小红班上有两组同学的数学考试分数为: 第一组:小红:100分,小明:60分,小宇:20分 第二组:小蓝:70分,小华:60分,小杰:50分 那么很容易算出,第一组的平均分是60分,第二组的平均分也是60分. 这下可好,小红的100分被小宇拉了后腿.这时候,该引入一种方法,来表现这个问题.好让老师知道哪些小组的成绩差距比较大. 方差能比较好的表达一组数据离散的程度,方差大,这组数据分散的就比较大:方差小,这组数据分散的就比较小. 方差(variance)的表达公式为: 照这个公式计算,第一组的方差…

视觉SLAM中的数学基础 第一篇 3D空间的位置表示 前言 转眼间一个学期又将过去,距离我上次写<一起做RGBD SLAM>已经半年之久.<一起做>系列反响很不错,主要由于它为读者提供了一个可以一步步编码.运行的SLAM程序,为读者理解SLAM实现的细节作了详细的介绍.但是我也有很多对它不满意的地方.作为面向实现的介绍,它的代码不够稳定可靠,例如,甚至没有对匹配丢失的情况进行处理,因而只能用于教学.另一方面,对SLAM研究者来说,我只是介绍了编码方面如何调用一些常见的库函数,而没有…

之前我们知道,方差是一组数据的离散程度,它的公式为: 那么如果我们有几组数据,需要知道这几组数据的协同性呢? 举个例子,还是在小红,几次考试成绩如下: 入学考试:数学:80,语文:80 期中考试:数学:90,语文:70 期末考试:数学:70,语文:90 小蓝,几次考试成绩如下: 入学考试:数学:60,语文:60 期中考试:数学:70,语文:70 期末考试:数学:80,语文:80 好,我们把数据放着,先说一下概念.所谓的协方差,就是用来统计两组数据之间的协同程度,协方差矩阵是用来遍历不同组数据的方…

假设有事件A和事件B,可以同时发生但不是完全同时发生,如以下韦恩图所示: 其中,A∩B表示A和B的并集,即A和B同时发生的概率. 如此,我们很容易得出,在事件B发生的情况下,事件A发生的概率为: 这个P(A|B)就是条件概率(Conditional Probability). 同理,在事件A发生的情况下,事件B发生的概率为: 由以上式子可得: 再调整一下,变成: 这个就是著名的贝叶斯公式的基本形态了,其中: P(A|B)叫做后验概率(Posterior Probability) P(A)叫做先验…

分布,在计算机学科里一般是指概率分布,是概率论的基本概念之一.分布反映的是随机或某个系统中的某个变量,它的取值的范围和规律. 常见的分布有:二项分布.泊松分布.正态分布.指数分布等,下面对它们进行一一介绍. PS:本文中谈到的PDF.PMF.CDF均为公认的缩写方式: PDF:概率密度函数(probability density function): PMF:概率质量函数(probability mass function): CDF:累积分布函数(cumulative distribution…

ARM时代过去了,另一个AI时代正在上演~ 这一次我看上了计算机视觉,一个依旧在发展,论文数量不断上升的技术领域,还有很多待研究的技术突破点,我可以玩的时间长一点了. 活到老,学到了.学以致用乐趣无穷,享受解决问题带来的成就感 ^V^ 欢迎光临我新的学习blog: https://www.jianshu.com/u/973c8c406de7 内容主要包括 1. 机器学习/深度学习 2. python Opencv 3. 图像处理 4. 视觉slam 5. 数学基础 6. 其它…

数学基础   Part 1.  高精度计算     Part 2.  模意义下的运算                     mod  对一个数取模,其实就是取余数   注意: •   无除法运算 •   满足基本的交换律.分配率.结合律 •   对中间结果取模不影响最终答案     Part 3.  快速幂     Part 4.  费马小定理与GCD&LCM     Part 5.  素数与筛法     Part 6.  欧拉函数     矩阵     矩阵乘法 一个m×n的矩阵就是m×n个…

3.1调试处理 (1)不同超参数调试的优先级是不一样的,如下图中的一些超参数,首先最重要的应该是学习率α(红色圈出),然后是Momentum算法的β.隐藏层单元数.mini-batch size(黄色圈出).再之后是Layer.learning rate decay(紫色圈出).最后是Adam算法中的β1.β2.ε. (2)用随机取值代替网格点取值.下图左边是网格点取值,如果二维参数中,一个参数调试的影响特别小,那么虽然取了25个点,其实只相当于取了5个不同的点:而右图中随机取值取了多少个点就代…

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html #np.random.normal,产生制定分布的数集#http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.normal.html# mean and standard deviation# 均值的物理意义mu,Mean (“centre”) of the distr…

摘抄:https://xienaoban.github.io/posts/2106.html 1. 调试(Tuning) 超参数 取值 #学习速率:\(\alpha\) Momentum:\(\beta\) 0.9:相当于10个值中计算平均值:0.999相当于1000个值中计算平均值 Adam:\(\beta_1\) 0.9 Adam:\(\beta_2\) 0.999 Adam:\(\varepsilon\) \(10^{-8}\) #layers #hidden unit #mini-bat…