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证明xcosx无周期

假设$xcos\,x$有周期,依据周期函数的规律,可得 $$ \begin{aligned} xcos\,x & = (x+T)cos\,(x+T) \\ & = (x+T)cos\,xcos\,T sin\,xsin\,T \\ & = xcos\,xcos\,T xsin\,xsin\,T + ...

十七岁的有德 发布于 2019-10-06 11:41 评论(0)阅读(36)
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狄利克雷函数为什么不具有最小正周期

[TOC] 一、狄利克雷函数 狄利克雷(Dirichlet)函数如下所示: $$ D(x) = \begin{cases} 1,\quad{x\in{Q\,\,\,\,\quad(有理数 》可精确表示两个整数之比的数)}}, \\ 0,\quad{x\in{Q^C\quad(无理数 》不可精确表示两 ...

十七岁的有德 发布于 2019-10-06 10:00 评论(0)阅读(60)
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机器学习(4)——PCA与梯度上升法

主成分分析(Principal Component Analysis) 1. 一个非监督的机器学习算法 2. 主要用于数据的降维 3. 通过降维,可以发现更便于人类理解的特征 4. 其他应用:可视化、去噪 通过映射,我们可以把数据从二维降到一维: 显然,右边的要好一点,因为间距大,更容易看出差距。 ...

swineherd_MCQ 发布于 2019-10-05 23:27 评论(0)阅读(21)
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Machine Learning 错题集 - 未完结

Week1 Question 4 Some of the problems below are best addressed using a supervised learning algorithm, and the others with an unsupervised learning alg ...

sanlangHit 发布于 2019-10-05 09:38 评论(0)阅读(26)
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遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归

遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归 标签: 机器学习 LR 分类 一、前言 1. 我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了网络上诸多资料。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3.算法 ...

SpringC 发布于 2019-10-04 17:59 评论(0)阅读(31)
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【Python】机器学习之单变量线性回归练习(计算Cost Function)

注:练习来自于吴恩达机器学习 翻译后的题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润。第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数。 现在,假设θ0和θ1都是0,计算CostFunction,即计 ...

秦羽纶 发布于 2019-10-04 14:11 评论(0)阅读(37)
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运动元素提取,基于帧间差分与背景差分

对于某些运动元素的提取,我们仍然可以依据静态图像提取的方法,比如R-G分量差提取等,前提是目标有某些独有的特征。考虑一幅运动图像—— 目标是运动的,背景是禁止的,目标以红色为主,背景含有局部静止的红色。像这种情况单从静态方法分析就很难了。 对于类似上述的图像,最简单的提取方法是帧间差分与背景差分。这 ...

KenSporger 发布于 2019-10-03 23:27 评论(0)阅读(24)
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遵循统一的机器学习框架理解SVM

遵循统一的机器学习框架理解SVM 一、前言 1. 我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点,更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了李宏毅教授讲解SVM的课程和李航大大的统计学习方法。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA): 1.模型(Model) 2.策略(Loss) 3. ...

SpringC 发布于 2019-10-03 15:10 评论(0)阅读(29)
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论文笔记·流形学习:Laplacian Eigenmaps

Abstract • 问题:对于嵌入在高维空间的低维流形数据的表示; • 利用图Laplacian算子、流形上的 Laplacian Beltrami 算子和热方程的对应关系; • 局部保留能力和与聚类的自然联系。 1 Introduction • 传统降维方法如PCA、MDS,非线性映射方法如自组 ...

kkklw 发布于 2019-10-01 22:51 评论(0)阅读(22)
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如何免费使用GPU跑深度学习代码

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般 ...

