1.数据的标准化 标准化的原因： 在于如果有些特征的方差过大，则会主导目标函数从而使参数估计器无法正确地去学习其他特征。 消除量纲的影响。把一个百分制的变量与一个5分值的变量标准化到同一个量纲时才具有可比性 1.1 z_score标准化将特征数据的分布调整成标准正态分布，也叫高斯分布。代码实现：fr ...
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2017-08-23 23:04:49
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1.线性基的异或集合中每个元素的异或方案唯一。 2.线性基二进制最高位互不相同。 3.线性基中元素互相异或，异或集合不变。 摘自百度文库 线性基的本质是高斯消元，通过xor操作，将加减变成mod2意义下，也就是xor了。 解xor方程组用到了矩阵转置，也就是判断他们是不是线性无关的方法。我们需要维护 ...
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2017-08-23 23:01:47
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多元高斯(正态)分布 多元高斯分布有两个参数u和Σ,u是一个n维向量，Σ协方差矩阵是一个n*n维矩阵。改变u与Σ的值可以得到不同的高斯分布。 参数估计（参数拟合），估计u和Σ的公式如上图所示，u为平均值，Σ为协方差矩阵 使用多元高斯分布来进行异常检测 首先用我我们的训练集来拟合参数u和Σ，从而拟合模 ...
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2017-08-23 20:48:11
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题目描述 题解 莫比乌斯反演+高斯消元 （前方高能：所有题目中给出的幂次d，公式里为了防止混淆，均使用了k代替） ...
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2017-08-23 10:34:34
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高斯消元+搜索 很明显每个开关只能按一次，那么我们可以想到高斯消元，其实就是解异或方程组，但是最后会有一些自由元，也就是有x+y=z,x+y=z这种一样的方程就会产生自由元，那么我们爆搜自由元取值，每次把自由元回带入方程，因为形如x+y=z这样的方程就需要回带，然后就解出一组解，取最小值即可。这当然 ...
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2017-08-23 00:32:00
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区别： 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于分布的假设，即假设满足的形式。 一、高斯NB 导入 假设特征的似然函数满足， 和 采用“最大似然估计” 二、Multinomial NB 导入 特征是离散值，通常用样本的概率去估计 为避免有的特征值缺省，一般对样本的概率做Laplace平滑：（a=1时） 三 ...
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2017-08-22 00:19:05
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高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑。是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通经常使用它来降低图像噪声以及降低细节层次。 简单介绍：高斯模糊（Gaussian Blur）是美国Adobe图像软件公司开发的一个图像处 ...
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2017-08-20 21:12:23
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把行列式与矩阵的基础给拾起来. 未完待续. 1. 行列式的递归定义与逆序对定义是等价的. 2. 行列式的性质 3. 三角行列式, 行列式求值, 高斯消元法 4. 奇阶反对称行列式 5. 例6. 6. 范徳蒙行列式 习题30. 习题44. 7. 一个分块技巧 文艺计算姬. 8. 递推思想 轮状病毒. ...
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2017-08-20 18:30:36
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1.java的由来 1995年，由sun【Stanford university network，斯坦福大学网络公司】公司退出的一门高级的编程语言 2.java语言体系 J2SE：标准版，java的核心语法，是 J2EE：企业版，应用于服务器或者web方向，涉及到JSP，Servlet等，其中三大框 ...
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2017-08-20 12:34:55
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基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《Learning to C ...
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2017-08-20 10:21:15
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