1 SVR背景 2 SVR原理 3 SVR数学模型 SVR的背景 SVR做为SVM的分支从而被提出，一张图介绍SVR与SVM的关系 这里两虚线之间的几何间隔r= d ∣ ∣ W ∣ ∣ \frac{d}{||W||} ∣…

空间中三维坐标变换一般由三种方式实现，第一种是旋转矩阵和旋转向量；第二种是欧拉角；第三种是四元数。这里先介绍旋转矩阵(旋转向量)与欧拉角实现三维空间坐标变换的方法以及两者之间的关系。    …

三维网格模型重采样方法 问题 (The Problem) 3D convolutional neural networks (CNNs) are state-of-the-art amongst deep learnin…

前言 误差计算是深度学习中的核心,非常重要!!! 关于误差计算,有如下概念: 损失函数(Loss Function) : 定义在单个样本上的, 算的是一个样本的误差 代价函数(Cost Function) : 定义在整个…

先上经典的LSTM结构 1、首先 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=n)中的参数num_units指的是什么？ 上图中一个浅绿色大框框起来的我们暂时叫一个LSTM_Cell,我…

ID3 算法的核心是最大信息熵增益， 原则选择划分当前数据集的最好特征，信息熵是信息论里面的，是信息的度量方式，不确定度越大或者说越混乱，熵就越大，在建立决策树的过程中，根据特征属性划分数据，使得原本“混乱” 的数据的熵…

卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，同时也包括关联权重和池化层。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果，且考量的参数更少。 卷积神经网络的运作，以图像识别举例： 神经网…

集成学习算法 Ensemble learning algorithm 目的：让机器学习的效果更好，单个的分类器如果表现的好，那么能不能通过使用多个分类器使得分类效果更好呢？或者如果单个分类器分类效果不如人意，那么是否能够…

多元线性回归方程 多元线性方程 当我们要预测的Y值受到多个变量的影响时，即有多个特征量，需要建立多变量的方程 以吴恩达老师课上用到的房价预测为例， 房价受到面积，房间数量，楼层数，房子年龄因素影响。 每一组数据和假设θ值…

1介绍       缺陷检测是工业视觉技术中最重要的组成部分。业务广泛，场景丰富，技术难点高、工作量大。针对不同的场景，选择不同的相机和识别方法。       …

问题出现 在做数据挖掘时，由于别人的模型使用的数据文件格式是mat格式，所以我不得不将csv格式的数据文件转化为mat格式的文件。当然还有另一种思路是去修改源代码，让其可以读取csv格式的数据，而这样的操作需要去分析或者…

1.背景 在很多推荐业务的场景下，我们需要提取用户的兴趣标签，进而将用户划分，进行内容的推荐。假设我们现在拥有一些用户的行为信息，比如某产品feed上的用户，今天阅读了2个时政类的新闻，昨天阅读了4个美妆类新闻，5天前又…