摘要：I will tell you how to do Reverse-MaxPooling manipulation .... 阅读全文

摘要：教你如何快速实现在Python中调用C的函数。实验用的函数在python中耗时200ms，而用c实现的耗时只有1.5ms不到！ 阅读全文

摘要：Python的科学计算工具包功能丰富，强大，易用，与C的对接方便，opencv有对应的版本，光是在c和opencv上的优势就足以秒杀matlab了…… 阅读全文

摘要：让我们请出有关成分分析和回归的神器PLSR。PLSR感觉已经把成分分析和回归发挥到极致了，下面主要介绍其思想而非完整的教程。让我们回顾一下最早的Linear Regression的缺点：如果样例数m相比特征数n少（mn）或者特征间线性相关时，由于（n*n矩阵）的秩小于特征个数（即不可逆）。因此最小二乘法就会失效。 阅读全文

摘要：特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系，我在接下来会谈到，特征值分解和奇异值分解的目的都是一样，就是提取出一个矩阵最重要的特征。先谈谈特征值分解吧： 阅读全文

摘要：已知A的存在概率是P(A)，B的存在概率是P(B)，A中存在B的概率是P(B|A)，那么A和B同时存在的概率是P(A,B)=P(A)*P(B|A)。从而得到后验概率：在已知B存在的情况下，A存在的概率（即B中存在A的概率）是P(A|B)=P(A,B)/P(B)。 阅读全文

摘要：Gauss-Newton非线性最小二值优化算法是一种实用而又简单的优化算法，实现起来简单，LM是它的改进版本。我用它进行过圆和直线的拟合，后来还用它来进行形状的匹配（变量在2-3个，还未尝试过更多变量的模型，权重也没应用），都得到了不错的效果，算法收敛性很好。只要建好数学模型，用它来进行最优求解，均可以得到稳定的结果！当然，建好一个数学模型是一个难点！ 阅读全文

摘要：For matrices, there is no such thing as division. You can add, subtract, and multiply matrices, but you cannot divide them. There is a related concept, though, which is called "inversion". First I'll discuss why inversion is useful, and then I'll show you how to do it. 阅读全文