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Retinex 算法

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     2、Retinex 算法发展历程 2.1 基于迭代的 Retinex 算法 2.1.1 Frankle-McCann Retinex 算法 2.1.2 McCann99 Retinex 算法 2.2基于中心环绕的 Retinex 算法 2.2.1SSR算法（单尺度） 2.2.2MSR算法（多尺度） 2.2.3...

     xgboost是机器学习集成学习boosting系列算法中的一种。现在具体讲解一下xgboost算法过程推导。 目录一.xgboost1.xgboost的原理1.1定义模型：1.2.损失函数定义2.模型学习3.树的复杂度4.枚举所有不同树结构的贪心法5....

     本文主要从如下五个方面进行介绍：基本推导，松弛因子，核函数，SMO算法，小结五个方面以%%为分隔，同时有些地方需要解释或者注意一下即在画有---------符号的部分内。 本文主要介绍的是理论，并没有涉及到代码，...

     最近经常看到群里有人在说cordic，觉得用处还蛮大的，所以私下学习了一下，果然很强大！本系列打算更新CORDIC的原理、乘法器、触发器、sin与cos函数、tan函数等系列。一、COR...

     目标检测无非做两个事情，一是检测出该目标在图片或者视频里面所处的位置以及该目标的类别。二是对于有多个目标的图片，检测出所有目标所处的位置及其类别。那么对于第一个要解决的问题，我们可以来了解具体需要干...

     Chan算法原理 ...该算法的推导前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量，对于实际环境中误差较大的测量值，比如在有非视距误差的环境下，该算法的性能会有显著下降。二维情况下，可分为只有三个点参与定

     与Adaboost算法类似，GBDT也是使用了前向分布算法的加法模型。只不过弱学习器限定了只能使用CART回归树模型，同时迭代思路和Adaboost也有所不同。 在Adaboost算法中，我们是利用前一轮迭代弱学习器的误差率来更新...

     这个系列就让对算法头疼的同学能快速的掌握基本的算法。过年放假阶段玩了会游戏NBA2K17的生涯模式，没有比赛的日子也都是训练，而且这些训练都是自发的，没有人逼你，从早上练到晚上，属性也不涨，但是如果日积月累...

     算法起源——Patchmatch patchmatch算法是为了图像编辑而提出的，通过找到与边缘部分最匹配的其他部分来填补边界区域，从而达到自然的效果。算法的关键是可以通过随机采样找到一些好的补丁匹配，并且由于图像的连续...

     概述以监督学习为例，假设我们有训练样本集 ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 ，它具有参数 ，可以以此参数来拟合我们的数据。为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经...

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