局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，以下简称LLE)也是非常重要的降维方法。和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比，LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征，由于LLE在降维时保持了样本的局部特征，它广泛的用于图像图像识别，高维数据可视化等领域。下面我们就对L ...
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2017-01-10 13:13:18
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图像插值的困惑点： 之前一直不明白，差值需不需要考虑循环边界还是0边界什么的，但是最终发现，想错了，我们需要考虑的是已有像素点之间的块的应该有的像素值，所以说，所有的参数都有了。 图像差值主要解决的问题有： 一维线性差值： 一维三次差值： 双线性插值： 双立方差值（比较难） 双立方差值的目标函数： ...
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2017-01-10 08:23:34
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1.本福特定律 2.商品推荐的惊喜度 3.贝叶斯学派和频率学派 4.指数分布族 5.期望 6.方差 7.协方差 8.皮尔逊相关系数 ...
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2017-01-08 18:59:46
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CMA-ES 算法 一、算法介绍 CMA-ES是Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategies的缩写，中文名称是协方差矩阵自适应进化策略，主要用于解决连续优化问题，尤其在病态条件下的连续优化问题。进化策略算法主要作为求解参数优化问题的方法，模 ...
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2017-01-07 12:08:50
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这次打算法马拉松是在星期五的晚上，发挥还算正常(废话，剩下的题都不会= =)。 讲讲比赛经过吧。 8:00准时发题，拿到之后第一时间开始读。 A配对，看上去像是二分图最大权匹配，一看范围吓傻了，先跳过读后面的题。 B完全二叉树的方差，大概看了一遍，好神的样子，跳过。 C多项式？好吧没学过FFT和NT ...
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2017-01-05 21:42:59
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SV ...
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2017-01-05 16:54:17
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（上接第三章） 3.4 Scikit-Learn与回归树 3.4.1 回归算法原理 在预测中，CART使用最小剩余方差（squared Residuals Minimization）来判断回归时的最优划分，这个准则期望划分之后的子树与样本点的误差方差最小。这样决策树将数据集切分成很多子模型数据，然后 ...
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2017-01-04 18:34:00
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看机器学习看到了回归函数，看了一半看不下去了，看到能用方差进行函数回归，又手痒痒了，自己推公式写代码验证：常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b... ...
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2017-01-01 21:34:40
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对于随机变量X，它的期望可以表示为EX，下面看看它的方差怎么表示： DX ＝ E（X－EX）2 ＝ E（X2－2XEX +（EX）2） ＝ EX2 － （EX）2 所以当 EX＝0时，DX ＝ EX2 当随机变量X与随机变量Y相互独立时，我们有这样的结论： EXY ＝ EX * EY DXY = E... ...
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2016-12-30 09:24:09
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本篇文章中，我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作。图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲，此为上篇，为大家剖析了“方框滤波”，“均值滤波”，“高斯滤波”三种常见的邻域滤波操作。而作为非线性滤波的“中值滤波”和“双边滤波”，我们下次再分析。 因为文章很长，如果详细啃 ...
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2016-12-29 23:17:55
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