随笔分类 -  算法

MacOS 的终端利器 iTerm2
摘要：参考： https://www.cnblogs.com/xishuai/p/mac-iterm2.html 如若修改用户名，修改： 一般终端每一行前都会有xxx@xxxdeMacbook-Pro:我们可以将其隐藏掉。进入oh-my-zsh的agnoster主题，编辑agnoster.zsh-them 阅读全文
posted @ 2019-12-27 11:27 努力奋斗的阿贝拉 阅读(296) 评论(0) 推荐(0)
马氏距离理解
摘要：在介绍马氏距离之前先看下几个概念: 1 方差:标准差的平方,反映了数据集中数据的离散程度 2 协方差:标准差与方差是衡量一维数据的,当存在多维数据时,要知道每个维度的变量之间是否存在关联,就需使用协方差.协方差是衡量多维数据中,变量之间的相关性.若两个变量之间的协方差为正值,则两个变量间存在正相关, 阅读全文
posted @ 2019-07-11 17:18 努力奋斗的阿贝拉 阅读(3217) 评论(0) 推荐(0)
余弦相似度和余弦距离的推导与理解
摘要：1 余弦相似度 余弦相似度是通过测量两个向量之间的夹角的余弦值来度量他们之间的一个相似度.0度角的余弦值是1,其他的任何角度的余弦值都不大于1,最小值是-1,从而两个向量之间角度的余弦值确定了两个向量是否指向同一个方向.两个向量的指向相同时,余弦相似度为1,当两个向量的夹角是90度时,余弦相似度的值 阅读全文
posted @ 2019-07-11 16:00 努力奋斗的阿贝拉 阅读(15626) 评论(0) 推荐(0)
经典内容记录
摘要：1、支持向量机：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837 2、opencv系列和OCR系列：https://www.cnblogs.com/skyfsm/ 3、卷积神经网络的前向传播和后向传播：https://blog.csdn.n 阅读全文
posted @ 2019-02-26 09:41 努力奋斗的阿贝拉 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)
最大似然概率（MLE）和最大后验概率（MAP）
摘要：https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981 阅读全文
posted @ 2019-01-29 16:08 努力奋斗的阿贝拉 阅读(242) 评论(0) 推荐(0)
哈希函数（hash函数）
摘要：hash，—般译为“散列”，也可以直接音译为“哈希”，是对输入的任意长度（又称预映射），通过哈希算法，转换成固定长度的哈希值输出。这种转换是一种压缩映射，即，哈希值空间通常比输入空间小得多，不同的输入可能会散列到相同的输出，但对于给定的一个散列值，无法唯一确定其输入值，也就是说这个过程是不可逆的。简 阅读全文
posted @ 2018-11-19 10:31 努力奋斗的阿贝拉 阅读(5060) 评论(0) 推荐(0)
样条曲线
摘要：记录下：样条曲线相关内容 https://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586 阅读全文
posted @ 2018-10-11 17:46 努力奋斗的阿贝拉
图像的三大特征（转）
摘要：原文 http://dataunion.org/20584.html （一）HOG特征 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方 阅读全文
posted @ 2018-10-08 15:43 努力奋斗的阿贝拉