【PCA】

http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/11595869 非常清楚核心部分解释:主成份用于降纬,通过线型变换,从高纬度映射到低纬度,其中映射后结果保持各纬度方差最大化及数据的不相关.p是线性变换的基,y是变换后结果.D是协方差矩阵.变换的目的是得到一组对角协方差矩阵. 根据对称矩阵性质,通过特征值及特征向量得出D的对角线和p.…

【RS】Stochastic PCA with ℓ2 and ℓ1 Regularization - ℓ2 和 ℓ1正则的随机 PCA

[论文标题] Stochastic PCA with ℓ2 and ℓ1 Regularization (ICML 2018) [论文作者]—Poorya Mianjy (Johns Hopkins University ),Raman Arora (Johns Hopkins University ) [论文链接]Paper (9-pages // Double column) [摘要] (本文)我们重新讨论了基于凸松弛的主成分分析随机优化方法. 直接求解非凸问题的方法已被证明具有最优的…

【计算机视觉】特征脸EigenFace与PCA

[计算机视觉]特征脸EigenFace与PCA 标签(空格分隔): [图像处理] 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/. 说明:本文主要想弄清楚将人脸识别推向真正可用的第一种方法:特征脸方法. [这里采用的是1维的PCA方法,将图像转变为行向量或者列向量,虽然破坏了几何结构,但是处理比较直观方便] 第一步是构建样本集合获取包含有M张人脸图像的集合S,每张人脸图片的大小scaling到统一的尺寸,如下面图片集合: 每个图…

【笔记】特征脸（PCA在人脸识别领域的应用）

人脸识别与特征脸(简单介绍) 什么是特征脸特征脸(Eigenface)是指用于机器视觉领域中的人脸识别问题的一组特征向量,该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法. PCA的具体实现思想见 [笔记]主成分分析法PCA的原理及计算 (在notebook中) 我们需要加载相应的方法fetch_lfw_people,其为一个人脸识别数据库,加载以后,就可以直接调用了,头一次使用要下载,具体情况见另一篇博客使用sklearn中的fetch_mldata的错误情况以及可能可行的解决方法,其中有说明 fro…

【转】DPM--对象检测开山之作

本文非原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/12966521 DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans. PAMI, 32(9):1627–1645, 2010. "Support Vector Machines for Mul…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

常用的机器学习&数据挖掘知识点【转】

转自: [基础]常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计),QP(Quadratic Programming 二次规划), CP(Conditional Probability条件概率),JP(Joint Probability 联合概…

【综述】(MIT博士）林达华老师－"概率模型与计算机视觉”

[综述](MIT博士)林达华老师-"概率模型与计算机视觉” 距上一次邀请中国科学院的樊彬老师为我们撰写图像特征描述符方面的综述(http://www.sigvc.org/bbs/thread-165-1-1.html)之后,这次我们荣幸地邀请到美国麻省理工学院(MIT)博士林达华老师为我们撰写“概率模型与计算机视觉”的最新综述.这次我们特别增设了一个问答环节,林老师针对论坛师生提出的许多问题(如概率图模型与目前很热的深度神经网络的联系和区别)一一做了详细解答,并附在综述的后面. 林达华老师博士毕…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 8 习题—聚类和降维

[1]无监督算法 [2]聚类 [3]代价函数 [4] [5]K的选择 [6]降维 Answer:本来是 n 维,降维之后变成 k 维(k ≤ n) [7] [8] Answer: 斜率-1 [9] Answer: x 是一个向量 [10]PCA 降维 [11] [12]PCA 的作用测验1 Answer:ABGH Answer:A Answer: BD Answer: C Answer: AD 测验2 Answer:AB 要找到投影距离最小的向量,是1和2,方向正还是负都是可以的 Answe…

近200篇机器学习&深度学习资料分享【转载】

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…

【原创】002 | 搭上SpringBoot事务源码分析专车

前言如果这是你第二次看到师长,说明你在觊觎我的美色! 点赞+关注再看,养成习惯没别的意思,就是需要你的窥屏^_^ 专车介绍** 该趟专车是开往Spring Boot事务源码分析的专车专车问题为什么加上@Transactional注解就可以实现事务? 分析事务源码之后我们可以学到什么? 专车名词事务程序中通常使用事务来达到数据的一致性,从而避免脏数据编程式事务在业务方法开头开启事务,然后对我们的业务进行try-catch,假设没有异常则提交事务,如果出现异常,则在catch模块回滚…

【线性代数】6-7:SVD分解(Singular Value Decomposition-SVD)

title: [线性代数]6-7:SVD分解(Singular Value Decomposition-SVD) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Singular Value Decomposition JPEG Eigenvalues Eigenvectors toc: true date: 2017-11-30 09:02:19 Abstract: 本文介绍SVD,奇异值分解,应该可以算是本章最后的高潮部分了,也是在机器学习中我…

