监督学习应用与梯度下降本课内容：1、线性回归2、梯度下降3、正规方程组（复习）监督学习：告诉算法每个样本的正确答案，学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案1、线性回归例：Alvin汽车，先让人开车，Alvin摄像头观看（训练），而后实现自动驾驶。本质是一个回归问题，汽车尝试预测行驶方向。例：上一节...
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2015-04-10 19:46:58
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隐语义模型：物品 表示为长度为k的向量q（每个分量都表示 物品具有某个特征的程度）用户兴趣 表示为长度为k的向量p（每个分量都表示 用户对某个特征的喜好程度）用户u对物品i的兴趣可以表示为 其损失函数定义为- 使用随机梯度下降，获得参数p,q负样本生成：对于只有正反馈信息（用户收藏了，关注了...
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2015-04-09 23:26:50
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这里增加了对边缘像素的补齐。sobel梯度分割抗噪性好，但是无法做到自动阈值，是其一大遗憾，matlab却解决的很好。
//默认对8位位图进行处理
void Sobel(unsigned char *pIn, int width, int height, unsigned char *pOut)
{
//每行像素所占字节数，输出图像与输入图像相同
int lineByte=(wid...
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2015-04-08 13:16:11
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作者：jostree转载请注明出处http://www.cnblogs.com/jostree/p/4397990.html在机器学习中，求凸函数的极值是一个常见的问题，常见的方法如梯度下降法，牛顿法等，今天我们介绍一种三分法来求一个凸函数的极值问题。对于如下图的一个凸函数$f(x),x\in [l...
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2015-04-07 13:32:44
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机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
Large Scale Machine Learning大规模机器学习
Learning With Large Datasets大数据集学习
Stochastic Gradient Descent随机梯度下降
Mini-Batch Gradient Descent迷你批处理梯度下降...
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2015-04-06 20:20:23
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这是UFLDL的编程练习。Weight decay（Softmax 回归有一个不寻常的特点：它有一个“冗余”的参数集）后的cost function和梯度函数：
cost function：J(θ)=?1m??∑i=1m∑j=1k1{y(i)=j}logeθTjx(i)∑kl=1eθTlx(i)??+λ2∑i=1k∑j=0nθ2ij\begin{align}
J(\theta) = - \frac{...
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2015-04-04 16:47:26
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在数字图像处理过程中，经常会遇到求梯度后，重新构建图像的问题。一般情况下，都是通过解泊松方程(还有其他方式重构图像，具体算法如下图所示,)，利用拉普拉斯算子求解；但有一点请注意泊松方程求出的只是近似值，无法求出精确的原始值。
常用图像重建算法...
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2015-04-02 15:07:37
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至于说一个team中是否可以协作，我觉得还是不要有太多高手的好，最好是有个明显的能力梯度，不然谁也不服谁，谁也觉得自己牛，怎么合作，开会也是犹犹豫豫，一直不停的议论，难下结论，这不利于团队效率，要有人有能力（是大家都信服的能力）拍板儿，当然这个人也不能随波逐流，被市场上乱七八糟的新技术迷惑，要能提....
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2015-04-01 19:09:12
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上一篇中我们讲到了GBDT算法的第一个版本，是基于残差的学习思路。今天来说第二个版本，可以说这个版本的比较复杂，涉及到一些推导和矩阵论知识。但是，我们今天可以看到，两个版本之间的联系，这个是学习算法的一个重要步骤。这篇博文主要从下面这几个方面来说基于梯度的GBDT算法：
（1）算法的基本步骤；
（2）其中的学数学推导；
（3）基于梯度的版本和基于残差的版本之间的联系；在讲解算法的详细步骤之前，...
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2015-03-31 18:15:53
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1、看文档Develop/API Guides/App Resources/Drawable/Shape Drawable
单词：corners : 角 ; gradient :梯度； solid:固定的； stroke: 边框--可以做下划线
Rectangle : 矩形；dash :破折号 gap:间隙；
2、拷贝实例代码，文件命名（gradient_box.x...
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移动开发 时间：
2015-03-31 11:01:09
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