凌逆战 发布于 2019-10-01 20:25 评论(0)阅读(428)
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机器学习实战_KNN(一)

【是什么】 KNN 即 k_近邻算法(k- nearest neighbor) ,就是寻找K个邻居作为该样本的特征,近朱者赤,近墨者黑,你的邻居是什么特征,那么就认为你也具备该特征;核心公式为: 数据来源:https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/mas ...

wangxiaobei2019 发布于 2019-09-30 15:00 评论(0)阅读(26)
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CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints (1)

CornerNet是一种anchor free的目标检测方法,不需要设置anchor,而是通过检测关键点(Keypoints),即目标的左上角(Top-Left Corners)和右下角(Bottom-Right Corners),再进行配对,来实现目标的检测。 网络的前半部分是一个卷积网络,后半部 ...

MSTK 发布于 2019-09-30 14:45 评论(0)阅读(18)
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XLNet预训练模型,看这篇就够了!(代码实现)

文章目录1. 什么是XLNet2. 自回归语言模型(Autoregressive LM)3. 自编码语言模型(Autoencoder LM)4. XLNet模型4.1 排列语言建模(Permutation Language Modeling)4.2 Transformer XL4.2.1 vanil... ...

mantch 发布于 2019-09-30 10:58 评论(0)阅读(359)
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[主动学习--查询策略] 01 Core-set

主动学习,Core-set 查询策略,2018 年 ICLR 的一篇文章,成为了之后很多文章的 baseline。其中,K-center-greedy 方法实现简单,速度快;Robust k-center 速度慢,但效果更好。 ...

wuliytTaotao 发布于 2019-09-29 15:43 评论(0)阅读(64)
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JavaScript学习笔记

JavaScript 1. 严格区分大小写; 2. 数据类型: :不区分整数与浮点数; 字符串: 布尔值: 3. 相等运算符: :会自动转换数据类型再比较; :不会自动转换数据类型,数据类型不一致则返回false; ,表示 与所有其他值都不相等,包括自己; 4. :表示一个空的值,与0和空字符串 不 ...

村雨1943 发布于 2019-09-29 09:58 评论(0)阅读(16)
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Python知识点总结篇(五)

软件目录结构规范 目标: 提高可读性; 提高可维护性; 常见结构 包含内容: 项目简介 功能特性 环境依赖 部署步骤 目录结构描述 版本内容更新 常见问题说明 模块及包导入 本质是路径搜索和搜索路径,导入模块就是把 文件解释一遍 ,导入包的本质是执行该包下的 文件; 面向对象 编程范式:实现一个任务 ...

村雨1943 发布于 2019-09-29 09:53 评论(0)阅读(19)
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Python知识点总结篇(二)

列表 列表:一个值,包含多个字构成的序列,用 括起来, 是一个空列表,不包含任何值,类似于空字符串,负数下标表示从后边开始, 表示列表最后一个下标,它是一种可变的数据类型,值可以添加、删除或改变; 用于连接两个列表并得到一个新列表; 用于一个列表和一个整数,实现列表的复制; 将删除列表中下标处的值; ...

村雨1943 发布于 2019-09-29 09:50 评论(0)阅读(27)
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Python知识点总结篇(三)

文件操作 对文件操作流程 打开文件,得到文件句柄并赋值给一个变量; 通过句柄对文件进行操作; 关闭文件; :自动关闭文件; 文件操作之 模式匹配与正则表达式 正则表达式:简称regex,是文本模式的描述方法; 正则表达式匹配步骤: 导入正则表达式模块 ; 用 函数创建一个 对象(记得使用原始字符串) ...

村雨1943 发布于 2019-09-29 09:48 评论(0)阅读(20)
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Python知识点总结篇(四)

递归 特性 必须有明确的结束条件; 每进入深一层递归,问题规模比上层应有所减少; 递归效率不高,层次更多会导致栈溢出; 函数式编程 计算机:在计算机层面,CPU执行的是加减乘除以及各种判断和跳转指令代码,因而汇编是最贴近计算机的语言,越接近计算机底层的语言执行效率越高; 计算:指数学意义上的计算,越 ...

村雨1943 发布于 2019-09-29 09:45 评论(0)阅读(18)
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BERT预训练模型的演进过程!(附代码)

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在... ...

mantch 发布于 2019-09-28 21:58 评论(0)阅读(85)