지난 시간에 우리는 머신러닝의 데이터를 어떻게 준비해야 하는지, train set과 validation set 그리고 test set에 대한 의미와 머신러닝 종류에 대해 간략히 살펴봤습니다. https://blog.naver.com/dorergiverny/223220592933 [머신러닝/딥러닝] 3. 머신러닝 톺아보기 YOLO error 오차 weight 업데이트 update 표본 층화추출 stratified 지도 준지도 비지도 학습 train data 지난 시간에 우리는 머신러닝의 기초 중 머신 러닝의 학습과 데이터 분할에 대해 알아봤습니다. https://bl... blog.naver.com 이번에는 OpenCV 를 활용해서 머신러닝 훈련과 예측을 하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
OpenCV는 다양한 머신러닝 모듈을 제공합니다. 이는 cv2.ml 모듈에 포함되어 있고 cv2.ml.StatModel 이라는 통계적 모델을 다루는 추상 클래스를 상속받아 만들어집니다.
각 클래스에 ...
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binary파일
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OpenCV
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predict
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random
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randomtree
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set_aspect
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statmodel
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svm
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svmsdg
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tick_top
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train
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기계학습
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머신러닝
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numpy
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nromalbayesclassifier
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npz
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concatenate
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create
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dtree
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em
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forest
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knearest
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learning
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logisticregression
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matplotlib
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multivariate_normal
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npy
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생성
원문 링크 : [머신러닝/딥러닝] 4. 머신러닝 알아가기 - OpenCV StatModel create 생성 train predict npy npz DTree Logistic Regression