看完了ICA的一整套原理介绍后,感觉完整的介绍和andrew ng的课程中的ICA特征提取关系不是很大:在ICA的理论中,主要用于盲源分离的,也就是混合的观测数据X,通过一个正交的且其范数为1的分离矩阵W(其实是实现旋转变换),分解为相互独立的原始信号数据S=WX.(这里要求S,W,X都为n*n的矩阵) 学习完成后自己有一些理解和不解. 数据处理 在实际的造作过程中,先通过均值削减和白化操作(也可通过PCA降维),把观测数据X变为一个,各个维数之间相互独立的新数据Z:让Z通过矩阵W分解为S,S=…

假设有一段文本:"I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢? 一个简单的方法就是使用词袋模型(bag of words model).选定文本内一定的词放入词袋,统计词袋内所有词在文本中出现的次数(忽略语法和单词出现的顺序),将其用向量的形式表示出来. 词频统计可以用scikit-learn的CountVectori…

scikit-learn机器学习的特征提取部分较多nlp内容,故学到一半学不下去,看完nltk再来补上 scikit-learn机器学习的特征提取这一章感觉讲的不是特别好,所以会结合着来看 首先是Dictvectorizer from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer onehot_encoder = DictVectorizer() X = [{'city':'New York'},{'city':'San Francisco'}…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…

转载出处:blog.csdn.net/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助.(1)goog…

在<机器学习---文本特征提取之词袋模型(Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words)>一文中,我们通过计算文本特征向量之间的欧氏距离,了解到各个文本之间的相似程度.当然,还有其他很多相似度度量方式,比如说余弦相似度. 在<皮尔逊相关系数与余弦相似度(Pearson Correlation Coefficient & Cosine Similarity)>一文中简要地介绍了余弦相似度.因此这里,我们比较一下欧氏…

此文为转载文章,尊重知识产权http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6601109此为原文链接,感谢作者! 以下链接是关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之…

关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的站点链接,当中有CV牛人的主页.CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码.CV领域的最新动态.国内的应用情况等等. (1)googleResearch: http://research.google.com/index.html (2)MIT博士,汤晓欧学生林达华. http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html (3)MIT博士后Douglas Lanman: http://web.…

深度学习(Deep Learning)是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经途径. 目前大部分表现优异的AI应用都使用了深度学习技术,引领了第三次人工智能的浪潮. 一. 深度学习的概念 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法. 其属于机器学习的范畴,可以说是在传统神经网络基础上的升级,约等于神经网络.它的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征. 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它…

一.卷积神经网络基础 知识点记录: 神经网络的基础概念主要是:卷积层.池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道之含义. 二维卷积层: 常用于处理图像数据,将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏置来得到输出.卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置. class Conv2D(nn.Module): def __init__(self, kernel_size): super(Conv2D, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.…