基于图像梯度场的线检测霍夫变换。
1. 操作灰度图像，而不是黑白位图。 2. 霍夫变换的实现不涉及循环，运算速度快。 3. 能够检测线段的两端。
2022-01-15 22:17:49
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这个阶段一直在做和梯度一类算法相关的东西，索性在这儿做个汇总，
一、算法论述
梯度下降法(gradient descent)别名最速下降法（曾经我以为这是两个不同的算法-.-）,是用来求解无约束最优化问题的一种常用算法。下面以求解线性回归为题来叙述：
设：一般的线性回归方程（拟合函数）为：（其中的值为1）
则这一组向量参数选择的好与坏就需要一个机制来评估，据此我们提出了其损失函数为(选择均方误差)：
我们现在的目的就是使得损失函数取得最小值，即目标函数为：
如果的值取到了0，意味着我们构造出了极好的拟合函数，也即选择出了最好的值，但这基本是达不到的，我们只能使得其无限的接近于0，当
2022-01-14 21:34:04
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pyLinearRegression
具有l2-norm（Ridge回归）的线性回归的Python实现
用法
专案追踪志上的一系列网志文章
每个算法都包含在其自己的文件夹中。
依存关系
Python 3+
麻木
matplotlib仅用于演示
免责声明
仅用于教育目的。 使用风险自负。
2022-01-09 19:33:10
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使用随机梯度下降法解决无约束优化问题。
2022-01-08 21:49:32
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该文档说明了一阶微分图像锐化的原理。通过阅读冈萨雷斯的数字图像处理第三版中的相关章节，总结了一阶微分图像锐化的原理。
2022-01-08 15:54:28
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