cvm:《计算机视觉》一书中算法的Python实现

上传者: 42134038 | 上传时间: 2022-11-14 12:13:25 | 文件大小: 211KB | 文件类型: ZIP
计算机视觉:模型学习和推理(算法) Simon JD Prince教授撰写的《计算机视觉:模型学习和推理》一书中算法的Python实现。 这本书,算法。 这些算法是根据本书中的章节进行组织的,这些章节介绍了与机器学习和计算机视觉有关的几个主题。 第四章 本章概述了用于将概率模型拟合到数据的方法。 本章涵盖了三种方法,每种方法都有两个示例:最大似然估计(4.1,4.4),最大后验(4.2,4.5)和贝叶斯方法(4.3,4.6)。 第一组示例用于单变量正态分布,而第二组示例用于类别分布。 Cahpter 6 本章重点介绍计算机视觉模型的两个主要类别。 那些在给定数据的情况下对世界状态的概率进行建模的模型(判别式),以及在给定世界状态的情况下对数据进行概率的建模的模型(生成式)。 本章只有一种算法,它是基本的生成分类器,可以在Chapter_6文件夹中找到。 此外,如书中所述,生成分类器用

文件下载

资源详情

[{"title":"( 18 个子文件 211KB ) cvm:《计算机视觉》一书中算法的Python实现","children":[{"title":"cvm-master","children":[{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 261B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"chapter_4","children":[{"title":"bayesian_cat_test.py <span style='color:#111;'> 589B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mle_cat_test.py <span style='color:#111;'> 396B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mle_univ_norm.py <span style='color:#111;'> 200B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mle_univ_norm_test.py <span style='color:#111;'> 839B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"map_cat.py <span style='color:#111;'> 254B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"bayesian_univ_norm.py <span style='color:#111;'> 1.12KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"map_cat_test.py <span style='color:#111;'> 591B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"map_univ_norm_test.py <span style='color:#111;'> 1.18KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mle_cat.py <span style='color:#111;'> 195B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"plots","children":[{"title":"bayesian_cat.png <span style='color:#111;'> 79.62KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"bayesian_univ_norm.png <span style='color:#111;'> 147.00KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"bayesian_univ_norm_test.py <span style='color:#111;'> 933B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"map_univ_norm.py <span style='color:#111;'> 238B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"bayesian_cat.py <span style='color:#111;'> 256B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.55KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"chapter_6","children":[{"title":"basic_gen_classifier.py <span style='color:#111;'> 2.33KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"chapter_7","children":[{"title":"mog.py <span style='color:#111;'> 893B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明