随笔分类 -  AI_Learning

摘要：Factor_Analysis（因子分析） "Factor Analysis 简书" ：较好理解的解释，其中公式有一定的推导（仅展现关键步骤，细节大多需要自行补充），基本为结论式。 感性层面理解： 首先，明确FA和PCA的区别。PCA做的是对某个样本，试图寻找到一组方差尽量大的线性表示（基向量），以 阅读全文

摘要："学习播客_KLDA" （推导得很通俗，下面的推导就是源于此篇博客） 第一部分：按照自己的理解，模仿~~抄！~~学习播客来完成一下KLDA的推导。 第二部分：对于Kernel的思考 KLDA： 顾名思义，就是把Kernel运用到了LDA上，下面直接推导公式。（原始空间数据$x$，映射之后数据$\ph 阅读全文

摘要：第二次机器学习的作业完成了，写一下总结。 作业要求： 实现用线性判别分析（LDA，LinearDiscriminantAnalysis）的二分类，用KNN比较LDA和PCA在有监督学习下的分类区别。 开题： 第一眼看到题目，“用KNN比较LDA和PCA在有监督学习下的分类区别。”这句话，是我自己理解 阅读全文

摘要：CV学习进度条记录，也是SRTP的进度记录。 阶段一（2019.4 2019.5）： 1、opencv简单操作学习。（实现了一些基础操作，从颜色通道到边缘轮廓，2019.4.22完成） 2、linux学习。（发现Morvanzhou里面有这一块内容~~预期闲暇之余看看~~） 阶段二（2019.5 2 阅读全文

摘要：对于双线性插值计算的理解： 对于某点$(x_i,y_i)$进行插值，选取4邻域上的点，对 先后做插值，第二次做插值会需要第一次的结果，直接代入即可，故为两次有顺序的插值，计算规律即使用斜率，三点（需要插值的点在中间$(x_1,y_1)$）一线。 $$ \frac { y1 y0 } { x1 x0 阅读全文