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高斯判别分析（GDA）简介 首先，高斯判别分析的作用也是用于分类。对于两类样本，其服从伯努利分布，而对每个类中的样本，假定都服从高斯分布，则有: \( y\;\sim\;Bernouli(\phi) \) \( x|y=0\;\sim\;N(\mu_0, \Sigma) \) \( x|y=1\;\ 阅读全文
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指数分布族 首先需要提及下指数分布族，它是指一系列的分布，只要其概率密度函数可以写成下面这样的形式：\(\begin{aligned} p(y;\eta)=b(y)exp(\eta^TT(y)-a(\eta))\end{aligned}\) 一般的很多分布（如高斯分布，泊松分布，二项式分布，伽马... 阅读全文
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前一节讲线性回归已提过，回归问题的根本目的在于预测。直观上看，线性回归训练与预测的值域都为实数域R，而逻辑回归训练样本值域为{0,1}，预测的值域则是(0,1)，也就是说逻辑回归用于分类，其结果能给出样本属于某个类的概率。逻辑回归逻辑回归作为机器学习中的一个简单而有效的算法，其应用之广泛已超出我... 阅读全文
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自去年底开始学习Andrew Ng的机器学习公开课，欲依其课件试着实现部分算法以加深理解，然在此过程中遇到部分问题，或为程序实现，或为算法理解。故而准备将此课程整理，并记录自己的理解，或对或错可共同讨论。 此课程主要包括三部分：监督学习算法、无监督学习算法以及学习理论。监督学习部分讲了回归、生... 阅读全文
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回归问题提出 首先需要明确回归问题的根本目的在于预测。对于某个问题，一般我们不可能测量出每一种情况（工作量太大），故多是测量一组数据，基于此数据去预测其他未测量数据。 比如课程给出的房屋面积、房间数与价格的对应关系，如下表： 若要测量出所有情况，不知得测到猴年马月了。有了上面这一组测量数据，我... 阅读全文
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Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法，原文为：A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems。文章推导很复杂，看了一半就看不下去了，既然不能透彻理解其原理，但总可以通过实验来理解其具体的使用方法。 K... 阅读全文
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当初在学校实验室的时候，常常写一个算法，让程序跑着四处去晃荡一下回来，结果也就出来了。可工作后，算法效率似乎重要多了，毕竟得真枪实弹放到产品中，卖给客户的；很多时候，还要搞到嵌入式设备里实时地跑，这么一来真是压力山大了~~~。这期间，对于程序优化也算略知皮毛，下面就针对这个问题讲讲。 首先说明... 阅读全文
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2015已经过去2个多月，关于去年的总结却迟迟未成，趁着刚过完年还没那么忙，来细细总结一番。 过去一年，关于技术或其他专业知识究竟学习了多少，这里不想去细究，主要想说说自己思想与行动上的提升，至少自认为是一种极大的进步。竞争与分享 在我大天朝，所有的人从小学到初中，高中，大学以及职场，都被周... 阅读全文
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目标跟踪的kalman滤波器介绍 Kalman滤波器是通过前一状态预测当前状态，并使用当前观测状态进行校正，从而保证输出状态平稳变化，可有效抵抗观测误差。因此在运动目标跟踪中也被广泛使用。在视频处理的运动目标跟踪里，每个目标的状态可表示为(x,y,w,h)，x和y表示目标位置，w和h表示目标宽高。... 阅读全文
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前段时间注意到一些软件上有图像的水波纹特效，似乎很炫，想深入了解下该效果的具体原理与实现方式，上网搜了不少些资料，都讲得不清不楚，没办法只能靠自己了。花了一整个下午先去复习了高中物理的波的知识，试着自己来推导原理并实现了下。下面的推导是我根据一些资料以及自己分析出的，如有错误，望请指出。上张效果... 阅读全文