概述 WeUI是一套同微信原生视觉体验一致的基础样式库，为微信Web开发量身设计，可以令用户的使用感知更加统一。包含button、cell、dialog、toast、article、icon等各式元素。 这有什么好处呢？其实从上面也可以看到官方的话，就是让你的应用跟微信官方版本更加统一，而没有违和感 ...
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2016-06-20 15:52:11
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近期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。深入的话，得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的 ...
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2016-06-18 15:25:11
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1.监督学习
回归算法通常用在监督学习中的学习算法，所以在讲回归之前，先来说说监督学习。
我们已经学习了很多的分类器设计方方法，如感知器、SVM等，他们的共同特点都是，根据给定的带有类别标签的样本，训练学习机器，然后使得机器能够对新来的无标签样本进行正确分类，像这种就属于监督模式识别，对学习机器来说就是监督学习。
举个栗子，就拿老师们讲课最喜欢用的预测房价的例子，图形表示监督学习的过程如下：...
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2016-06-17 17:22:37
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在深度学习领域，传统的多层感知机（MLP）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。甚至到了今天，MLP在解决分类任务上始终都比其他方法要略胜一筹。 尽管如此，大多数专家还是会达成共识：MLP可以实现的功能仍然相当有限。究其原因，人类的大脑有着 ...
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2016-06-17 16:55:30
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感知器学习过程:随机选取权值W的初始值(between 0-1)将样本数据中的输入值输入到感知器的输入节点得到网络的输出值O，根据学习公式，由O与T的差，即误差信号来调整网络权值W 如果误差小于给定阈值，或运行次数达到限定次数则停止；否则转2，反复运行。 用感知器对平面的4个点(如下图)进行线性划分 ...
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2016-06-17 16:47:57
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目录 1 如何更新权值向量？2 最小均方法（LMS）与感知机：低效的民主3 最小二乘法：完美的民主4 支持向量机：现实的民主5 总结6 参考资料 1 如何更新权值向量？ 在关于线性模型你可能还不知道的二三事（一、样本）中我已提到如何由线性模型产生样本，在此前提下，使用不同机器学习算法来解决回归问题的 ...
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2016-06-16 19:40:20
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在前一篇文章中，我们给出了感知器和逻辑回归的求解，还将SVM算法的求解推导到了最后一步，在这篇文章里面，我们将给出最后一步的求解。也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法。 序列最小最优化算法（SMO）： 首先回顾一下。我们使用广义拉格朗日函数，将目标函数和限制条件写到一起，然后证明了原始问题能够 ...
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编程语言 时间：
2016-06-13 17:12:10
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《神经网络与机器学习》第4章前半段笔记以及其他地方看到的东西的混杂…第2、3章的内容比较古老预算先跳过。
不得不说幸亏反向传播的部分是《神机》里边人话比较多的部分，看的时候没有消化不良。多层感知机书里前三章的模型的局限都很明显，对于非线性可分问题苦手，甚至简单的异或都弄不了。于是多层感知机（也就是传说中的神经网络）就被发明了出来对付这个问题。多层感知机就是由一系列的感知机，或者说神经元组成，每个神...
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编程语言 时间：
2016-06-12 02:54:37
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前言 本文所指的google类vr设备是指： 谷歌的Cardboard、三星Gear VR、暴风魔镜等这样的手机VR盒子，而并不是指HTC Vive这类。 人眼立体感知能力 人的左右眼看到的东西是有差别的，而我们的大脑中的双眼视觉系统则利用这种差别来计算远近距离。 Cardboard原料 凸透镜2枚 ...
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2016-06-10 21:44:00
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这篇文章将介绍感知器、逻辑回归的求解和SVM的部分求解，包含部分的证明。本文章涉及的一些基础知识，已经在《梯度下降、牛顿法和拉格朗日对偶性》中指出，而这里要解决的问题，来自《从感知器到SVM》 、《从线性回归到逻辑回归》两篇文章。 感知器： 前面的文章已经讲到，感知器的目标函数如下： $min \ ...
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2016-06-10 11:04:59
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