matlab如何量化圖像？imhist是MATLAB圖像處理模塊中的一個函數(shù)，用以提純圖像中的直方圖信息。在matlab的命令窗口中框輸入docimhist或helpimhist即可額外該函數(shù)的幫助信

matlab如何量化圖像？

imhist是MATLAB圖像處理模塊中的一個函數(shù)，用以提純圖像中的直方圖信息。在matlab的命令窗口中框輸入docimhist或helpimhist即可額外該函數(shù)的幫助信息。該函數(shù)主要用于查看圖像數(shù)據(jù)直方圖。在圖像增強技術(shù)中，圖像灰度級直方圖有著重要的是的意義，是直方圖直接修改技術(shù)、直方圖平衡化等一些圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)。

在matlab的命令窗口中然后輸入docimhist或helpimhist即可我得到該函數(shù)的幫助信息。

matlab中常用的函數(shù)有哪些？

matlab中具體方法的函數(shù)有：

abs(z):求復(fù)數(shù)z的模，同時也可以將字符串轉(zhuǎn)變或為不對應(yīng)的ASCII值

all（A）:若向量A的所有元素非零則結(jié)果為1

any（A）：向量A中任何一個元素非零，可是都為1

angle(z):求復(fù)數(shù)z的輻角

axis([xminxmaxyminymaxzminzmax]):新的定義法坐標(biāo)軸xyz軸的大值和最小值。

blkdiag(a,b,c……)：才能產(chǎn)生以abcd為對角線的矩陣

bar(x,y):該函數(shù)是才能產(chǎn)生直方圖

bar3:繪制三維實體直方圖

cat():更改維數(shù)拼接矩陣

ceil(x)：朝正無窮盡大方向取整

celldisp(b):是可以利用會顯示整個單元矩陣

機器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

對此搞機器學(xué)習(xí)的同學(xué)來說，高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計是最最重要的三門的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)了。下面我來四個那說明這三方面在機器學(xué)習(xí)中的作用

一.高等數(shù)學(xué)高等數(shù)學(xué)里面的微積分、牛頓迭代、拉格朗日乘數(shù)法、泰勒發(fā)動了攻擊等等知識點在機器學(xué)習(xí)中都有應(yīng)用形式到?；蛘咴谶壿嫽貧w模型求梯度時候需要求偏導(dǎo)、360優(yōu)化目標(biāo)在用的牛頓迭代方法、帶約束力優(yōu)化軟件問題的SVM是需要應(yīng)用拉格朗日乘數(shù)法等等，另外其它高等數(shù)學(xué)的知識點在機器學(xué)習(xí)中或多或少也有可以體現(xiàn)。

二.線性代數(shù)推薦系統(tǒng)建議使用的SVD分解成、張量可分解、非負(fù)矩陣分解NMF，PCA主成分分析中求特征值、矩陣運算。下面我貼幫一下忙之后我用矩陣求導(dǎo)解最小二乘問題的公式推導(dǎo)過程，是可以體會幫一下忙線性代數(shù)的重要程度。

最小二乘的解，可以是從梯度下降迭代或牛頓迭代方法求高人，但也也可以基于矩陣求導(dǎo)來可以計算，它的計算越來越以簡潔高效穩(wěn)定，不需要大量迭代，再解一個相對正規(guī)方程組。

其實，線性代數(shù)是對機器學(xué)習(xí)來說比高數(shù)還有用。

三.概率論與數(shù)理統(tǒng)計概率論與數(shù)理統(tǒng)計的話更重要了，諸如素凈貝葉斯分類和概率圖模型要用的貝葉斯公式，高斯過程、大熵模型，采樣方法，NLP領(lǐng)域的大部分算法都與概率論相關(guān)，像基于組件LDA的主題模型、基于條件CRF的序列標(biāo)注模型、分詞系統(tǒng)等等。

因為要搞機器學(xué)習(xí)，高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)和概率論與數(shù)理統(tǒng)計也是必不可少的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。