https://www.cnblogs.com/alexYuin/p/7039234.html # 概念 LMS(least mean square):(最小均方法)通过最小化均方误差来求最佳参数的方法. GD(gradient descent) : (梯度下降法)一种参数更新法则.可以作为LMS的参数更新方法之一. The normal equations : (正则方程式,将在下一篇随笔中介绍)一种参数更新法则.也可以作为LMS的参数更新方法之一. 三者的联系和区别:LMS是一种机器学习算法

原帖地址:http://blog.csdn.net/popy007/article/details/4091967 上一篇文章中我们讨论了透视投影变换的原理,分析了OpenGL所使用的透视投影矩阵的生成方法.正如我们所说,不同的图形API因为左右手坐标系.行向量列向量矩阵以及变换范围等等的不同导致了矩阵的差异,可以有几十个不同的透视投影矩阵,但它们的原理大同小异.这次我们准备讨论一下Direct3D(以下简称D3D)的透视投影矩阵,主要出于以下几个目的: (1) 我们在写图形引擎的时候需要采用不

目录 1. 需要的微积分知识 1.1 导数 1.2 求导的链式法则 2. 梯度下降法 2.1 梯度 2.2 梯度算法的解释 3.误差反向传播算法 3.1 理论推导 3.1.1 符号说明 3.1.2 推导过程 3.2 BP算法的小结 3.3 Python实现 3.3.1 最简单三层网络 3.4 附录: 1. 需要的微积分知识 1.1 导数 对于一元函数,在导数存在的情况下,在某一点的导数,也就是该点的斜率. 对于多元函数,对于某一点求导,则需要指明方向,两个特殊的方向,1. 偏导:在坐标轴方向的导

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题第28篇文章,我们来聊聊SVD算法. SVD的英文全称是Singular Value Decomposition,翻译过来是奇异值分解.这其实是一种线性代数算法,用来对矩阵进行拆分.拆分之后可以提取出关键信息,从而降低原数据的规模.因此广泛利用在各个领域当中,例如信号处理.金融领域.统计领域.在机器学习当中也有很多领域用到了这个算法,比如推荐系统.搜索引擎以及数据压缩等等. SVD简介 我们假设原始数据集矩阵D是一个m

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章,我们来看看机器学习领域当中,非常重要的其他几个指标. 混淆矩阵 在上一篇文章当中,我们在介绍召回率.准确率这些概念之前,先讲了TP.FP.FN.和FP这几个值.我们再来简单地回顾一下,我们不能死记硬背这几个指标,否则很容易搞错,并且还容易搞混.我们需要从英文入手来理解,其中的T表示真,可以理解成预测正确,F表示假,也就是预测错误.而P和N表示positive和negative,也就是阴和阳,或者是0和1

矩阵定义:[摘自百度百科] 由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵,简称m × n矩阵.记作: 这m×n 个数称为矩阵A的元素,简称为元,数aij位于矩阵A的第i行第j列,称为矩阵A的(i,j)元,以数 aij为(i,j)元的矩阵可记为(aij)或(aij)m × n,m×n矩阵A也记作Amn. 元素是实数的矩阵称为实矩阵,元素是复数的矩阵称为复矩阵.而行数与列数都等于n的矩阵称为n阶矩阵或n阶方阵. 基本运算: 矩阵运算在科学计算中非常重要而矩阵的基本运算包括矩阵的加

原文地址 ? 传送门 线性回归 线性回归是一种较为简单,但十分重要的机器学习方法.掌握线性的原理及求解方法,是深入了解线性回归的基本要求.除此之外,线性回归也是监督学习回归部分的基石. 线性回归介绍 在了解线性回归之前,我们得先了解分类和回归问题的区别. 首先,回归问题和分类问题一样,训练数据都包含标签,这也是监督学习的特点.而不同之处在于,分类问题预测的是类别,回归问题预测的是连续值. 例如,回归问题往往解决: 股票价格预测 房价预测 洪水水位线 上面列举的问题,我们需要预测的目标都不是类别,

1. OpenGL 渲染管线 OpenGL渲染管线分为两大部分,模型观测变换(ModelView Transformation)和投影变换(Projection Transformation).做个比喻,计算机图形开发就像我们照相一样,目的就是把真实的场景在一张照相纸上表现出来.那么观测变换的过程就像是我们摆设相机的位置,选择好要照的物体,摆好物体的造型.而投影变换就像相机把真实的三维场景显示在相纸上一样.下面就分别详细的讲一下这两个过程. 1.1模型观测变换 让我们先来弄清楚OpenGL中的渲

关于本文 本文主要讲解从数学的角度如何推导出Stage3D中用到的两个投影矩阵 perspectiveLH public function perspectiveLH(width:Number,height:Number,zNear:Number,zFar:Number):void { this.copyRawDataFrom(Vector.<Number>([ 2.0 * zNear / width, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 2.0 * zNear / height, 0.0

http://daehgib.blog.163.com/blog/static/1861071422011579551134/ 透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为.在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的. 透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个图形技术.其中的理解困难在于步骤繁琐,对一些基础知识过分依赖,一旦

摘自:http://www.jianshu.com/p/c3634a7f2320 机器学习算法 Coursera 上面 Stanford 的 机器学习 课程是优质的算法相关入门课程.Andrew Ng 是 Coursera 的创始人,也是 Stanford 的老师.这个课程最大的特点是对机器学习算法的推导和介绍,从数学层面去推导一些经典的机器学习算法.如果你微积分,矩阵运算,概率论等大学数学都还给老 师了也没关系.课程中会介绍用到的最基础的数学知识,包括微积分,矩阵运算,概率论等.真正做到了深入

