Martin A. Zinkevich 等人（Yahoo。Lab）合作的论文 Parallelized Stochastic Gradient Descent 中给出了一种适合于 MapReduce 的并行随机梯度下降法，并给出了对应的收敛性分析。这里忽略理论部分。依据自己的理解给...
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2015-07-13 13:35:01
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梯度简单来说就是求导，在图像上表现出来的就是提取图像的边缘（不管是横向的、纵向的、斜方向的等等），所需要的无非也是一个核模板，模板的不同结果也不同。所以可以看到，所有的这些个算子函数，归结到底都可以用函数cv2.filter2D()来表示，不同的方法给予不同的核模板，然后演化为不同的算子而已。并且这只是这类滤波函数的一个用途，曾经写过一个关于matlab下滤波函数imfilter（）的扩展应用（等同...
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2015-07-12 19:02:57
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原文：http://zhouyichu.com/machine-learning/Gradient-Descent.html前言最近在看斯坦福的《机器学习》的公开课，这个课程是2009年的，有点老了，不过讲的还是很好的，廓清了一些我以前关于机器学习懵懂的地方。我的一位老师曾经说过:什么叫理解？理解就...
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2015-07-12 18:47:12
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形态学一般是使用二值图像，进行边界提取，骨架提取，孔洞填充，角点提取，图像重建等等。常用的形态学操作时腐蚀与膨胀，在他们的基础上演变出一些变体，包括开运算、闭运算、梯度等等。形态学一般是对二值图像进行的操作。
下面贴几个比较好的介绍图像形态学方面的博客
图像处理基本算法-形态学
图像的形态学处理
（一）腐蚀关于腐蚀就是将图像的边界腐蚀掉，或者说使得图像整体上看起来...
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2015-07-12 17:32:35
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原文：http://www.zhihu.com/question/20822481相同1.本质相同：两种方法都是在给定已知数据（independent & dependent variables）的前提下对dependent variables算出出一个一般性的估值函数。然后对给定新数据的depen...
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2015-07-12 01:37:05
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主要分享了Coursera 机器学习相关课程材料，包括练习题与我的Matlab解答。 课程涉及技术：梯度下降、线性回归、监督/非监督学习、分类/逻辑回归、正则化、神经网络、梯度检验/数值计算、模型选择/诊断、学习曲线、评估度量、SVM、K-Means聚类、PCA、Map Reduce & Data ...
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2015-07-11 06:41:10
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1. visualizing higher-layer features of a deep network
本文提出了两种可视化方法。
1. 最大化activation
当训练完一个深层神经网络之后， 固定所有参数。 然后对于某一个神经元的activation进行梯度上升优化来寻找能使它的值最大化的input。 不断的用gradient ascent来更新一个初始化为random...
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2015-07-09 22:43:05
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在上一篇中提到的Logistic回归是利用最大似然概率的思想和梯度上升算法确定θ，从而确定f(θ)。本篇将介绍另一种求解最大似然概率?(θ)的方法，即牛顿迭代法。
在牛顿迭代法中，假设一个函数是，求解θ值使得f(θ)=0。在图1中可知，
图1
选择一个点，对应函数值为,并将对应的切线与x轴相交的点记为，所以 ,依此类推可知牛顿迭代规律。
为了求得最大似然概率?(θ)，让,...
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2015-07-07 16:52:26
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