前言 傅立叶分析的作用是把一个函数变成一堆三角函数的和的形式,也就是分解.首先引入的是傅立叶级数,Fourier级数的作用是把函数变为可数无限个三角函数的和,而且这些三角函数的频率都是某个基频的整数倍.如果这个基频无限趋近于0,那么在极限的情况下这函数的参数(频率)就连续了,将连续时域函数映射到连续的频域函数的变换就是标准的傅立叶变换. 由于工程采集的信号大多都是离散的,把时域离散化以后不可能在得到连续的频域函数,所以在频域上也不连续了,这种离散时域序列到离散频域序列的变换称之为离散傅立叶变换(

打算修改zxing 源码应用到其它方面,所以最近花了点时间阅读其源码,无意中找到这篇博客,条码扫描二维码扫描——ZXing android 简化源码分析 对过程的分析还是可以参考的.原作者给出的一个基本的UML序列图: (图像引用自http://blog.csdn.net/doonly2009/article/details/12175997) 结合上面的序列图,本文将本zxing 一维码部分的源码进行解析,有不对的地方忘大家给予指正,所有内容仅供大家参考.更正上图的一个小错误,DecodeTh

今天想了一下关于概率论的一维数据期望.方差以及高维数据的矩阵表示,突然想到为什么在一维中 方差的表示为:V(x) = E((x-E(x))2) 而到了高维,这样的表述就成了协方差呢?V(X) = E((X-µ)(X-µ)T), 它为什么可以表示协方差呢?于是拿出笔自己推到了一下,果然! 详细推导过程见下图: 所以,我们可以得出 V(X) = E((X-µ)(X-µ)T) 其实就是描述了变量之间的协方差,就是协方差矩阵.

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term coord(q,d):一次搜索可能包含多个搜索词,而一篇文档中也可能包含多个搜索词,此项表示,当一篇文档中包

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作者:桂. 时间:2017-03-21  07:25:17 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6592599.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文为曲线拟合与分布拟合系列的一部分,主要讲解混合拉普拉斯分布(Laplace Mixture Model,LMM).拉普拉斯也是常用的统计概率模型之一,网上关于混合高斯模型(GMM)的例子很多,而关于LMM实现的很少.其实混合模型都可以用EM算法推导,只是求闭式解的运算上略有差别,全文包

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

1.前言 推导式,英文名字叫comprehensions,注意与comprehension(理解)只有s字母之差.推导式又可以叫解析式,推导式可以从一种数据序列构建新的数据序列的结构体.推导式分为,列表推导式,字典推导式,嵌套列表推导式,本节介绍列表推导式,其他后续介绍. 2.列表推导式概念 它的结构是在一个中括号里包含一个表达式,然后是一个for语句,然后是0个或多个for或者if语句.那个表达式可以是任意的,意思是你可以在列表中放入任意类型的对象.返回结果将是一个新的列表,是另一个新列表,原

前言 在上一篇随笔里,我们讲了Logistic回归cost函数的推导过程.接下来的算法求解使用如下的cost函数形式: 简单回顾一下几个变量的含义: 表1 cost函数解释 x(i) 每个样本数据点在某一个特征上的值,即特征向量x的某个值 y(i) 每个样本数据的所属类别标签 m 样本数据点的个数 hθ(x) 样本数据的概率密度函数,即某个数据属于1类(二分类问题)的概率 J(θ) 代价函数,估计样本属于某类的风险程度,越小代表越有可能属于这类 我们的目标是求出θ,使得这个代价函数J(θ)的值最

最近翻Peter Harrington的<机器学习实战>,看到Logistic回归那一章有点小的疑问. 作者在简单介绍Logistic回归的原理后,立即给出了梯度上升算法的code:从算法到代码跳跃的幅度有点大,作者本人也说了,这里略去了一个简单的数学推导. 那么其实这个过程在Andrew Ng的机器学习公开课里也有讲到.现在回忆起来,大二看Andrew的视频的时候心里是有这么一个疙瘩(Andrew也是跳过了一步推导) 这里就来讲一下作者略去了怎样的数学推导,以及,怎么推导. 在此之前,先回顾

向量的平移,比较简单. 缩放也较为简单 矩阵如何进行计算呢?之前的文章中有简介一种方法,把行旋转一下,然后与右侧对应相乘.在谷歌图片搜索旋转矩阵时,看到这张动图,觉得表述的很清晰了. 稍微复杂一点的是旋转,如果只是二维也很简单(因为很直观),但因为是三维的,有xyz三个轴,先推导二维的再延伸到三维. YouTube上有很好的推导过程,视频链接地址(需穿.墙) https://www.youtube.com/watch?v=8XRvpDhTJpw 有点P(Xa,Ya),当坐标由 x –> y 旋转

一 .机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些?(转自知乎https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/98658997) xgboost相比传统gbdt有何不同?xgboost为什么快?xgboost如何支持并行? 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题). 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息,xgboost

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio

转载自:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/20/2970724.html 前言: 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习,参考Ng的网页教程:Exercise:Sparse Autoencoder.这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse autoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征.该网络共有3

题目大意:原题链接 就是求每个小星星左小角的星星的个数.坐标按照Y升序,Y相同X升序的顺序给出由于y轴已经排好序,可以按照x坐标建立一维树状数组 关键是要理解树状数组中的c[maxn]数组的构成方式,例如c1=a1,c2=c1+a2,c3=a3,c4=c2+c3+a4,c5=a5, c6=c5+a6,c7=a7,c8=c4+c6+c7+a8...... (可以发现当c[maxn]数组的下标为2的幂次方时,c[n]则为数组a[maxn]的前n项和) 具体请看树状数组的构成图 Sum(int i)表

这篇文章的主题是动态规划, 主要介绍LeetCode中一维动态规划的题目, 列表如下: Climbing StairsDecode WaysUnique Binary Search TreesMaximum SubarrayBest Time to Buy and Sell Stock 在介绍上述具体题目之前, 我们先说说动态规划的通常思路. 动态规划是一种算法思路(注意这里不要和递归混淆, 事实上递归和迭代只是两种不同的实现方法, 并不是算法), 用一句话来总结就是, 动态规划是利用存储历史信

原文出自:http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/03/07/1680007.html 在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和co

The LiveScript Book     The LiveScript Book Generators and Yield 你可以在你的 LiveScript 代码中使用 Ecmascript 2015 中的的generators和yield了! 1.function* f2. yield \foo3.4.g = ->*5. yield from f!6. yield \bar7.8.h = g!9.10.h.next!.value + h.next!.value # => "

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