(下文内容为转载,不过已经不清楚原创的是哪里了,特此说明) 转自: http://www.cnblogs.com/dotLive/archive/2006/10/09/524633.html 该网址下面有更多的讨论. 最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术,它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares

注: 文章中所有的图片均来自台湾大学林轩田<机器学习基石>课程. 笔记原作者:红色石头 微信公众号:AI有道 前几节课着重介绍了机器能够学习的条件并做了详细的推导和解释.机器能够学习必须满足两个条件: 当假设空间\(\mathcal{H}\)的Size M是有限的时候,则\(N\)足够大的时候,对于假设空间中任意一个假设\(g\),都有\(E_{out}\approx E_{in}\) . 利用算法A从假设空间\(\mathcal{H}\)中,挑选一个\(g\),使\(E_{in}(g)\ap

搞自动化会经常遇到一个问题就是记录实时的曲线,通常做法是首先将数据保存在一个记事本中,或数据库.使用VB或DELPHI可以直接调用现成的控件画图,只是控制起来不方便.所以使用VC就需要程序来控制.在网上搜了好多就是 没有一个完整的例子.下面就是使用VC6.0实现画任意曲线的方法之一. void CLineView::OnLine() { // TODO: Add your command handler code here POINT pts[5]; long a[5]={20,50,60,10

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般能够看作是一个阶跃,既从一个灰度值在非常小的缓冲区域内急剧变化到还有一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同一时候也是图象切割所依赖的重要特征,边缘检測主要是图象的灰度变化的度量.检測和定位,自从1959提出边缘检測以来,经过五十多年的发展,已有很多中不同的边缘检測方法.依据作者的理解和实践,本文对边缘检測的原理进行了描写叙述,在此基础上着重对

最近同事想让要做一个绘图的控件.VC里面的画弧函数Arc需要提供外接矩形的坐标.同事觉得不好用,他更习惯圆弧插补的那种方式.于是看了看圆弧插补的东西.其实这种画弧方式就是提供圆弧的起点.终点和半径来画弧. 首先来简单介绍下圆弧插补: 有两种圆弧插补: G02     顺时针圆弧插补 G03    逆时针圆弧插补 圆弧插补编程(半径编程): 圆弧用编程功能G02 或G03 和其后圆弧终点坐标和半径值定义. 圆弧半径用字母“R”表示.如果圆弧小于180 度,半径用正数符号,如果大于180 度用负数符

转自:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要的,同时也是图象分割所依赖的重要特征,边缘检测主要是图象的灰度变化的度量.检测和定位,自从1959提出边缘检测以来,经过五十多年

本章的思路在于揭示VC Dimension的意义,简单来说就是假设的自由度,或者假设包含的feature vector的个数(一般情况下),同时进一步说明了Dvc和,Eout,Ein以及Model Complexity Penalty的关系. 一回顾 由函数B(N,k)的定义,可以得到比较松的不等式mh(N)小于等于N^(k-1)(取第一项). 这样就可以把不等式转化为仅仅只和VC Dimension和N相关了,从而得出如下结论: 1 mh(N)有break point k,那么其就是多项式级别

VC++动态链接库(DLL)编程深入浅出(zz) 1.概论 先来阐述一下DLL(Dynamic Linkable Library)的概念,你可以简单的把DLL看成一种仓库,它提供给你一些可以直接拿来用的变量.函数或类.在仓库的发展史上经历了"无库-静态链接库-动态链接库"的时代. 静态链接库与动态链接库都是共享代码的方式,如果采用静态链接库,则无论你愿不愿意,lib中的指令都被直接包含在最终生成的EXE文件中了.但是若使用DLL,该DLL不必被包含在最终EXE文件中,EXE文件执行时可

本文转载自 火光摇曳 原文链接:VC维的来龙去脉 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学习性提供了坚实的理论基础,但有时候,特别是对我们工程师而言

目录 第1章编译    2 1.1 简介    2 1.2 下载    3 1.3 解决方案    4 1.4 创建项目    5 1.5 复制文件树    6 1.6 不使用预编译头文件    8 1.7 包含目录    9 1.8 定义宏    10 1.9 编译前事件    11 1.10 修改 obj 的位置    13 1.11 编译yasm    14 1.12 编译汇编代码    15 1.12.1 Custom Build    15 1.12.2 .rules文件    17

