无论是研究图像处理还是做机器学习，我们不免发现最优化理论在其中的重要应用。因为很多时候我们都要在一个可能的范围内求极值。求极值的方法很多，但工程应用中最常被用到的都是以“欧拉-拉格朗日方程”为基础的方法，又称为变分法。理解泛函这个概念对于变分法非常重要。很多人认为，泛函分析是一门非常难非常难的数学。好在，我们并不用掌握它的全部内容，本文所谈到内容将为你打开“变分法”世界的大门！...
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2015-11-12 13:46:36
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准备 本文不是一篇引导读者入门的科普文。读者至少需要对人工神经网络有概念性的理解，并且熟悉偏导数。 这是一个简单的人工神经网络，分为输入层，隐藏层和输出层。输入层以原始数据 x 作为本层向下一层的输出，...
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2015-11-11 19:31:29
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线性回归、线性分类、逻辑回归——线性模型线性回归和逻辑回归：https://www.evernote.com/shard/s146/sh/bf0d0a08-d5c5-4dc9-b70f-fa6374b9ceae/14e34bc9e8e518b1a5cc17fc585d75fc线性分类模型：http:...
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2015-11-06 00:06:23
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神经网络在解决一些复杂的非线性分类问题时，相对于线性回归、逻辑回归，都被证明是一个更好的算法。其实神经网络也可以看做的逻辑回归的组合（叠加，级联等）。 一个典型神经网络的模型如下图所示： 上述模型由3个部分组成：输入层、隐藏层、输出层。其中输入层输入特征值，输出层的输出作为我们分类的依据。例如一个2...
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2015-11-05 12:04:41
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取石子问题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个物品，...
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2015-10-30 20:31:27
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在前面的部分中我们已经完整地给出了梯度和散度这些数学概念的意义，这些生涩的定义在最初学习的时候很少有人会注意到它们跟图像能有什么联系。然而，随着学习的深入，当真正接触到图像处理算法时，你又不得不承认，梯度、散度这些东西几乎是无处不在的。本节所介绍的内容就是这些概念在图像处理中的最最简单应用之范例。这部分内容与边缘检测技术密不可分。...
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2015-10-30 10:50:33
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明天第一节课8.55才上，还是把今天看的东西整理一下吧。 今天主要是看了NG前几章讲的单线性回归、多线性回归、逻辑回归的matlab实现，之前觉得那些东西理解还好，但是写代码好难的样子，但是今天看了大牛的代码发现真的很easy... 但是是很有技巧的用的矩阵去实现。 比如单线性回归里面的j=...
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2015-10-30 02:01:06
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取石子问题 [转]ACM取石子游戏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 Gam...
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2015-10-26 00:20:21
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原文地址：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7716281本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularizati...
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2015-10-24 21:58:24
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1.多层感知器简介 多层感知器（MLP）可以看做一个逻辑回归，不过它的输入要先进行一个非线性变换，这样数据就被映射到线性可分的空间了，这个空间我们称为隐藏层。通常单层隐藏层就可以作为一个感知器了，其结构如...
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2015-10-16 23:26:19
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