Advertisement

视觉机器学习精华20讲——谢剑斌

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《视觉机器学习精华20讲》由谢剑斌精心编著，深入浅出地讲解了视觉机器学习的核心概念、关键技术及应用案例，旨在帮助读者构建坚实的技术基础与实践能力。 《视觉机器学习20讲》，作者谢剑斌，扫描版。书籍略微有些模糊，但不影响阅读。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 视觉机器学习精华20讲——谢剑斌
    优质
    《视觉机器学习精华20讲》由谢剑斌精心编著，深入浅出地讲解了视觉机器学习的核心概念、关键技术及应用案例，旨在帮助读者构建坚实的技术基础与实践能力。 《视觉机器学习20讲》，作者谢剑斌，扫描版。书籍略微有些模糊，但不影响阅读。
     
  • 降维与度量学习的机器学习视频精讲
    优质
    本课程深入浅出地讲解了降维和度量学习在机器学习中的应用原理及实践技巧，适合希望提升模型性能的研究者和技术人员观看。 在机器学习领域，降维和度量学习是非常重要的概念，它们对高效的数据处理和模型构建有着深远的影响。其中，降维技术用于解决大数据集中的维度灾难问题；而度量学习则关注如何通过优化相似性度量来提升学习性能。 降维是将高维数据转换为低维表示的过程，以减少计算复杂性和提高模型的解释性。这通常涉及到特征选择、特征提取和非线性映射等方法。例如，k近邻算法利用数据点之间的距离进行分类决策；通过降维可以快速定位最近邻居，从而提升分类效率。此外，多维标度（MDS）和t-SNE等低维嵌入技术旨在保持高维数据集的局部结构，并将其投影到更低维度的空间中。主成分分析（PCA）是另一种常用的降维方法，它通过寻找数据方差最大的方向来创建新的特征，从而保留大部分信息。核化线性降维，如核PCA，则通过引入核函数将非线性可分的数据映射至高维空间后再进行线性处理。 度量学习旨在优化相似性和距离的计算方式，在同类样本间缩小距离而在异类样本间增大差距。这种方法在图像识别和推荐系统等任务中尤为有用，能够改进传统的欧氏或曼哈顿距离以适应特定应用需求。例如，Fisher Score通过最大化类别间的差异并最小化类别内的变化来调整权重分配，从而使分类边界更加清晰。 这些技术广泛应用于人工智能领域，尤其是在深度学习模型的预处理阶段用于减少计算资源消耗和加快训练速度；同时在卷积神经网络的后期层中优化特征表示。降维与度量学习是构建高效机器学习系统的重要工具，能够帮助我们更好地理解和利用高维度数据，并提高模型的整体性能。 通过深入理解这些方法及其应用，我们可以进一步提升自己在人工智能领域的专业技能和知识水平。
     
  • 计算机视觉讲解机器视觉的
    优质
    本课程深入浅出地介绍计算机视觉与机器视觉的基础理论和技术应用，涵盖图像处理、特征提取及识别等多个方面，旨在帮助学员掌握相关技术并应用于实际场景中。 计算机视觉是一门研究如何使计算机能够“看”的学科。“看”不仅意味着捕捉图像，更重要的是理解并解释这些图像内容的能力。其目标是从二维图像中恢复出三维信息，并生成语义化的描述。 这项技术的重要性体现在几个方面：首先，它有助于实现真正的人工智能；其次，它是信息科学领域中的重大挑战之一；最后，计算机视觉的发展将极大促进自然人机交互方式的进步。 计算机视觉的应用实例包括异常行为检测、步态识别、图像配准与融合和三维重建等。该技术不仅与其他学科如模式识别和人工智能密切相关，还通过心理物理学的研究成果来理解人类的视觉系统，进而建立更有效的模型。 Marr提出的视觉计算理论框架将视觉研究分为三个层次（计算理论层、表达算法层以及硬件实现层）及三个阶段（低级视知觉、中级视知觉与高级认知），这一结构为计算机视觉领域提供了重要的指导思路。尽管该框架存在一定的局限性，但它在过去几十年间对推动相关技术的发展起到了关键作用。 综上所述，计算机视觉不仅是一门深奥的技术科学，并且在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。随着科技的进步，它将在更多领域发挥重要作用。
     
