过程中的“退化”(degrade)现象主要指成像系统受到各种因素的影响，诸如成像系统的散焦、设备与物体间存在相对运动或者是器材的固有缺陷等，导致图像的质量不能够达到理想要求。此外退化的图像中还会有各种噪声。如何将一张退化的图像进行复原，这是图像复原(image restoration)的主要任务。 整个过程用数学公式表示为： \[g(x,y)=f(x,y)*\mathca

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图像压缩 概述 问题动机 使用图像压缩的动机有两点： - 如果不使用图像压缩技术，那么图像和视频文件所包含的信息量是相当巨大的。 以一部分辨率为720P(1280px × 720px)，24fps，时长1小时的彩色8bit电影计算，其包含的信息量为：\(1280px × 720px×3×8bit×24fps×3600s=1,911,029,760,000bit=1,779.7851

数字图像 图像是指能在人的视觉系统中产生视觉印象的客观对象，包括自然景物、拍摄到的图片、用数学方法描述的图形。数字图像则是计算机通过离散化处理得到的图像。 人眼可视的光谱范围内含有的图像信息非常的有限，借助一些数字化设备可以获得超出可视频谱范围的数字图像，例如X光图、核磁共振成像、脑电图、卫星图像、超声图像、显微图、紫外线图等等。这些图像可以帮助人们获取某些裸眼可视之外的信息。 眼球成像机理

经典遗传算法的Python实现 理论 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)由Prof.Holland 提出，是一种模拟生物染色体遗传行为结合达尔文生物进化理论的进化算法。它可以在给定的有限的搜索空间中找到全局最优解。 其运行过程如下图所示： 其运行的主要过程分为：种群初始化(population initialization)、评估(evaluation)、复制/