先考虑多项式核函数(polynomialkernel)比如假设每个向量维度为2两向量X=(x1,y1)Y=(x2,y2)。则有现在分析高斯核同样每个向量的维度为2两向量X=(x1,y1)Y=(x2,y2)则有根据泰勒公式可以看出公式中的的泰勒展开式其实是0-n维的多项式核函数的和。我们知道多项式核函数将低维数据映射到高维(维度是有限的)，那么对于无限个不同维的多项式核函数之和的高斯核，其中也包括无
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2018-05-25 13:29:13
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来源 数据库：http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jsjyjyfz201309002 术语深度学习（deep learning, DL）深度神经网络（deep neural networks, DNN）浅层学习 ...
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2018-05-19 18:25:39
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高斯消元法 可以用于求解线性方程组，即n元1次方程组。利用矩阵，大致思路与普通解方程方法类似。只是更具一般性。将系数与右侧的常数存成一个矩阵，然后每次用第i行消去下面每行的第i个系数，最后就会得到一个一元方程，然后从后到前依次代回即可。 然后就是精度的问题，因为计算机中没有分数，所以只能用doubl ...
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2018-05-19 15:40:12
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朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯是一种简单但功能强大的预测建模算法。 该模型由两种类型的概率组成，可以直接从训练数据中计算: 每个类的概率。 每个类给定每个x值的条件概率。 一旦计算出概率模型，就可以利用贝叶斯定理对新数据进行预测。 当你的数据是实值时，通常假设高斯分布(钟形曲线)，这样你就可以很容易地 ...
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2018-05-18 00:30:36
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整理自：https://mp.weixin.qq.com/s/LGyNq3fRlsRSatu1lpFnnw 自信息是熵的基础，理解它对后续理解各种熵非常有用。自信息表示某一事件发生时所带来的信息量的多少，当事件发生的概率越大，则自信息越小，或者可以这样理解：某一事件发生的概率非常小，但是实际上却发生 ...
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2018-05-17 23:25:44
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题目：https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2337 异或就一位一位考虑； x为到n的概率，解方程组即可； 考虑了n就各种蜜汁错误，所以索性不管n了，这样的题好像不管n比较方便。 代码如下： ...
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2018-05-17 19:57:45
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先上成果效果图： 用opencv 做识图识别出棋子的坐标并把它框出来 终点位置的坐标是： 先观察图像发现棋子每跳过后的下一个目标点总是在棋子的上面 这样就可以先获取一个感兴趣的区域，用numpy切出自己感兴趣的区域 然后高斯模糊一下，找寻图像中的轮廓效果特别棒！ 如图： 然后找出感兴趣的区域也就是中 ...
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2018-05-16 22:21:32
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Description 有一个球形空间产生器能够在 n 维空间中产生一个坚硬的球体。现在，你被困在了这个 n 维球体中，你只知道球面上 n+1 个点的坐标，你需要以最快的速度确定这个 n 维球体的球心坐标，以便于摧毁这个球形空间产生器。 Input & Output Input 第一行是一个整数 n ...
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2018-05-16 20:54:33
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先上成果效果图： 用opencv 做识图识别出棋子的坐标并把它框出来 终点位置的坐标是： 先观察图像发现棋子每跳过后的下一个目标点总是在棋子的上面 这样就可以先获取一个感兴趣的区域，用numpy切出自己感兴趣的区域 然后高斯模糊一下，找寻图像中的轮廓效果特别棒！ 如图： 然后找出感兴趣的区域也就是中 ...
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2018-05-16 19:43:12
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解析解思路一—矩阵变换 抛物线属于圆锥曲线，圆锥曲线有六个参数，若令F为1，则还剩下五个自由度。 圆锥曲线的投影变换，可以用参数矩阵乘以投影矩阵来实现。矩阵乘法的运算结果是投影后的参数矩阵代表的圆锥曲线。 解析解思路二—高斯消元 上图所示，圆锥曲线有五个自由度。在投影前的抛物线上选出五个点，乘以投影 ...
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2018-05-15 22:57:27
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