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1.不会算法如何学习机器学习？
2.计算机视觉算法有哪些？CV算法

不会算法如何学习机器学习？

       先看看相关的码博图书：要有好几本作为参考，最好是码博角度差异大、深浅程度不同，码博比如系统的码博导论式的、深入的码博有推导的、浅出的码博计数器源码手把手的。它要充当不同学习过程中的码博工具书。

       网络教程：比如Andrew Ng的码博、各种专题的码博博客，有针对地找相应的码博教程，相对着看，码博网络资源比如cto学院的码博课程跟书的表达方式毕竟是不一样的，也是码博很有益的信息源。

       paper：比如学CNN的码博时候，就搜一堆论文来，码博集中一段时间看一轮，一定要有针对性，带着很明确的问号去看。

       开源资源：很多很多东西，其实都有人做出来开源了，直接拿来用，源码github一边用一边理解，甚至可以学习源码。

       关注这个领域：关注相关的会议期刊，关注大牛们（Hinton、Bengio、LeCun等）的动向，微博加一堆领域大牛每天看一眼他们分享什么上来。

       基础知识：线代、统计、概率、源码数数学分析；信息论方面基本概念要理解，比如要知道相对熵是什么意思和怎么算；凸优化和最优估计相关内容，在各种各样问题中都会遇到，学好了可以帮大忙。

       机器学习主要就是找到目标函数并且做参数估计，虽然有很多现成工具，但是不熟悉优化问题的话，会很抓瞎。

       熟悉几个模型：神经网络（SAE、RBM、源码 框架CNN等）、SVM、最大熵、CRF、随机森林、GMM等等。了解不同应用场景下各种模型有什么优劣，挑一些自己以后可能常用到的多练习。

计算机视觉算法有哪些？CV算法

       计算机视觉是深度学习领域内备受关注的分支，它汇聚了计算机科学、订单 源码数学、工程、物理学以及心理学等多个学科的知识。关于计算机视觉算法有哪些，业内专家给出了以下解答。

       早期算法包括：

       子空间（线性降维）

       PCA（主成分分析）：旨在最大限度地保留原始数据的主要信息，同时降低冗余信息；

       LDA（线性判别分析）：通过增大类间差距、减小类内差距来实现分类；

       非线性降维：流形学习、加入核函数等方法。

       ICA（独立成分分析）：相较于PCA，ICA在处理光照、人脸表情、姿态等方面具有更好的效果，但其泛化能力有限。

       HMM（隐马尔可夫）：相比其他算法，HMM在处理光照变化、表情和姿态变化等方面更加鲁棒。

       后期算法：通过loss函数优化模型结构，从而得到具有区分度的特征。

       常用算法总结：

       计算机视觉相关算法的源代码；

       计算机视觉常用算法博客。

       特征提取算法（寻找关键点）：

       (1) SIFT（尺度不变特征变换）：具有尺度不变性，能够在图像中检测到关键点；

       (2) SURF（加速稳健特征，SIFT加速版）：通过构建Hessian矩阵，判断当前点是否为邻近区域中更亮或更暗的点，从而确定关键点位置；

       优：特征稳定；

       缺：对于边缘光滑的目标提取能力较弱。

       (3) ORB：结合Fast与Brief算法，为Fast特征点增加方向性，实现旋转不变性，并提出金字塔方法解决尺度不变性问题；

       ORB算法速度是SIFT的倍，是SURF的倍。

       经观察，ORB算法在特征点标记时数量较少，如图所示。

       SIFT、SURF、ORB实现；

       (4) FAST角点检测：主要考虑像素点附近的圆形窗口上的个像素，通过比较像素强度，判断是否为角点；

       非极大值抑制：在存在多个关键点时，删除角响应度较小的特征点。

       (5) HOG（方向梯度直方图）；

       (6) LBP（局部二值特征）：论述了高维特征与验证性能的正相关关系，即人脸维度越高，验证的准确度就越高。

       (7) Haar：