机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。 机器学
转自：mean-shift算法详解 MeanShift最初由Fukunaga和Hostetler在1975年提出，但是一直到2000左右这篇PAMI的论文Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Analysis，将它的原理和收敛性等重新整理阐述，并应用于计算机视觉和图像处理领域之后，才逐渐为人熟知。在了解mean-s
1、抽取式mrc模型 【Tracing Origins: Coreference-aware Machine Reading Comprehension的三个模型】 【pku博士论文】 整体由 2个模块组成，左边模块用于确定答案的大致位置： 通过bert得到上下文每个单词的开始向量（红色）和结束向量（蓝色），通过bert的cls得到问题向量1（红色）和问题向量
Support Vector Machine(SVM) 对下图中的数据点进行分类： 要解决的问题： 什么样的决策边界最好？ 特征数据本身若很难分应怎么处理？ 计算复杂度如何？ 决策边界 若将数据点比喻为地雷，则决策边界为选出的离雷区最远的（雷区就是边界上的点，要large margin） 距离的计算 数据标签定义 数据
原文网址：《线性代数》知识点汇总 - 知乎 (zhihu.com) 一、行列式： 行列式概念和性质 1、逆序数： 所有的逆序的总数 ； 2、行列式定义：不同行不同列元素乘积代数和 ； 3、行列式性质：（用于化简行列式）； （1）行列互换（转置），行列式的值不变 ； （2）两行（列）互换，行列式变号 ； （3）提公因式：行列式的某一行（列）的所有
1、聚类任务 聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。 聚类则是试图将数据集的样本划分为若干个互不相交的类簇，从而每个簇对应一个潜在的类别。 2、性能度量 性能度
1. 矩阵和向量 矩阵: 由数字组成的矩形阵列，并写在方括号内 矩阵的维数：行数 乘 列数 \(R^{3×2}\) \(R_{11}\) \(R_{32}\) 向量:只有一列的矩阵 \(y\) \(y_1\) \(y_2\) \(R^4\) 一般用大写字母表示矩阵, 用小写字母表示向量 2. 加法和标量乘法 矩阵加法: 只有相同维度的矩阵才
向量和矩阵 生成向量： >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2, 3]) >>> x.__class__ #类型 <class 'numpy.ndarray'> >>> x.shape # 形状 (3,) >>> x.ndim # 维度 1 生成矩阵： >>> W = np.array([[1, 2, 3
数学 高等数学 线性代数 如何判断向量组的线性相关性？ 由线性相关定义去判断 令向量组的线性组合为零，研究系数的取值情况，线性组合为零当且仅当系数皆为零，则该向量组线性无关；若存在不全为零的系数，使得线性组合为零，则该向量组线性相关 由线性相关性质去判断 当向量组所含向量的
观察矩阵把世界坐标系中的点转换为相机坐标系中的点。 构造观察矩阵： 1. 用世界坐标系表示相机的方向向量D，上向量U，右向量R。 注意：创建方向向量时用相机位置向量减去相机焦点向量，这样得到的向量指向相机坐标系的正Z方向（相机坐标系是右手坐标系）。 模拟相机向后移动： P是相机位置向
目录Matlab 语法（一）一、 概述1、 应用简介2、 界面简介3、 基本使用二、 变量1、 创建变量2、 显示变量3、 多行编译4、 格式化输出三、 常用命令1、 管理会话2、 系统命令3、 输入输出4、 数组矩阵5、 绘图命令四、 文件编程1、 M 文件2、 创建运行五、 数据类型1、 常用类型2、
官方学习链接：https://matlabacademy.mathworks.com/R2022a/cn/portal.html?course=gettingstarted#chapter=3&lesson=1§ion=1 1.命令 加减乘除，直接输；有变量写变量，给予变量有意义命名 save/load 文件名 （变量名） (工作区的变量保存与加载） clear 清除工作区 变量名 查看变量内
参考了《Opencv中Mat矩阵相乘——点乘、dot、mul运算详解 》“http://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52404580”的相关内容。 乘法是线性代数的基本操作，在OpenCV中有三种方法实现了乘法。 一、向量乘法 这两幅图像说明的就是向量乘法。在OpenCV中采用" *"来实现，要求是第
定义 n元的二次型是n个变量的齐二次多项式函数 $$ f(x_1,x_2,...,x_n) = \sum_{i = 1}^na_{ii}x_{i}^2+2\sum_{i\neq j}a_{ij}x_{i}x_{j} $$ 其中含\(x_{i}^2\)的项称为交叉项用矩阵乘积的形式写出是一个对称矩阵，满足\(f(x_1,x_2,...,x_n) = X^TAX\),其中\(X = (x_1,x_2,...,x_n
稀疏向量计算技术杂谈 稀疏计算是数学规划求解器计算速度提高的最基本套路。 现实中的大规模数学规划问题绝大多数是稀疏的, 例如下面这个流程车间调度问题的数学规划模型, 假如当m=10, n=100时, 总变量数可达10万以上, 约束数也是同样的数量级, 这样模型的约束矩阵的元素数字就
向量（Vector），又称矢量，可以用来表达同时具有大小和方向的物理量。 向量没有位置，只有方向（Direction）和大小（Magnitude，也叫做模或长度）。这听起来不可思议，但其实日常生活中很多量有大小（Size）和方向（Direction），却没有位置（Position）。例如： 位移：“向前走三步”。这句话好像是关于位置的，但其实句子
12.支持向量机
支持向量机 线性可分 线性可分：假设特征空间为二维，存在一条直线，可以将两类样本分开，则为线性可分；则非线性可分即为不存在一条直线，将两类样本分开。在三维中，直线变为平面。超过四维时，则直线平面化为超平面。 线性可分的严格定义：一个训练样本集 \(\left\{\left(X_{i}, y_{i}\right),
Matlab中的线性规划 目录Matlab中的线性规划线性规划问题简介线性规划的Matlab标准形式语法及说明输入参数f——系数向量A——线性不等式约束；b——线性不等式约束Aeq——线性等式约束；beq——线性等式约束lb——下界；ub——上界输出参数x——解fval——解处的目标函数值lambda——解
粒子群优化支持向量机 遗传算法优化支持向量机 网格搜索 遍历法 PSO-SVM GA-SVM 。 用liv-SVM工具箱，选择较好的C和G。 简单容易上手，替换数据即可，有代码解释。 YID:5319664795924391华少zero
· 用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法： · 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据； · 为序列化数据使用一维卷积。 可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。
基于支持向量机(SVM)的手写字母识别 matlab代码 YID:2860642898456927誩宝
例子： 三角形内角观测： 注解： 1.上面这个方程是观测方程，这个方程里面有3个未知数所以一个方程解3个未知数是不可能解出来的，下面把这个方程表示成矩阵的形式： 注解： 1.小写c代表的是条件的个数，字母n代表的是观测量的个数，在这个矩阵方程里面,有c=1个观
本文思路来源 https://blog.csdn.net/somethingok/article/details/118712440 1.遇到的问题 就是想判断游戏中某个点是否在长方体盒子内 正方形亦可。球体直接判断半径距离。四方体也适用。 2.我把上文链接中的思路转换成了我自己的思路 借用一下人家的图 3.准备 需要待检测点的
前言 支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM尝试寻找一个最优决策边界，使距离两个类别最近的样本最远。 SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏
