pattern-recognition

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최근 Coursera 교수의 Ng 's Machine Learning 과정을 완료했습니다. 그러나 역 전파 알고리즘을 이해하는 데 문제가 있습니다. 그래서 저는 Sigmoid 함수를 사용하여 backpropagation을위한 Bishop 코드를 읽으려고합니다. 나는 backpropagation이 무엇인지 설명하려고하지만 깨끗한 코드를 찾았지만 코드를 이해하

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베이 즈에서 특성 벡터를 지정하는 동안 Mahalanobis 거리의 곡선 그리기 R

패턴 인식 및 통계를 연구하고 있습니다. 코드를 명시 적으로 작성하는 대신 R에서 직접 함수를 사용하는 것이 좋습니다. 내 질문은 3 개 클래스 2 차원 문제에 는, 각 클래스에 대한 나의 특징 벡터는 일반적으로 공분산 행렬와 함께 배포되는 각 클래스에 대한 s <- matrix(c(1.2,0.4,0.4,8),nrow=2) 와 평균 벡터는 m1 <- t(c

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minst_digits 데이터 세트와 같은 char 데이터 세트 작성 방법

단일 문자에 대해 1000 개의 이미지가있는 62000 개의 글꼴 이미지 (0-9, AZ 및 az 이미지) 데이터 세트가 있습니다. 62000 행의 이미지 정규화 된 픽셀 값을 가진 CSV 파일을 작성했으며 레이블. 교육, 검증 및 테스트 데이터 세트에서이 CSV 파일을 추출하여 더 나은 정확성을 얻을 수 있는지 여부를 모르겠습니다. enter image

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Movavi와 유사한 배경 빼기

Movavi Photo Editor라는 소프트웨어가 있습니다. 배경 제거 (빼기) 기능이 있습니다. 사용자가 물체에 속한 이미지 영역과 배경에 속한 영역을 표시합니다. 이 작업은 객체와 배경이 어떻게 보이는지와 이미지의 배경을 제거하는 데 도움이되는 단서를 소프트웨어에 제공합니다. 예 : https://img.movavi.com/movavi.com.12/i

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Google 문서 도구에서 "주제"를 추적하는 탐색 탭

Google 문서 도구에서 "주제"를 추적하는 새로운 탐색 탭에 기능이 있습니다. 나는 이것이 어떻게 작동하고 그것이 현재 Google doc에서 쓰고있는 주제에 대해 구체적으로 알아 내기 위해 어떤 기능을 사용하는지 궁금합니다.

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패턴 인식 1d 데이터

일부 스펙트럼에서 패턴을 찾고 싶습니다. Spectrum image 패턴은 그림에서 회색 원으로 2와 같이 보입니다. 모든 데이터는 비슷하게 보입니다. 연한 파란색 선은 점선으로 된 진한 파란색 선인 원래 데이터로, 평균 6 점 이상입니다. 나는 어떤 크기로 창문을 만들고 데이터를 스캔하고 y 플럭스 값이 60 ish % 이하로 떨어지는 지 확인했지만 다른

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이미지 처리에서 엔트로피, 에너지, 평균, 왜곡, 분산, 관성 및 첨도의 차이점은 무엇입니까?

의학 영상 분야의 피쳐 추출 분야에서 특히 뇌종양 검출 분야에서 필자가 읽었으며 위의 피쳐 추출을 발견했으며 그 차이를 이해하지 못했습니다.

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3-4 구성된 클러스터링 사용자 정의 데이터를 시프트 알고리즘을 의미 I는 오브젝트 이름, x_coordinate, y_coordinate과 대응하는 온도로 구성 데이터를 클러스터링 싶지

기능. 위치 및 인접한 온도에 따라 인근 대상을 클러스터링하기위한 평균 제곱 클러스터링 알고리즘을 시도, 즉 고온 및 저온 영역을 식별합니다. 다음은 코드 및 작은 샘플 데이터입니다. 하지만 기본적으로 단일 클러스터 만 제공하지만 그래프를 표시 할 수는 없습니다. 나는 다음과 같은 코드에서 잘못 될 일을 알고 싶습니다 : import numpy as np

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PointCloud 분류 및 인식

사람, 자동차, 밴과 같은 점 구름을 인식하려고합니다. 이미 클러스터로 구분했습니다. PCL 인식 자습서를 사용해 보았지만 좋은 결과를 얻지 못했지만 응답 그룹화에 너무 많이 의존합니다. 점 구름이있는 신경망이 있습니까? 또는 그런 알고리즘? 이미지에서 많은 작업을했지만 지점 구름과 관련된 내용을 보지 못했습니다. 무엇을 시도 할 수 있는지에 대한 조언이

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부정적인 조정 된 rand 색인을 어떻게 해석 할 수 있습니까?

조정 된 랜드 인덱스 (ARI)는 두 클러스터를 비교하는 데 널리 사용되는 방법입니다. 불행히도, 나는 일반적으로 클러스터링 분석을 수행하고 비교 한 후에 음의 ARI를 얻습니다. 이러한 부정적인 ARI를 어떻게 클러스터의 차이점을 설명하기 위해 해석 할 수 있습니까? 그리고 나서 부정적인 ARI가 무의미하다면, 적절한 조치에 대한 제안?