Google ML

15 - Lesson 1 - Supervised Learning 與 Unsupervised Learning 監督式學習與非監督式學習的介紹和比較

OpenCV

15 - OpenCV 當然也有像 ps 圖層的功能! 什麼圖片也能加減法! Add, Subtract, AddWeighted

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16 - Lesson 2 - 監督式學習(Supervised Learning)中兩大問題 - Regression & Classification(回歸與分類)

OpenCV

16 - 運用 OpenCV 幫助我們找圖片的輪廓(高斯模糊、Canny) cv2.GaussianBlur, cv2.Canny

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17 - Lesson 3 - 多維度線性回歸解(N-D Regression), 交叉熵(cross-entropy)與均方差(MSE) 作為誤差函數計算所帶來的不同

OpenCV

17 - 運用 OpenCV 的終極圖層處理大全, 想P圖該怎麼P (bitwise_or, and, xor, not, addWeighted)

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18 - Lesson 4 - 什麼是ML模型訓練的目標 回歸模型(Regression model), 分類模型(Classification model)的運算

OpenCV

18 - 運用 OpenCV 做圖片二值化，產生黑白的圖片吧！cv2.threshold 各種選擇參數大全

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19 - Lesson 5 - 接下來幾天作為範例的「訓練資料集介紹」、範例「資料集訓練前分析」(順便補上整個ML訓練流程，作為系列文章中的訓練階段參考)

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19 - OpenCV 的圖片自適應二值化，產生更好效果的黑白圖片！cv2.adaptiveThreshold