第五讲 Training versus Testing 一.问题的提出 \(P_{\mathcal{D}}\left [ BAD   \mathcal{D} \right ]  \leq 2M \cdot exp(-2\epsilon^2N)\) \(\Leftrightarrow  P_{\mathfrak{D}}\left [ \left | E_{out} - E_{in} \right | > \epsilon \right ]  \leq 2M \cdot exp(-2\epsilon

转载地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915755 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用.将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图.这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位.本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种

1.概论 先来阐述一下DLL(Dynamic Linkable Library)的概念,你可以简单的把DLL看成一种仓库,它提供给你一些可以直接拿来用的变量.函数或类.在仓库的发展史上经历了“无库-静态链接库-动态链接库”的时代.      静态链接库与动态链接库都是共享代码的方式,如果采用静态链接库,则无论你愿不愿意,lib中的指令都被直接包含在最终生成的EXE文件中了.但是若使用DLL,该DLL不必被包含在最终EXE文件中,EXE文件执行时可以“动态”地引用和卸载这个与EXE独立的DLL文件

VC维的来龙去脉——转载自“火光摇曳” 在研究VC维的过程中,发现一篇写的很不错的VC维的来龙去脉的文章,以此转载进行学习. 原文链接,有兴趣的可以参考原文进行研究学习 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) 今天这篇文章的主要内容是第3课的笔记 ML Lecture 3: Gradient Descent 1.要真正理解梯度下降算法的原理需要一定的数学功底.比如微积分.泰勒展开式等等......本文将从一个下山的场景开始,先提出

1.  auto关键字 (1)auto的作用是让编译器自动推断变量的类型,而不需要显式指定类型.这种隐式类型的推导发生在编译期. (2)auto并不能代表实际的类型声明,只是一个类型声明的“占位符” (3)auto声明的变量必须马上初始化,以让编译器推断出它的实际类型. [编程实验]auto的基本用法 //1.1.cpp #include <iostream> #include <typeinfo> //编译:vc: cl 1.1.cpp // g++: g++ -std=c++1

去年用VC做了一个仿Win8 Metro风格的界面,感觉挺有意思,最近打算把实现过程和一些技术原理记录下来. 主要是风格上类似Win8,其实功能上很多借鉴了Android的操作方式.界面只支持两种大小的Metro磁铁. 原创博文,转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/mythou/p/3157205.html 1.主要实现了以下功能: 手指滑动切换页面. 图标位置交换. 从全部列表拖动添加到主页面. 主页面按钮拖动添加删除操作. 主页面按钮拖动添加到导航栏上. 背景更换

1 www.easyx.cn 下载 EasyX 库 我下的2014;解压后例如以下图: 2 依据自己的VC 版本号进行安装 3 在控制台画一个圆 #include <graphics.h> // 引用图形库 #include <conio.h> void main() { initgraph(640, 480); // 初始化画图窗体 circle(200, 200, 100); // 画圆,圆心(200, 200),半径 100 getch(); // 按随意键继续 closeg

 有n个小朋友,m颗糖,你要把所有糖果分给这些小朋友. 规则第 i 个小朋友没有糖果,那么他之后的小朋友都没有糖果..如果一个小朋友分到了 xx 个糖果,那么的他的权值是 f(x) = ox^2 + sx + u 没有分到糖果的小朋友的权值是 1 每种方案的权值是各个小朋友权值的乘积 求出所有方案的权值和   设g(i,j)表示前i个小朋友分j个糖果的权值乘积和 很容易得到一个式子 这个显然是一个卷积用FFT就可以处理 但是问题来了 我们如何得到ans呢 n<=1e8  朴素的算法不太行 要想办

转自:http://blog.csdn.net/droidphone/article/details/8434768 Multi-touch (MT) Protocol ------------------------- Copyright(C) 2009-2010 Henrik Rydberg<rydberg@euromail.se> 简介 ------------ 为了发挥新近的多点触摸和多用户设备的强大功能,为多点触摸定义一种上报详细数据的方法(比如有多个物体直接接触到设备的表面),是非