NYC's Blog 机器视觉实战2：基于Haar特征的目标检测
Haar Cascades是Paul Viola和Michael Jones在2001年发表的论文"Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features"中提出的一种目标检测算法。论文中写的非常细致，网上相关的文章也很多，作为一个非学院派、业余AI爱好者就只简单说一下其原理。我们知道一个好的分类模型一般至少需要两个...
机器视觉实战1：Ball Tracking With OpenCV
本文是机器视觉实战系列第1篇，实现的一个通过颜色来小球的检测和运动轨迹跟踪，效果如下：原文出处：Ball Tracking with OpenCV.项目学习代码学习我使用的环境是：MacOS+Python3.7.4+OpenCV 4.2.0.相比于原文，我对代码做了一些小修改，并且加了一些中文注释，方便你理解。整个项目代码如下：import argparse
import time
from...
机器视觉实战0：开篇
本系列主要是分享一些网上的机器视觉实战项目，会长期更新，以下是本系列的一些信息，供参考。项目来源？项目主要收集自互联网上公开的教程（大多会是国外网站上的英文教程），仅做学习使用，每篇文章会附上原始出处。有兴趣的可阅读原文，就当是练习英语水平了。有没有GitHub项目？文章中会有完整的代码，我也建了一个对应的项目：machine-vision-in-action.涉及了哪些知识？机器视觉主要涉...
scikit-learn的ColumnTransformer和OneHotEncoder
本文介绍scikit-learn 0.20版本中新增的sklearn.compose.ColumnTransformer和有所改动的sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。ColumnTransformer假设现在有这样一个场景：有一个数据集，每个样本包含n个数值型(numeric)特征，m个标称型(categorical)特征，我们在使用这个数据集训练模型之...
Logistic Regression算法
在之前的《常见线性回归模型》一文中，介绍了机器学习中比较简单但又非常常用的线性回归模型，今天来介绍另外一个模型：Logistic Regression，这又是机器学习中用的非常多的一个模型。虽然Logistic Regression（后简称LR）里面带了回归字样(Regression)，但它实际是一个分类模型（关于回归和分类的区别见《机器学习介绍》）,更准确的说是一个二分类模型（0、1或者t...
朴素贝叶斯分类器
贝叶斯定理是概率论中非常有名的一个定理，而朴素贝叶斯（Naive Bayes）则是贝叶斯理论下非常有名的一个算法，在ML和NLP领域里面应用非常多。之前做过一些学习笔记，今天把原来的笔记再梳理了一下，发到博客上面来。如有不对之处，欢迎指正。另外，因为过的时间比较久了，当时整理时参考的一些出处已经记不得了，后面就不附出处了，开始正题。贝叶斯公式先看一下贝叶斯涉及到的一些概率论的概念：$$
P(...
箱型图介绍
箱型图（Box plot）是数据分析里面经常会使用的一种统计图，因形状如箱子而的名，有时也称为盒须图、盒式图、盒状图等。该图有以下的优势：不需要任何参数输入；对原始数据的分布没有任何假设；可以非常方便的识别出异常值。箱型图中表示的一个重要的点就是四分位数，所以先简单介绍一下四分位数。1 四分位数1.1 概念四分位数（Quartile）是统计学中分位数的一种，即把所有数值由小到大分成四等份，处...
常见线性回归模型
线性回归公式线性回归公式：$$
{
\hat y=\omega_0+\omega_1x_1+...+\omega_px_p
}
$$说明：数学上，我们把$\omega=(\omega_1,...,\omega_p)$称为系数（coefficient），$\omega_0$称为截距（intercept）。在机器学习里面，$y$是我们要预测的目标变量，$x_i$代表每个特征变量。$y$上面的小标...