2017-09-14 Alex Sun
1. 优化目标 SVM 即支持向量机(Support Vector Machines),是一种大间距分类算法。 回顾在逻辑回归中,一个样本的损失函数为: $$ Cost(h_\theta(x),y)=-ylog(h_\theta(x))-(1-y)log(1-h_\theta(x)) $$ 继续阅读 »
2016-05-16 litaotao
写在前面 本系列是综合了自己在学习spark过程中的理解记录 + 对参考文章中的一些理解 + 个人实践spark过程中的一些心得而来。写这样一个系列仅仅是为了梳理个人学习spark的笔记记录,所以一切以能够理解为主,没有必要的细节就不会记录了,而且文中有时候会出现英文原版文档,只要不影响理解,都不翻译了。若想深入了解,最好阅读参考文章和官方文档。 继续阅读 »
2016-04-01 Borg
Coursera 华盛顿大学机器学习系列课程回归分析第二周 那么这门课讲的其实还蛮简单的,主要关注如何得到w,所以都在搞gradient descent。John Hopkins的数据科学课程就难多了= =。 传送们 有道好方便,懒得搬啦。。。 继续阅读 »
2016-04-01 Borg
Coursera 华盛顿大学机器学习系列课程回归分析第一周 传送们 有道好方便,懒得搬啦。。。 继续阅读 »
2015-11-17 安兴乐-siler
计算机视觉 一颗中二的哨牙 袁勇的博客 小村长的博客 CNN以及深度学习方向 待读列表 继续阅读 »
2015-08-14 王财勇
本篇我们阐述对Github上给出的SDM程序,我们做的一些Bug修正。关于SDM for face alignment,请参考: 《 Supervised Descent Method and its Applications to Face Alignment》 more 我们的程序在开始阶段需要载入数据,由于数据层次不齐,所以需要做形状归一化。其中的一个必要操作就是裁剪图片,取出包含人脸的那部分区域。如下图: , 实际上我们不要这么大,我们只需要人脸的那部分,于是我们根据shape的包围盒并且向左上和右下拓展,扩大截取区域,得到: 但是在截取过程中,我们发现对于一些人脸过于靠近边界的图片,我们的截取区域超过了图片的范围,如图 继续阅读 »
2015-07-26 王财勇
本文是笔者在阅读众多资料,包括网上资料、教科书的基础上,编写而成。 其基本写作框架是: 1.从数学的角度,对奇异值分解做更加准确的描述,包括定义和性质; 2.matlab的奇异值分解函数简介; more 数学上的SVD 我们阐述关于SVD的定义。 【定义】令$A\in R^{m\times n}$,则存在正交矩阵 $U\in R^{m\times m}$, $V\in R^{n\times n}$使得: $$ A=U\Sigma V$$,其中$$\Sigma = diag(\Sigma_1,O) \in R^{m\times n}$$且 $\Sigma_1=diag(\sigma_1,\sigma_2,...,\sigma_r) 继续阅读 »
2020-12-07 安兴乐-siler
好久之前写过K-Means, 但写的极其丑陋,使用的时候还得用 sklearn.cluster.KMeans 包来干。最近需要手撕k-Means,自己也受不了多重for 循环这么disgusting的方式。sklearn.cluster.KMeans等包加入了相当多细节优化和向量化计算,同时也想能否用 numpy 来原生实现更高效的加速。在网上找了半天,终于看到简洁又高效的numpy 实现 了。 继续阅读 »
2018-12-01 石头人m
一.常用的时间序列模型 常用的时间序列模型有:自回归模型 AR(p)、移动平均模型 MA(q)、自回归移动平均模型 ARMA(p,q)、自回归差分移动平均模型 ARIMA(p,d,q), 可以说前三种都是 ARIMA(p,d,q)模型的特殊形式。 继续阅读 »
2015-07-06 王财勇
首先说明一下我的安装环境: 操作系统:Win7 64位 SP1 Matlab: 2012a 64位& 2013a 64位(两个版本均试验过) Visual Studio:2010 sp1旗舰版 下面介绍具体的安装方法: more Windows SDK 7.1 的安装(Win 7 64bit,x64平台) 闲话少说,先准备素材。这里我已经为您准备好了一切。 Windows SDK 7.1 安装包 vs2010 sp1 VC-Compiler-KB2519277 注意:在安装VS2010时还自动安装了 Microsoft Visual C++ 2010 x86 Redistributable - 10.0.30319 及更高版本 继续阅读 »