Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同,分为以下乘法: 数字与一维/二维数组相乘: 一维数组与一维数组相乘: 二维数组与一维数组相乘: 二维数组与二维数组相乘: numpy有以下乘法函数: *符号或者np.multiply:逐元素乘法,对应位置的元素相乘,要求shape相同 @符号或者np.matmul:矩阵乘法,形状要求满足(n,k),(k,m)->(n,m) np.dot:点积乘法 解释:点积,也叫内积,也叫数量积两个向量a = [a1, a2,-, an]和b = [b1

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/1e37a6/,欢迎阅读最新内容! opencv and numpy matrix multiplication vs element-wise multiplication Guide opencv Matrix multiplication is where two matrices are multiplied directly. This operation multiplies matrix A of size [a

通用函数: np.add  加 np.subtract  减 np.multiply  乘 np.divide  除 np.floor_divide  地板乘除法,取商 np.power  指数运算    np.power(3,x)  3^x np.exp   e^x np.exp2  2^x np.mod  取余 np.absolute  取绝对值,缩写np.abs np.sin,cos,tan,arctan,arcos,arcsin np.log   ln(x) np.log2  log2(

第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数 我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测

    关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月17日 19:18:31所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78827013). 本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. (今天发现第二部分 第4点中,部分代码不整齐,重新梳理了.2017.12.2

我花了将近一周的时间,才算搞懂了adaboost的原理.这根骨头终究还是被我啃下来了. Adaboost是boosting系的解决方案,类似的是bagging系,bagging系是另外一个话题,还没有深入研究.Adaboost是boosting系非常流行的算法.但凡是介绍boosting的书籍无不介绍Adaboosting,也是因为其学习效果很好. Adaboost首先要建立一个概念: 弱分类器,也成为基础分类器,就是分类能力不是特别强,正确概率略高于50%的那种,比如只有一层的决策树.boos

第5章 Logistic回归 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回

第二周:神经网络的编程基础(Basics of Neural Network programming) 二分类(Binary Classification) 这周我们将学习神经网络的基础知识,其中需要注意的是,当实现一个神经网络的时候,我们需要知道一些非常重要的技术和技巧.例如有一个包含 \(m\) 个样本的训练集,你很可能习惯于用一个 for 循环来遍历训练集中的每个样本,但是当实现一个神经网络的时候,我们通常不直接使用 for 循环来遍历整个训练集,所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集.

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

我常常这么大胆的认为,搞科学的人总是喜欢用各种让常人难以理解的复杂方式去处理某些其实可能很简单的事情,这种情况在他自身擅长的.有着诸多对手竞争的领域上极为常见.比如吧,搞DirectX的人用了左手坐标系,搞OpenGL的人偏偏就要用右手坐标系.这种情况的目的,是让他们那些搞科学的人得以突出他们的存在感和优越感.这种增加了这么多记忆成本只为了让他们爽一爽的事儿,对于我这种被科学搞了的人来说 ,就只剩下纠结和郁闷这两种感觉了.以上是某天看书看烦了的感想. Anyway,在学习RenderMonkey

error: 1. mul' implicit truncation of vector type 2. matrixXXX: array dimensions of(unknown scope entry kind) must be explicit------------(XXXX(float3X4 matrix[]))-->(XXXX(float3X4 matrix[12])) this problem refers to a          para     float 3X4 mat

Skinned Mesh 原理解析和一个最简单的实现示例   作者:n5 Email: happyfirecn##yahoo.com.cn Blog: http://blog.csdn.net/n5 2008-10 月 Histroy: Version:1.02 Date:2010-1-1 修改了一些错误(用删除线标出 ),补充了一些材料, ps:本文以后只维护CSDN blog上的版本,请转载者保留原始链接:http://blog.csdn.net/n5/archive/2008/10/19/

