最近复习了一下机器学习的知识，在这里想总结一下，网上也有很多，大多都是不全或者是错误的。下面主要看我来简单总结一下回归分析的知识点。 1、内容概要 （1）线性回归 （2）逻辑回归（Logistic ） （3）最大似然估计 （4）梯度下降 2、线性回归 （1）我们以前初中学过线性函数y=a*x+b,都 ...
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2016-06-07 12:35:38
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一.简介 Processing.js作者是John Resig，这是继Jquery之后，他的第二个力作。 Processing.js提供了教学可视化的编程语言及运行环境。通过编写processing程序，教师可以将复杂的物理、化学、数学原理形象的展示给学生。比如绘制各种曲线图，波线，粒子，绘制分子结 ...
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2016-05-30 08:49:34
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PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，帮助读者了解PCA的工作机制是什么。
当然我并不打算把文章写成纯数...
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2016-05-28 17:47:16
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一、题外话 说来惭愧，一开始是考虑写关于CRC检错技术更深层次数学原理的，然而在翻看《Basic Algebra》后，我果断放弃了这种不切实际的想法。个人觉得不是因为本人数学水平差或者能力差，而是研究生教材知识概念具有一定的连贯性，需要花大量时间研读。不过呢，我还是找到一本适合了解CRC技术的著作《 ...
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2016-05-28 17:14:20
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1. 逻辑回归是一种监督式的学习算法。 ［ 监督式学习算法有两组变量：预测变量(自变量x)和目标变量(因变量y)，通过这些变量(x,y)，搭建一个可以由已知的预测变量值x，得到对应的目标变量值y。 重复训练这个模型，直到能够在训练数据集上达到预定的准确度。］ 2. 逻辑回归是一个分类算法。 利用已知 ...
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2016-05-27 00:35:47
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阅读了软件设计与实现章节，软件设计应该围绕抽象问题的具体化来展开，解决问题。具体的做法包括： 理解抽象：理解问题、过滤掉非核心的信息，抽象出关键信息和它们之间的关系。找到合适的数学模型；根据模型和解法，按部就班地解决问题。这要依赖于对数学原理和基本操作的掌握。 以文字为主：需求分析、场景设计等wor ...
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2016-05-25 23:49:42
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博弈知识汇总 有一种很有意思的游戏，就是有物体若干堆，可以是火柴棍或是围棋子等等均可。两个人轮流从堆中取物体若干，规定最后取光物体者取胜。这是我国民间很古老的一个游戏，别看这游戏极其简单，却蕴含着深刻的数学原理。下面我们来分析一下要如何才能够取胜。 （一）巴什博奕（Bash Game）：只有一堆n个 ...
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2016-05-20 13:14:50
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在做数字图像处理时，经常会碰到小数象素坐标的取值问题，这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如：做地图投影转换，对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时，变换出来的对应的坐标是一个小数，再比如做图像的几何校正，也会碰到同样的问题。看够了各种数学原理，直接上具体的实现步骤。no公式no理论，以下是对常用的三种数字图像插值 方法进行介绍。
1、最近邻插值法（Nearest Ne...
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2016-05-12 17:10:05
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逻辑回归（Logistic regression）
逻辑回归是统计学习中的经典分类方法。其多用在二分类{0,1}问题上。
定义1：
设X是连续随机变量，X服从逻辑回归分布是指X具有下列分布函数与密度函数：
分布函数属于逻辑斯谛函数，其图形是一条S形曲线。
定义2：
二项逻辑斯谛回归模型是如下条件概率分布：
从上式可以看出，逻辑回归对线性回归经行了归一化...
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2016-05-12 15:23:00
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