【线性代数】6-4:对称矩阵(Symmetric Matrices)

title: [线性代数]6-4:对称矩阵(Symmetric Matrices) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Eigenvalues Eigenvectors Symmetric Matrices Projection Matrices Spectral Theorem Principal Axis Theorem toc: true date: 2017-11-22 15:18:03 Abstract: 本篇继续线性代数的高…

论文阅读笔记（十九）【ITIP2017】：Super-Resolution Person Re-Identiﬁcation With Semi-Coupled Low-Rank Discriminant Dictionary Learning

Introduction (1)问题描述: super resolution(SP)问题:Gallery是 high resolution(HR),Probe是 low resolution(LR). (2)当前存在的问题: ① 当前的半耦合(semi-coupled)矩阵学习是解决SR复原,而不是直接进行行人重识别: ② 行人图片存在噪声,直接使用半耦合矩阵学习无法很好的刻画特征空间. (3)Contribution: ① 提出一个新的半耦合低秩判别矩阵学习方法(semi-coupled lo…

【转】R语言函数总结

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征对大小写敏感通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间…

【Gabor】基于多尺度多方向Gabor融合+分块直方图的表情识别

Topic:表情识别Env: win10 + Pycharm2018 + Python3.6.8Date: 2019/6/23~25 by hw_Chen2018 CSDN: https://blog.csdn.net/qq_34198088/article/details/97895876[感谢参考文献作者的辛苦付出:编写不易,转载请注明出处,感谢!]一.简要介绍本文方法参考文献[1]的表情识别方法,实验数据集为JAFFE…

【笔记】求数据前n个主成分以及对高维数据映射为低维数据

求数据前n个主成分并进行高维数据映射为低维数据的操作求数据前n个主成分先前的将多个样本映射到一个轴上以求使其降维的操作,其中的样本点本身是二维的样本点,将其映射到新的轴上以后,还不是一维的数据,对于n维数据来说,他应该有n个轴,第一个轴是方差最大的,第二个轴次之,以此类推,可以将主成分分析法看做是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系中那么在求出第一主成分以后,如何求出下一个主成分呢?我们可以对数据进行改变来达到这个效果,即将数据在第一主成分上的分量给去掉先前的Xi点乘上w以后是等于Xpr…

Python高手之路【六】python基础之字符串格式化

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号…

【原】谈谈对Objective-C中代理模式的误解

[原]谈谈对Objective-C中代理模式的误解本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 1. 前言这篇文章主要是对代理模式和委托模式进行了对比,个人认为Objective-C中的delegate大部分用法属于委托模式.全文有些抠概念,对实际开发没有任何影响. 前段时间看到的一篇博客iOS开发——从一道题看Delegate,和这篇博客iOS APP 架构漫谈解决的问题类似.两篇blog都写得很不错,都是为了解决两个页面之间的数据传递问题: A页面中有一个UILabel…

【原】FMDB源码阅读（三）

[原]FMDB源码阅读(三) 本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 1. 前言 FMDB比较优秀的地方就在于对多线程的处理.所以这一篇主要是研究FMDB的多线程处理的实现.而FMDB最新的版本中主要是通过使用FMDatabaseQueue这个类来进行多线程处理的. 2. FMDatabaseQueue使用举例 // 创建,最好放在一个单例的类中 FMDatabaseQueue *queue = [FMDatabaseQueue databaseQueueWithPath…

【原】Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之一：Dex热更新

[原]Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之一:Dex热更新 Tinker是微信的第一个开源项目,主要用于安卓应用bug的热修复和功能的迭代. Tinker github地址:https://github.com/Tencent/tinker 首先向微信致敬,感谢毫无保留的开源出了这么一款优秀的热更新项目. 因Tinker支持Dex,资源文件及so文件的热更新,本系列将从以下三个方面对Tinker进行源码解析: Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之一:Dex热更…

【调侃】IOC前世今生

前些天,参与了公司内部小组的一次技术交流,主要是针对<IOC与AOP>,本着学而时习之的态度及积极分享的精神,我就结合一个小故事来初浅地剖析一下我眼中的“IOC前世今生”,以方便初学者能更直观的来学习与理解IOC!也作抛砖引玉之用. (虽说故事中的需求有点小,但看客可在脑海中尽量把他放大,想象成一个很大的应用系统) 一.IOC雏形 1.程序V1.0 话说,多年以前UT公司提出一个需求,要提供一个系统,其中有个功能可以在新春佳节之际给公司员工发送一封邮件.邮件中给大家以新春祝福,并告知发放一定数…

Python高手之路【三】python基础之函数

基本数据类型补充: set 是一个无序且不重复的元素集合 class set(object): """ set() -> new empty set object set(iterable) -> new set object Build an unordered collection of unique elements. """ def add(self, *args, **kwargs): # real signature un…

Python高手之路【一】初识python

Python简介 1:Python的创始人 Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年. python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. Python社区的人赋予他"…

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