机器学习算法一览表 附上opencv机器学习模块
机器学习算法一览表(中英对照)
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2) opencv的ml模块包含了如下的机器学习算法(opencv2.4.11)
opencv是比较流行的计算机视觉库,集成了很多优秀机器学习算法
#define CV_TYPE_NAME_ML_SVM "opencv-ml-svm" //支持向量机
#define CV_TYPE_NAME_ML_KNN "opencv-ml-knn" //K-近邻
#define CV_TYPE_NAME_ML_NBAYES "opencv-ml-bayesian" //正态贝叶斯分类器,并非朴素贝叶斯分类器(<span style="color: rgb(51, 51, 51); font-family: Arial; font-size: 14px; line-height: 26px;">Naïve Bayes Classifier</span>)
#define CV_TYPE_NAME_ML_EM "opencv-ml-em" //期望最大化
#define CV_TYPE_NAME_ML_BOOSTING "opencv-ml-boost-tree" //boost分类器
#define CV_TYPE_NAME_ML_TREE "opencv-ml-tree" //决策树分类器
#define CV_TYPE_NAME_ML_ANN_MLP "opencv-ml-ann-mlp" //感知器神经网络分类器
#define CV_TYPE_NAME_ML_CNN "opencv-ml-cnn" //卷积神经网络
#define CV_TYPE_NAME_ML_RTREES "opencv-ml-random-trees" //随机树分类器
#define CV_TYPE_NAME_ML_ERTREES "opencv-ml-extremely-randomized-trees" //随机森林分类器
#define CV_TYPE_NAME_ML_GBT "opencv-ml-gradient-boosting-trees" //梯度boost分类器</span>
(1).正态贝叶斯分类器(Normal Bayes Classifier), 实现类:CvNormalBayesClassifier
(2).K-近邻分类器(K-Nearest Neighbour Classifier), 实现类:CvKNearest
(3).支持向量机分类器(Support Vector Machines), 实现类:CvSVM
(4).期望最大化EM分类器(Expectation - Maximization),实现类:EM
(5).决策树分类器(Decision Tree), 实现类:CvDTree
(6).随机森林分类器(Random Trees (Random Forest) Classifier),实现类:CvRTrees+CvForestTree。
(7).超随机森林分类器(Extremely randomized trees Classifier), 实现类:CvForestERTree。
(8).boost分类器(Boosted tree classifier): 实现类:CvBoostTree+CvBoost
(9).梯度boost分类器(Gradient Boosted Trees), 实现类:CvGBTrees。
(10).人工神经网络分类器(Artificial Neural Networks), 实现类:CvANN_MLP
opencv机器学习类继承关系图:
虽然还没学机器学习 ,先保存下来! 学习opencv,以后用到时候打开看看!
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