demi的博客

噪声是干扰和妨碍人类认知和理解信息的重要因素，而图像噪声则是图像中干扰和妨碍人类认识和理解图像信息的重要因素。由于噪声本身具有不可预测性，可以将它当做一种随机误差（这种误差只有通过概率统计的方法来识别）。因此，图像噪声可以视为一种多维随机过程，可以选择随机过程的概率分布函数和概率密度函数来作为对图像噪声进行描述的方法。

学习算法的预测误差，或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分：偏差(bias)，方差(variance) 和噪声(noise)。在估计学习算法性能的过程中，我们主要关注偏差与方差。因为噪声属于不可约减的误差 (irreducible error)。

我们必须要明白我们是如何看到一个物体的，我们在现实生活中看到某一物体的颜色并不是这个物体真正拥有的颜色，而是它所反射的(Reflected)颜色。换句话说，那些不能被物体所吸收(Absorb)的颜色（被拒绝的颜色）就是我们能够感知到的物体的颜色，所以最终的颜色要由光源的颜色以及物体的颜色来共同决定。

图像增强的目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的的增强图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体的特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，将强图像判读和识别效果，满足某些特征分析的需求。

深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，本文我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。

大数据技术和人工智能技术的广泛推广应用让我们的生活变得更加方便快捷，而以此为基础创建智慧交通管理模式，能够对我国目前的交通拥堵问题进行有效地解决，让我国的交通领域能够实现规范发展，提高交通方面的管理效率。

当今，由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。

很多人对机器学习的边界范围似是而非，机器学习是人工智能吗？机器学习与大数据、云计算有什么关系？机器学习是不是就是数据挖掘？机器学习是不是就是算法，就是统计学？深度学习是不是机器学习的升级版？

人工智能的实际应用正在飞速发展。根据世界知识产权组织（WIPO）给予的数据，在2013年至2017年间，与人工智能相关的专利申请量已增加了近三倍，达到55000多项。专利申请的增加反映了人工智能领域目前正在经历一股“淘金热”，我们也可以看到人工智能几乎在每个行业中都变得至关重要。

特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。