為什么python會(huì)有顏色？用python軟件畫(huà)彩案，只有烏龜路線有顏色，這是設(shè)置錯(cuò)誤造成的。解決方案如下:1.首先，使用opencv模塊讀取圖像數(shù)據(jù)，得到一個(gè)三維矩陣。2.然后用numpy模塊構(gòu)造一

為什么python會(huì)有顏色？

用python軟件畫(huà)彩案，只有烏龜路線有顏色，這是設(shè)置錯(cuò)誤造成的。解決方案如下:

1.首先，使用opencv模塊讀取圖像數(shù)據(jù)，得到一個(gè)三維矩陣。

2.然后用numpy模塊構(gòu)造一個(gè)與圖像大小相同的二維0矩陣。

3.然后將圖片第一個(gè)通道的像素值設(shè)置為零，相當(dāng)于去掉了圖片的藍(lán)色:a[:，:，0] C

4.如果要分離綠色，需要將第三個(gè)通道的像素值設(shè)置為零:a[:，:，0]ca[:，:，2] c

5.分別顯示紅色:a[:，:，0]ca[:，:，1] c

6.最后，它 不構(gòu)造零矩陣是可以的，所以你不用。;不需要調(diào)用numpy模塊。

用open-cv保存圖像所需要的函數(shù)？

:只需使用OpenCV自帶的cvRectangle函數(shù)即可。參數(shù)為(圖像、矩形左上角、矩形右下角、顏色和線條粗細(xì))、黑色cvScalar(0，0，0)和白色cvScalar(255，255，255)。

用cvLin

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

對(duì)于從事機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)是三門(mén)課程中最重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。我來(lái)分別解釋一下這三個(gè)方面在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用。

1.微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘子法、高等數(shù)學(xué)中的泰勒展開(kāi)等知識(shí)點(diǎn)都在機(jī)器學(xué)習(xí)中有應(yīng)用。比如在logistic回歸模型中求梯度時(shí)需要偏導(dǎo)數(shù)，優(yōu)化目標(biāo)使用牛頓迭代法，約束優(yōu)化問(wèn)題的SVM使用拉格朗日乘子法等等。，以及高等數(shù)學(xué)的其他知識(shí)點(diǎn)都或多或少的體現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中。

分解，張量分解，線性代數(shù)推薦系統(tǒng)中使用的非負(fù)矩陣分解NMF，PCA主成分分析中的特征值和矩陣運(yùn)算。我來(lái)貼一下之前用矩陣求導(dǎo)解決最小二乘問(wèn)題的公式推導(dǎo)過(guò)程，體會(huì)一下線性代數(shù)的重要性。

最小二乘的求解可以用梯度下降迭代或牛頓迭代求解，但也可以基于矩陣求導(dǎo)計(jì)算。其計(jì)算方法更加簡(jiǎn)潔高效，不需要大量迭代，只需要解一個(gè)正規(guī)方程組。

總之，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，線性代數(shù)比高數(shù)更重要。

3.概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)更重?？梢裕热鐦闼刎惾~斯分類和概率圖模型中用到的貝葉斯公式，高斯過(guò)程，最大熵模型和抽樣方法，NLP領(lǐng)域的大部分算法都和概率論有關(guān)，比如基于LDA的主題模型，基于CRF的序列標(biāo)注模型，分詞系統(tǒng)等等。

所以，要從事機(jī)器學(xué)習(xí)，高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)都是必不可少的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。