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摘要： 我们已经知道：高光谱图像的每一个像素，本质上是一个高维光谱向量，其波段数量可能达到上百维。 这固然提供了更多的信息，但于此同时也极大增加了计算量。 并且，结合实际生活，你会发现一个新的问题： 大量特征间的重要性并不等价。 举个例子：假设我们要区分三种动物：猫、狗和老虎。 现在我们为每只动物记录一系列 阅读全文

摘要： 在第一篇中我们已经提到：高光谱图像的每一个像素，本质上是一个高维光谱向量。 如果一个像素有 100 个波段，那么它就可以表示为： \[\mathbf{x} = (I_1, I_2, \dots, I_{100}) \]既然每个像素是一个向量，我们又知道了高光谱图像的经典应用就是识别物质，那么一个很自 阅读全文

摘要： 新分类关于高光谱成像，是近期的主要长篇内容。 1. 什么是高光谱图像？ 1.1 RGB 图像 在日常生活以及之前的 CV 相关内容里，我们演示使用的图像数据都是 RGB 图像，在之前的图像处理基础中我们也介绍过这一点。 再简单复述一下要点：大量出现在我们日常生活中的彩色图像基本都是 RGB 图像，这 阅读全文

摘要： 一点前言：之前完成了吴恩达深度学习的相关内容，最近忙于毕设，更新可能没之前那么频繁。这个新开的分类关于模型评估的各种指标的详解，之前翻看书籍总是被一堆很官方化的概念和密密麻麻的符号搞的看不下去，因此，这次的中心思想是以尽可能通俗的语言、精简的篇幅来讲解这类概念并辅以实例。 不多废话，以下为正文。 1 阅读全文

摘要： 课程 周数 类别 内容 课程一：神经网络和深度学习 第一周：深度学习简介 理论 （1）深度学习简介 实践 无 第二周：神经网络基础 理论 （1）回归基础 （2）分类与逻辑回归 （3）梯度下降法 （4）损失函数与传播 （5）向量化 （6）向量化的反向传播 实践 E & C 第三周：浅层神经网络 理论 阅读全文

摘要： 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记，目前已完结，点击进入全集目录 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五 阅读全文

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