这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一開始仅仅只是被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来，供备忘，也供參考。1. K-Ne...
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2015-03-06 18:44:42
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在解决一些简单的分类问题时，线性回归与逻辑回归就足以应付，但面对更加复杂的问题时（例如对图片中车的类型进行识别），运用之前的线性模型可能就得不到理想的结果，而且由于更大的数据量，之前方法的计算量也会变得异常庞大。因此我们需要学习一个非线性系统：神经网络。
我在学习时，主要通过Andrew Ng教授提供的网络，而且文中多处都有借鉴Andrew Ng教授在mooc提供的资料。
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2015-03-05 14:56:33
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今天在一席上听了任教授的演讲后，很受启发，思路也陡然变得清晰很多。任教授的演讲真是非常浓缩，所有的东西都是点到为止。需要我们自己记录下来消化！
机器人懂得人类情感大致可分为如下三步：
1. 识别：
识别包括识别人类的表情、声音。这里包括对语境的判断和自然语言处理。这里分为两块：
A.表情识别：表情的识别大致上可分为几种常见模式： 高兴、愉快、兴奋、愤怒……其中每种模式均可向另外的各种...
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2015-02-21 00:18:23
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这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一開始仅仅只是被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来，供备忘，也供參考。1. K-Ne...
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2015-02-07 21:40:38
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GMM这是图像处理，模式识别和深度学习领域一个百嚼不烂的话题。很多人被一堆数学公式，迭代求和和看似毫无联系的likehood EM算法搞得糊里糊涂。其实就算羡慕着很多牛气哄哄的学霸炫耀公式推理的IT普工们，我们有没有问过自己，我们真的知道GMM吗？于是有些人和我一样有了如下的思考和疑问：1.到底什么...
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2015-02-07 18:40:37
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讲解教授：赵辉 (FROM : UESTC)课程：《模式识别》整理：PO主基础知识：假设空间中两点x，y，定义：欧几里得距离，Mahalanobis距离，不难发现，如果去掉马氏距离中的协方差矩阵，就退化为欧氏距离。那么我们就需要探究这个多出来的因子究竟有什么含义。第一个例子从下往上的一段50米长的坡...
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2015-01-31 16:14:15
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本章节将会讨论 的前向神经网络（feed-forward neural network，后面简称NN），或者称为多层感知器（multilayer perceptron）。
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2015-01-31 00:09:26
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最近一段时间，正在学习机器学习与模式识别，为了验证算法，仍然用了之前做过的项目的一些图片作为数据采集的样本，进行数据采集。前段时间，做了一个花生籽粒的识别程序，是基于SVM+HOG的，这次则是采用朴素贝叶斯来进行识别。采集了20个品种，每个品种50个样本，共1K个数据。
朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳...
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2015-01-27 20:25:03
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最近遇到数据预处理的一些问题，本来很简单的东西，但是却搞的烦烦的，痛定思痛，决定自己实现一下。
一、mapminmax
Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1]
意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间，此时对于模式识别或者其他统计学来说，数据应该是每一列是一个样本，每一行是多个样本的同一维，即...
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2015-01-21 13:27:01
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摘要：CIFAR-10竞赛之后，卷积网络之父Yann LeCun接受相关采访。他认为：卷积网络需要大数据和高性能计算机的支持；深层卷积网络的训练时间不是问题，运行时间才是关键。Yann LeCun还分享了他正在做的一些最新研究。Kaggle近期举办了一场关于CIFAR-10数据集的竞赛，该数据集包含...
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2015-01-21 01:09:49
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