矩阵推导 ViewMatrix用于直接将World坐标系下的坐标转换到Camera坐标系下.已知相机的坐标系.还有相机在世界空间下的坐标.就能够求出ViewMatrix.以下进行具体推导. 令UVN为相机坐标系下的三个基,,对于一个相机来说,它在開始的时候和世界坐标系是重合的,用户控制相机在世界空间中移动之后,相机的状态能够用两个属性来描写叙述--朝向和位置.也就是说.有了这两个属性,一个相机模型在世界中的状态就确定了. 而这两个属性,我们用变换的理论来描写叙述,就是旋转和平移. 能够想象,对于

透视投影是3D固定流水线的重要组成部分,是将相机空间中的点从视锥体(frustum)变换到规则观察体(Canonical View Volume)中,待裁剪完毕后进行透视除法的行为.在算法中它是通过透视矩阵乘法和透视除法两步完成的.    透视投影变换是令很多刚刚进入3D图形领域的开发人员感到迷惑乃至神秘的一个图形技术.其中的理解困难在于步骤繁琐,对一些基础知识过分依赖,一旦对它们中的任何地方感到陌生,立刻导致理解停止不前.   没错,主流的3D APIs如OpenGL.D3D的确把具体的透视投

UFLDL深度学习笔记 (七)拓扑稀疏编码与矩阵化 主要思路 前面几篇所讲的都是围绕神经网络展开的,一个标志就是激活函数非线性:在前人的研究中,也存在线性激活函数的稀疏编码,该方法试图直接学习数据的特征集,利用与此特征集相应的基向量,将学习得到的特征集从特征空间转换到样本数据空间,这样可以用特征集重构样本数据. ​ 数据集.特征集.基向量分别表示为\(x.A.s\).构造如下目标代价函数,对估计误差的代价采用二阶范数,对稀疏性因子的惩罚代价采用一阶范数.原文中没有对误差项在数据集上做平均,真实情

回顾Games101 chatper1 - 6 前言 本文只写回顾后重新加深认识的知识 透视除法的意义 经过MVP矩阵之后,将模型空间下某点的坐标,转换成了裁剪空间下的坐标,此时因为裁剪空间的范围是x∈[-W/2,W/2]和y∈[-H/2,H/2],所以经过以下两个变换,其中除以pz就是透视除法 一: \[-1≤2·\frac{\left( \frac{p_x}{p_z}·near \right)}{w}≤1 \\ -1≤2·\frac{\left( \frac{p_y}{p_z}·near \

1. 什么是镜像变换 直接看下面这张图: 这张图很好的诠释了镜像变化,关于y轴的变化,关于x轴的变化.这种关于任意轴的变化,就是镜像了. 2d下的镜像矩阵变化 我们以图像关于Y轴镜像为例子:原图形和结果图形上所有点的都存在的关系就应该是  x = -x, 也就是都只有x发生变化.这种通用的变化其实可以用矩阵表示,2D空间中的点其实可以用[x,y ] 表示.对角线的两个1就是关于那个轴对称: 这些都是关于x轴. y轴的对称, 如果说关于2d平面的任意一条直线呢,当然有人已经帮我们推导出来了如下图:

目录 主成分分析(PCA) 一.维数灾难和降维 二.主成分分析学习目标 三.主成分分析详解 3.1 主成分分析两个条件 3.2 基于最近重构性推导PCA 3.2.1 主成分分析目标函数 3.2.2 主成分分析目标函数优化 3.3 基于最大可分性推导PCA 3.4 核主成分分析(KPCA) 四.主成分分析流程 4.1 输入 4.2 输出 4.3 流程 五.主成分分析优缺点 5.1 优点 5.2 缺点 六.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工

姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖 近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此殊荣. 鬲融 2004 年从河北省保送至清华大学计算机系,是首届清华姚班毕业生,普林斯顿大学计算机科学系博士,曾在微软研究院新英格兰分部做博士后,2015年至今在杜克大学担任助理教授. 斯隆研究奖自1955年设立,每年颁发一次,旨在向物理学.化学和数

PRML第一章读书小结     第一章用例子出发,较为简单的引入了概率论.模型.决策.损失.信息论的问题,作为机器学习从业者,读PRML除了巩固已有基础,还受到了很多新的启发,下面将我收到的启发总结如下. 1. 多项式曲线拟合问题 多项式拟合问题作为全书的第一个引例,通过此说明了很多关键的概念. 给定一个训练集,训练集由\(x\)的N次观测组成,记作\(\mathbf{x} \equiv\left(x_{1}, \cdots, x_{N}\right)^{T}\),对应了相应的观测值\(t\),

来源:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/index.html#tutorial 这里介绍的是使用theano的一些基础知识,虽然theano是用来dl 的,不过其中的一些函数还是挺有用的,可以用在ml 里面. 在python或者ipython的交互模式下,可以按照如下形式来import theano: >>> from theano import * 这里有几个你需要使用的符号都在theano的tensor这个子包中.让我们

1. OpenGL 渲染管线 OpenGL渲染管线分为两大部分,模型观测变换(ModelView Transformation)和投影变换(Projection Transformation).做个比喻,计算机图形开发就像我们照相一样,目的就是把真实的场景在一张照相纸上表现出来.那么观测变换的过程就像是我们摆设相机的位置,选择好要照的物体,摆好物体的造型.而投影变换就像相机把真实的三维场景显示在相纸上一样.下面就分别详细的讲一下这两个过程. 1.1模型观测变换 让我们先来弄清楚OpenGL中的渲