原创 常用表達式的矩陣表示
X=(x1,x2,...,xm)∈Rd×m ,Y=(y1,y2,...,yl)∈Rd×l ,l≤m . xi↔yi ,i=1,…,l . I 爲l×l 單位矩陣。 已知對應點信息的保持： ∑li=1(xi−yi)2=tr((XY
2020-02-23 08:19:11
原创 PCA和核PCA
PCA 當處理高維數據時，需要面臨降維，進行特徵抽取，PCA是特徵抽取的主要方法之一，特徵抽取即利用映射的方法，將高維度的樣本映射至低維度。PCA適用於非監督的不帶標籤的樣本降維，特別是小樣本問題。廣義認爲，這類樣本屬性之間的相關
2020-02-23 08:19:11
原创 MVU
MVU MVU算法核心思想 在局部等距約束條件下通過最大化非近鄰點間的距離,在低維空間中展開高維數據。 數據集的局部等距要求每個數據點和它的近鄰點在平移、旋轉等作用下它們之間的角度和距離保持不變。 設原樣本X=[x1,x2,⋯
2020-02-23 08:19:11
原创 eig 與eigs
eig 一般用來解決小規模的矩陣，如果矩陣比較稀疏或奇異，會出現“EIG did not converge.”的錯誤，例如我在求下面一個1200*1200的稀疏矩陣M時就出現了下面的錯誤 [v1,c1] = eig(M1);
2020-02-23 08:19:11
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原创 FDA降維
FDA是一個傳統的有用的線性有監督的降維方法，FDA通過最大化類間距離，最小化類內距離的方法降維，但是對於呈現多峯的樣本數據的降維效果並不好。爲了對多峯數據降維，首要的是要保持數據的局部結構。LPP通過保持數據的局部結構獲得很好的
2020-02-23 08:19:11
原创 ubuntu 安裝scipy
在虛擬機的ubuntu系統中安裝scipy時， 用命令”sudo apt-get install scipy” 報錯“E:無法定位軟件包” 用“sudo apt-get update”更新軟件庫， 再執行”sudo apt-
2020-02-23 08:19:11
原创 TensorFlow tf.nn.conv2d
在MNIST例程的卷積模型中，最關鍵的就是tf.nn.conv2d和tf.nn.max_pool兩個函數， 先把引用這兩個函數的代碼片貼出來： def conv2d(x, W, b, strides=1): # Conv
2020-02-23 08:19:11
原创 win10安裝Ipython
最近在學習tensorflow時，研究別人的代碼時說是要import Ipython包，雖然還不知道這個包是幹什麼的，還是在網上搜了各方教程，先安裝上再說吧，看它到底長什麼樣。 一、下載ez_setup.py 這裏可以自動下載，
2020-02-23 08:19:11
原创 一些預處理方法的鏈接
MFCC特徵提取詳解:http://my.oschina.net/jamesju/blog/193343 文本處理：http://ju.outofmemory.cn/entry/103693 可以下載TDT2, Reuters21
2020-02-23 08:19:11
原创 堅持積累，堅持分享
最近在學習計算機方面的內容，想成功轉型到計算機，對於這段時間比較焦急，希望能在有限的時間儘量多的學習一些對未來有幫助的東西，感覺自己基礎比較薄弱，有
2020-02-23 08:19:11
原创 win10安裝numpy,matplot,scipy
環境：win10, 64bit, Python2.7 一、設置系統環境變量 依次點擊：此電腦–>屬性–>高級系統設置–>環境變量 出先下面的選項卡，在下面的選項卡中的“系統變量”中選擇“path”,然後點 ”編輯“
2020-02-23 08:19:11
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原创 python實現KNN解析
KNN分類算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近鄰算法，是一個概念極其簡單，而分類效果又很優秀的分類算法。 他的核心思想就是，要確定測試樣本屬於哪一類，就尋找所有訓練樣本中與該測試樣
2020-02-23 08:19:11
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原创 caffe用自己的數據訓練模型，並測試輸出圖片類別
一、製作自己的數據集 首先將所有圖片放在一個文件夾中，文件夾中根據類別建幾個子文件夾，每個子文件夾放某一類所有圖片，並根據類別編號。 如我這裏是要對stanfdog數據集進行分類，該數據集總共有20580張狗狗的圖片，分成120類，每
2018-09-04 11:59:38
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原创 PIL 中image
以前在matlab中，讀入圖像，輸出圖像size是（高度，寬度，通道） 在python中，讀入圖像，輸出圖像size是（寬度，高度） 例如這幅圖 是一張寬度爲240，高度爲100的rgb圖像，命名爲code.jpg 在matla
2018-09-04 11:59:37