图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就可以称为图像的边缘。
Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。Canny 边缘检测的数学原理和算法实现这里就不再了，有兴趣的读者可以查阅专业书籍，本文主要介绍如何在OpenCV中对图像进行Canny 边缘检测，下面就来看看这...
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2015-03-11 17:24:03
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计算机是用n位0和1来表示数字的，这样很容易表示正数，但是怎么表示负数呢？
人类聪明的大脑想到了用第一位来表示符号，0代表正数，1代表负数。这种表示方法最好理解，叫做原码。
但是计算机在计算的时候，为了简化，需要把减法当做加法运算。这个很简单，负数不就是干这个的吗？比如2-1=2+（-1）。
但是负数如果按照原码表示的话，就不好办了，比如：
2-1=2+（-1）=00000010+1000...
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2015-03-08 14:22:09
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回归问题的条件/前提：1） 收集的数据2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。1. 线性回归假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。...
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2015-03-06 16:17:41
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下面是转载的内容，主要是介绍逻辑回归的理论知识，先总结一下自己看完的心得
简单来说线性回归就是直接将特征值和其对应的概率进行相乘得到一个结果，逻辑回归则是这样的结果上加上一个逻辑函数
这里选用的就是Sigmoid函数，在坐标尺度很大的情况下类似于阶跃函数
在确认特征对应的权重值也就是回归系数的时候
最常用的方法是最大似然法，EM参数估计，这个是在一阶导数能够有解的前提下
如果一阶导数无法...
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2015-03-06 15:58:28
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# -*- coding: cp936 -*-
from numpy import *
def loadDataSet():
dataMat = []; labelMat = []
fr = open('testSet.txt')
for line in fr.readlines():
lineArr = line.strip().split()
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2015-03-06 15:55:52
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在解决一些简单的分类问题时，线性回归与逻辑回归就足以应付，但面对更加复杂的问题时（例如对图片中车的类型进行识别），运用之前的线性模型可能就得不到理想的结果，而且由于更大的数据量，之前方法的计算量也会变得异常庞大。因此我们需要学习一个非线性系统：神经网络。
我在学习时，主要通过Andrew Ng教授提供的网络，而且文中多处都有借鉴Andrew Ng教授在mooc提供的资料。
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2015-03-05 14:56:33
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Matrix的数学原理平移变换旋转变换缩放变换错切变换对称变换代码验证Matrix的数学原理在Android中，如果你用Matrix进行过图像处理，那么一定知道Matrix这个类。Android中的Matrix是一个3 x 3的矩阵，其内容如下：Matrix的对图像的处理可分为四类基本变换：Tran...
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移动开发 时间：
2015-02-03 16:33:09
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Regularization能在一定程度上减少过拟合 在线性回归中，J(θ)修改为： 在逻辑回归中，J(θ)修改为： 不管是线性回归还是逻辑回归，梯度下降的计算公式都是：
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2015-01-28 18:09:20
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:http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/0b59cd803bf15ece9023d96e.html#sendhttp://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regressionLogistic regression （逻辑回归...
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2015-01-26 18:48:51
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232