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

一.齐次坐标 在3D世界中表示一个点的方式是:(x, y, z);然而在3D世界中表示一个向量的方式也是:(x, y, z);如果我们只给一个三元组(x, y, z)鬼知道这是向量还是点,毕竟点与向量还是有很大区别的,点只表示位置,向量没有位置只有大小和方向.为了区分点和向量我们给它加上一维,用(x, y, z, w)这种四元组的方式来表达坐标,我们规定(x, y, z, 0)表示一个向量,(x, y, z, 1)或(x', y', z', 2)等w不为0时来表示点.这种用n+1维坐标表示n维坐

压缩感知代码初学 实现:1-D信号压缩传感的实现 算法:正交匹配追踪法OMP(Orthogonal Matching Pursuit)   >几个初学问题   1. 原始信号f是什么?我采集的是原始信号f还是y = Af得到的y? 记原始信号为f,我们在sensor方得到的原始信号就是n*1的信号f,而在receiver方采集到的信号是y.针对y=Af做变换时,A(m*n )是一个随机矩阵(真的很随机,不用任何正交啊什么的限定).通过由随机矩阵变换内积得到y,我们的目标是从y中恢复f.由于A是m

[LOJ#6074]子序列(动态规划) 题面 LOJ 题解 考虑一个暴力\(dp\). 设\(f[i][c]\)表示当前在第\(i\)位,并且以\(c\)结尾的子序列个数. 那么假设当前位为\(a\),强制把\(a\)接在所有出现过的子序列后面,再加上一个单独的\(a\). 也就是\(f[i][a]=\sum_j f[i-1][j]\),其他的\(f[i][k]=f[i-1][k]\). 显然这样一个转移是可以写成矩阵形式的,预处理矩阵的前缀和和矩阵逆的前缀和就可以很方便的计算答案,这样子的复杂

#2664. 「NOI2013」向量内积 两个 \(d\) 维向量 \(A=[a_1, a_2 ,...,a_d]\) 与 \(B=[b_1 ,b_2 ,...,b_d]\) 的内积为其相对应维度的权值的乘积和,即: \[ (A,B) = \displaystyle \sum_{i=1}^d{a_ib_i} = a_1b_1 + a_2b_2 + \ldots + a_db_d \] 现有 \(n\) 个 \(d\) 维向量 \(x_1, \ldots, x_n\),小喵喵想知道是否存在两个向量

数据降维 为了说明什么是数据的主成分,先从数据降维说起.数据降维是怎么回事儿?假设三维空间中有一系列点,这些点分布在一个过原点的斜面上,如果你用自然坐标系x,y,z这三个轴来表示这组数据的话,需要使用三个维度,而事实上,这些点的分布仅仅是在一个二维的平面上,那么,问题出在哪里?如果你再仔细想想,能不能把x,y,z坐标系旋转一下,使数据所在平面与x,y平面重合?这就对了!如果把旋转后的坐标系记为x’,y’,z’,那么这组数据的表示只用x’和y’两个维度表示即可!当然了,如果想恢复原来的表示方式,那

概述 卷积是一种线性运算,其本质是滑动平均思想,广泛应用于图像滤波.而随着人工智能及深度学习的发展,卷积也在神经网络中发挥重要的作用,如卷积神经网络.本参考设计主要介绍如何基于INTEL 硬浮点的DSP Block实现32位单精度浮点的卷积运算,而针对定点及低精度的浮点运算,则需要对硬浮点DSP Block进行相应的替换即可. 原理分析 设:f(x), g(x)是两个可积函数,作积分: 随着x的不同取值,该积分定义了一个新的函数h(x),称为函数f(x)与g(x)的卷积,记为h(x)=f(x)*

Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week2 Neural Networks Basics 2.1 Logistic Regression as a Neutral Network 2.1.1 Binary Classification 二分类 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.首先我们从一个问题开始说起,这里有一个二分类问题的例子,假如你有一张图片作为输入,比

Python 科学工具笔记 numpy a = numpy.array([1,2,3,4]);// 创建一个numpy的数组对象 此时a.shape显示的值为(4,); 由此得出结论在一维的数组中, 数组的是列优先的 numpy.random.uniform(low, high): 产生在low和high之间的随机数 numpy.vdot(arrA, arrB): 计算arrA与arrB的数量积 numpy.max(), .min(), .sum(), .average() numpy.rand