  • 《视觉SLAM十四讲》学习笔记
    优质
    《视觉SLAM十四讲》学习笔记涵盖了基于相机的同步定位与地图构建技术的核心理论和实践技巧，旨在帮助读者深入理解并掌握视觉SLAM算法。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，在搭载特定传感器的主体于未知环境中移动并建立环境模型的同时，估计自身的运动状态。当主要使用的传感器为相机时，则称之为视觉SLAM。 视觉SLAM的过程主要包括以下几个步骤： 1. 读取和预处理来自相机的图像信息。 2. 视觉里程计计算相邻图像间相机的位置变化及局部地图特征。 3. 后端优化则利用不同时间点上由视觉里程计提供的相机姿态数据以及回环检测的信息，进行全局一致性优化。
     
  • 黄广斌-关于极限学习机的讲义
    优质
    《关于极限学习机的讲义》是由黄广斌编写的教学资料，深入浅出地介绍了极限学习机的基本原理、算法及其应用，是相关领域学习者的理想参考书籍。 极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）是一种基于前馈神经网络的机器学习算法。其主要特点是隐含层节点参数可以随机或人为设定且无需调整，而仅需计算输出权重来完成学习过程。ELM以其高效的学习速度和强大的泛化能力，在分类、回归、聚类及特征学习等众多领域得到广泛应用。
     
  • [清华大学] 机器学习课程讲义
    优质
    《清华大学机器学习课程讲义》是为在校学生及机器学习初学者编写的系统性教学材料，涵盖了监督学习、无监督学习等核心内容，并辅以实际案例解析与编程实践指导。 清华大学开设的机器学习课程是面向研究生的基础入门级课程。
     
  • 机器视觉及其应用系列讲座——第一讲：机器视觉发展概述
    优质
    本讲座为机器视觉及其应用系列的第一讲，将全面介绍机器视觉的发展历程、关键技术及未来趋势，旨在帮助听众构建对这一领域的基本认知框架。 机器视觉的发展概况详细阐述了其起源。从早期的图像处理技术到现代深度学习算法的应用，机器视觉经历了显著的进步和发展。这一领域通过模拟人类视觉系统来实现自动化识别、检测和分类任务，在制造业、医疗健康、自动驾驶等多个行业发挥着重要作用。 随着计算能力的提升以及大数据时代的到来，机器视觉的研究与应用不断深入。从最初的模板匹配方法到现在的卷积神经网络（CNN），技术革新使得机器能够更准确地理解和解析图像数据。此外，跨学科合作也促进了该领域的快速发展，例如计算机科学、光学工程和认知心理学等多领域知识的融合。 总体而言，机器视觉已经成为推动智能系统发展的重要力量之一，并将继续在未来的科技创新中扮演关键角色。
     
  • 深度学习和计算机视觉基础讲义.zip
    优质
    本资料为《深度学习和计算机视觉基础讲义》，涵盖了深度学习与计算机视觉的基本理论、关键技术及应用实例，适合初学者系统学习。 深度学习与CV基础讲义.zip
     
  • 计算机视觉与机器学习及OpenCV
    优质
    本课程深入浅出地讲解了计算机视觉和机器学习的基础理论，并结合开源库OpenCV进行实践操作，旨在帮助学生掌握图像处理、特征检测等关键技术。 OpenCV是一个基于Apache 2.0许可的开源计算机视觉与机器学习库，在Linux、Windows、Android及Mac OS等多种操作系统上均可运行。它轻量且高效，包括一系列C函数以及少量C++类，并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口，实现了许多通用图像处理和计算机视觉算法。 我用两天时间从OpenCV官网下载了最新稳定版本的资源包，其中包括适用于Windows和Linux平台的源代码（opencv-4.6.0.zip 和 opencv-4.6.0.tar.gz），以及针对Windows、Android及iOS平台的SDK安装文件（分别为：opencv-4.6.0-vc14_vc15.exe, opencv-4.6.0-android-sdk.zip 和 opencv-4.6.0-ios-framework.zip）。