python 离散序列极值点 / 张生荣

python 寻找离散序列极值点的方法

使用 scipy.signal 的 argrelextrema 函数(API),简单方便 import numpy as np import pylab as pl import matplotlib ...

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotli ...

有一组4096长度的数据,需要找到一阶导数从正到负的点,和三阶导数从负到正的点,截取了一小段. 394.0 388.0 389.0 388.0 388.0 392.0 393.0 395.0 395. ...

本文主要给大家介绍了梯度下降法及利用Python实现的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说,来一起看看详细的介绍吧. 梯度下降法介绍梯度下降法(gradient descent),又名最速 ...

从这节算是开始进入"正规"的机器学习了吧,之所以"正规"因为它开始要建立价值函数(cost function),接着优化价值函数求出权重,然后测试验证.这整套的 ...

本文介绍了python opencv之SURF算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: SURF算法基础 opencv总SURF算法的使用原理: 上节课使用了SIFT算法,当时这种算法效率不高,需要 ...

本文介绍了python opencv之SIFT算法示例,分享给大家,具体如下: 目标: 学习SIFT算法的概念学习在图像中查找SIFT关键的和描述符原理: (原理部分自己找了不少文章,内容中有不少 ...

神经网络在机器学习中有很大的应用,甚至涉及到方方面面.本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算.同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用. 首先,当我们建立一个回归和分类模型的时候,无论 ...

梯度下降(Gradient Descent)算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法.当前流行的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现. 本文主要以线性回归算法损失函数求极小值来说明 ...

本文实例讲述了Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.相关概念例如要从一个线性分布的途中抽象出其y=kx+b的分布规律特征是输入变 ...

最小二乘法Least Square Method,做为分类回归算法的基础,有着悠久的历史(由马里·勒让德于1806年提出).它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可以简便地求得 ...

题目: 1. 利用拉格朗日乘子法 #导入sympy包,用于求导,方程组求解等等 from sympy import * #设置变量 x1 = symbols("x1") x2 = ...

本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.SIFT 1.1.sift的定义 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant ...

本文实例为大家分享了python批量梯度下降算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下问题: 将拥有两个自变量的二阶函数绘制到空间坐标系中,并通过批量梯度下降算法找到并绘制其极值点大体思路: 首先, ...

图像的全景拼接包括三大部分:特征点提取与匹配.图像配准.图像融合. 1.基于SIFT的特征点的提取与匹配利用Sift提取图像的局部特征,在尺度空间寻找极值点,并提取出其位置.尺度.方向信息. 具体步 ...

一.概述这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的. ...

目录概述例子通俗解释数学推导误差评估方法梯度下降批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法案例一概述线性回归的定义是: 目标值预期是输入变量的线性组合. 线性模型形式简单, 易 ...

目录最小二乘法代价函数与最小二乘法向量到子空间的距离与最小二乘法最小二乘法与多项式拟合多项式拟合结果绘图: 最小二乘法与多元线性回归多元线性回归结果绘图: 最小二乘法大部分的最小二乘法公 ...

目录复习一.边缘提取 1.什么是边缘 2.什么是边缘提取二.Sobel算子三.Canny边缘检测算法 1.算法步骤 2.高斯平滑 3.非极大值抑制 4.双阈值检测四.相关代码复习 (1)梯 ...

目录图像特征-SIFT尺度不变特征变换 1.1图像尺度空间 1.2多分辨率金字塔 1.3高斯差分金字塔 1.4DoG空间极值检测 1.5关键点的精确定位 1.6消除边界响应 1.7特征点的主方向 1 ...