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！