说明:梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函...
说明:应用背景SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征,由Bay在2006年首次提出,这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来,一般来说,标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍,并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及...