在之前的教程中，我们探讨了逻辑回归作为一种简单但流行的机器学习算法，用于 OpenCV 库中实现的二元分类。到目前为止，我们已经了解了如何将逻辑回归应用于我们自己生成的自定义二分类数据集。在本教程中，您将学习标准的逻辑回归 […]
作者归档 | Stefania Cristina
OpenCV 中的逻辑回归
逻辑回归是一种简单但流行的二元分类机器学习算法，其核心使用逻辑函数（或称 sigmoid 函数）。它也在 OpenCV 库中得到了实现。在本教程中，您将学习如何应用 OpenCV 的逻辑回归算法，我们将从自己生成一个自定义的二分类数据集开始。 […]
使用 OpenCV 为机器学习进行图像向量表示
在将图像输入机器学习算法之前，通常会对其进行预处理，其中一个步骤就是将图像转换为特征向量。正如我们将在本教程中看到的，将图像转换为特征向量有几个优点，这使得后者更加高效。在 […]
OpenCV 中的 K-均值聚类及其在颜色量化中的应用
K-均值聚类算法是一种无监督机器学习技术，旨在将相似的数据分组到不同的簇中，以揭示数据中肉眼可能不明显的模式。它可能是最广为人知的数据聚类算法，并在 OpenCV 库中得以实现。在本教程中，[…]
使用 OpenCV 进行图像分类的随机森林
随机森林算法是集成机器学习算法家族的一部分，是袋装决策树的一种流行变体。它也在 OpenCV 库中得到了实现。在本教程中，您将学习如何应用 OpenCV 的随机森林算法进行图像分类，我们将从一个相对简单的纸币数据集开始，然后 […]
使用 OpenCV 进行图像分割的正态贝叶斯分类器
朴素贝叶斯算法是一种用于监督机器学习的简单而强大的技术。其高斯变体在 OpenCV 库中得到了实现。在本教程中，您将学习如何应用 OpenCV 的正态贝叶斯算法，首先在一个自定义的二维数据集上应用，随后用于图像分割。 完成本教程后，您将 […]
使用 OpenCV 进行图像分类和检测的支持向量机
在之前的教程中，我们探讨了使用支持向量机算法，这是 OpenCV 库中实现的最流行的监督机器学习技术之一。到目前为止，我们已经了解了如何将支持向量机应用于我们生成的自定义数据集，该数据集由分为两类的二维点组成。在 […]
OpenCV 中的支持向量机
支持向量机算法是最流行的监督机器学习技术之一，它在 OpenCV 库中得到了实现。本教程将介绍开始在 OpenCV 中使用支持向量机所需的基本技能，我们将使用自己生成的自定义数据集。在后续的教程中，我们将应用这些技能 […]
用于在 OpenCV 中实践机器学习的图像数据集
在您机器学习之旅的最初阶段，公开可用的数据集可以减轻您自己创建数据集的烦恼，让您专注于学习使用机器学习算法。如果这些数据集大小适中，并且不需要太多的预处理，就能让您练习使用 […]，那将更有帮助。
使用 OpenCV 进行 K-近邻分类
OpenCV 库中有一个模块实现了用于机器学习应用的 K-近邻算法。在本教程中，您将学习如何应用 OpenCV 的 K-近邻算法对手写数字进行分类。完成本教程后，您将了解：K-近邻算法的几个最重要特性。如何使用 […]