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整理:《基于着色Petri网的无人机侦察规划》 整理:《基于着色Petri网的无人机侦察规划》 传统存在问题 and 本文提出方案 方案各环节浅析 着色Petri网计划-目标层次分解 消耗类资源规划建模正效应规划建模 负效应规划建模 方案的验证 无人机侦察战术规划 个人总结 无人机任务规划可分为 路 阅读全文
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海明码 首先，海明码是一种基于偶校验的一种校验码，只适用于编码有一位出错的情况。 海明码的位数 对于原来的n位信息码$D_4D_3D_2D_1$，我们为其加上k位校验码，也就是一共n + k位 对于这n + k位码，每一位都有可能出错，因此对于每一种出错情况加起来一共n + k种状态，再加上全部正确 阅读全文
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此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 图片文字识别 OCR 图片文字识别问题描述 图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。 图片文字识别流程图 为了完成这样的工作，需要采取如下步骤： 文字侦测（Text detectio 阅读全文
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此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 推荐系统 基于内容的推荐算法 上图是一个 四位用户 对 五部电影的打分情况 加上 各电影的特征值 对于每个电影的特征值 $x^{(i)}$我们还要加上特征的截距项 \(x^{(i)}_0\) 如 \(x^{(1)}=\begin{bmat 阅读全文
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此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 异常检测问题 问题动机 有时我们需要对数据的异常检测，如生产线上某个产品是否合格，网站内某个用户是否异常…… 步骤： 1、根据数据的特征值$x^{(i)}$，我们进行建模，得到$p(x)$ 2、设定一个阈值$\epsilon$，如果 \( 阅读全文
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此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 主成分分析法 PCA 数据压缩 对于一个多维度的特征量，我们可以进行压缩，来使得数据量减少 如： 数据可视化 对于下列数据，我们先将 $\R^{50}$变为了 \(\R^2\) 随后作图 便能很清楚直观的了解到数据的一些信息 PCA PC 阅读全文
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此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 聚类算法Clustering（无监督学习） K均值算法 K-Means 步骤： 1、随机生成两点 这两点叫做聚类中心，选择两点是因为这里想把数据分成两类 2、迭代 在内循环中的第一步是 簇分配 这里将每个绿点根据距离谁最近分成红蓝两部分 阅读全文
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此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 核函数 Kernels 对于非线性数据，如： 我们可以增加高阶多项式，但是计算量将会十分大 因此需要引入非线性模型，而核函数便是其中一种。 我们取三个点 \(l^{(1)}、l^{(2)}、l^{(3)}\)， 对于给定的x，我们定义新的 阅读全文
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此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 支持向量机 优化目标 我们将逻辑回归中的曲线，变为紫色的线，由一条斜的直线和一条水平直线组成，并将其对应的函数变为$cost_0(z)$ 和 \(cost_1(z)\) 在逻辑回归中，这个是我们要优化的代价函数，我们按上面所述的更改函数， 阅读全文
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此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 误差分析 评估一个学习算法 步骤： 1、首先我们先将数据集分为两部分 训练集 和 测试集 ，一般按 7 : 3 的比例 2、用训练集去学习 \(\Theta\) 并且 最小化 \(J_{train}(\Theta)\) 3、计算测试集的 阅读全文