原创 An introduction to kernel density estimation
概述 這一講分爲三個部分：首先是直方圖——如何構造直方圖及其屬性；接下來是核密度估計——它是直方圖的泛化和改進。 最後是如何選擇最合適的核，以便我們提取數據中的所有重要特徵。 1. 直方圖 直方圖是最簡單最常見的一種非參數密度估計
2020-02-26 00:29:40
原创 詳讀AlexNet論文
論文鏈接：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要 作者在LSVRC（Large scale visual recognition cha
2019-10-26 12:20:20
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原创 協方差矩陣計算方法
原文鏈接：https://blog.csdn.net/Mr_HHH/article/details/78490576 1. 協方差矩陣 X,YX,YX,Y是兩個隨機變量，X,YX,YX,
2019-09-16 10:30:11
原创 第8章 從源文件到可執行文件
源代碼完成後，就可以編譯生成可執行文件了。負責實現該功能的是編譯器。本章圍繞編譯器的功能，詳細介紹從程序編寫到運行爲止的流程。首先，看一下源文件是如何通過編譯轉化爲可執行文件的。接下來，我們會繼續關注可執行文件被加載到內存後的運行機制
2019-04-17 10:51:36
原创 第7章 程序是在何種環境下運行的
7.1 運行環境 = 操作系統 + 硬件 程序的運行環境包括兩個方面：操作系統和硬件。下圖是office2007的運行環境介紹，可以看到裏面既註明了操作系統也填寫了硬件要求。 從程序的運行環境這一角度來考量硬件時，CPU的種類是特別重
2019-04-15 11:22:07
原创 1.2 Combining Functions; Shifting and Scaling graphs
本文爲《Thomas’ Calculus Early Transcendentals》閱讀筆記 In this section we look at the main ways functions are combined or tr
2018-11-26 00:06:29
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原创 1.1 Functions and their graphs
本文爲《Thomas’ Calculus Early Transcendentals》閱讀筆記 Definition: A function fff from a set DDD to a set YYY is a rule tha
2018-11-23 00:19:37
原创 間隔的直觀理解
1. 間隔的直觀理解 這一章從“間隔”這個概念開始講述SVM（支持向量機）模型。本文會以實際的例子讓讀者對於“間隔”的概念有一個更清晰直觀的理解。我們會將前兩節總結的思想在第三節通過數學語言來描述。 對於logistic分類模型，由公式h
2018-09-01 23:20:59
原创 pycharm常用快捷鍵
pycharm有默認的快捷鍵，我把自己常用的記錄下來。 編輯類： Ctrl + / 行註釋 Ctrl + D 複製選定行或區域 Ctrl + Y 刪除光標所在行 Ctrl + Q 快速查看文檔 Ctrl + Numpad+/- 展
2018-09-01 23:20:58
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原创 矩陣及其運算
數域F中的m×n 個數aij(i=1,⋯,m;j=1,⋯,n) 排成m行n列的數表。 ⎡⎣⎢⎢⎢⎢a11a21⋮am1a12a22⋮am2⋯⋯⋯a1na2n⋮amn⎤⎦⎥⎥⎥⎥ 叫做F上的m×n 矩陣， 簡稱矩陣，其中aij 叫做此矩陣
2018-09-01 23:20:57
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原创 最大化對數似然函數——牛頓方法(The Newton's method)
回到邏輯迴歸中sigmoid函數g(z) ，我們討論另一個最小化對數似然函數的方法。 讓我們從使用牛頓方法求0點開始。給一個一元函數f:R↦R ，我們試圖去找一個點θ 使得f(θ)=0 。其中θ 是一個實數。牛頓方法將會這樣迭代尋找0點
2018-09-01 23:20:57
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原创 向量和向量空間
向量和向量空間 數域F中的n個數x1,⋯,xn 組成的有序數組[x1,⋯,xn] ，在數學上稱爲數域F上的n維（行）向量。 向量的運算 設α=[a1,⋯,an]T ，β=[b1,⋯,bn]T 都是n維列向量。 加法 α+β=[a1+b
2018-09-01 23:20:54
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原创 分類和邏輯迴歸(Classification and logistic regression)
這一章將主要討論分類問題，相比於迴歸問題，分類問題的預測值y 並非連續的數，而是一些離散的數值。現在我們會集中在二項分類問題（即只有0和1兩個值），二項問題中的結論大部分都可以推廣到多類問題中。比如，我們要構造一個垃圾郵件分類器，x(i)
2018-09-01 23:20:54
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原创 閒談：感知器學習算法(The perceptron learning algorithm)
這一節我們簡單地介紹歷史上的著名算法——感知器算法，這在後面的學習理論中也會有所提及。設想我們改變邏輯迴歸算法，“迫使”它只能輸出-1或1抑或其他定值。在這種情況下，之前的邏輯函數g 就會變成閾值函數sign ： sign(z)={1−1
2018-09-01 23:20:54
原创 多特徵線性迴歸
有多個特徵的線性迴歸就是我們常說的多變量線性迴歸。我們先申明一些數學標記的含義： x(i)j 代表第i個樣本中第j個特徵 x(i) 代表第i個樣本的所有特徵 m 代表訓練樣本個數 n 代表特徵個數 模型的多變量形式如下： hθ(x
2018-09-01 23:20:54