在逻辑回归之问题建模分析中我们提到最大化参数θ的最大化似然函数可以用梯度下降法,对参数进行更新直至上面的对数似然函数收敛。下面引入另一种方法:牛顿方法。开始,首先我们考虑如何找到一个函数的零点。也就是我们有一个函数:,我们希望找到一个值θ,使得.我们首先随机取某一点(x,f(x)),那么f(x)在该...
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2014-10-07 12:01:13
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Java实现简单版SVM近期的图像分类工作要用到latent svm,为了更加深入了解svm,自己动手实现一个简单版的。 之所以说是简单版,由于没实用到拉格朗日,对偶,核函数等等。而是用最简单的梯度下降法求解。当中的数学原理我參考了http://blog.csdn.net/lifeitengu...
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2014-10-05 14:48:58
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由于最近在学习standford大学 Andrew Ng 大牛的机器学习视频,所以想对所学的方法做一个总结,后面所要讲到的算法主要是视频里面学到的机器学习领域常用的算法。在文中我们所要学的的算法主要有Linear Regression(线性回归),gradient descent(梯度下降法),n....
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2014-09-29 12:47:20
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网上去找关于HOG的资料,发现理解性的较少,并且较为冗长,为方便大家理解便自己写了篇,希望能对奋斗在特征提取第一线的同志们有所帮助:HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检測的特征描写叙述子,该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数,该方法和边缘方向直方...
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2014-09-29 11:54:10
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由于最近在学习standford大学 Andrew Ng 大牛的机器学习视频,所以想对所学的方法做一个总结,后面所要讲到的算法主要是视频里面学到的机器学习领域常用的算法。在文中我们所要学的的算法主要有Linear Regression(线性回归),gradient descent(梯度下降法),no...
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2014-09-28 22:59:05
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图像处理中,边缘检测中,会用到梯度这个概念,今天就来说说梯度这个玩意方向导数与梯度方向导数是函数在某个点上沿着某个方向上的变化率,而偏导与是在x和y轴方向上的特殊的方向导数,是一种特殊的方向导数。(一定要强调某个点)梯度被定义为是一个向量梯度的方向是方向导数取..
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2014-09-28 11:28:02
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梯度下降是最优化最基本的方法之一,在优化代价函数的时常常需要求函数的最小值,一种直接的方法是求函数在在定义域范围内的极值。但有些函数的极值点并不能简单解出来,这就需要一个逼近的方法,就是梯度法。函数f在某个点处的梯度方法就是函数上升最快的方向。当求f的最小值时,在逼近最小值的过程中就需要参数沿着梯度...
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2014-09-18 23:27:44
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支付宝推出,无需预付年费,单笔费率梯度0.7%--1.2% ,该协议有担保交易和即时到帐两种接口可供选择立即签约(如果您的支付宝账号没有认证,是不能成功签约的,需要您进行认证)阶梯费率说明:大于等于 0,小于 60000,费率 1.2 %,大于等于 60000,小于 500000,费率 1 %,大于...
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2014-09-16 20:28:50
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最小值:梯度下降;最大值:梯度上升(1)批量梯度下降---最小化所有训练样本的损失函数,使得最终求解的是全局的最优解,即求解的参数是使得风险函数最小。(2)随机梯度下降---最小化每条样本的损失函数,虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向, 但是大的整体的方向是向全局最优解的,最终的结果往...
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2014-09-14 15:12:47
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笔者采用MindManager思维导图软件对基于四元数的互补滤波法和梯度下降法进行详细的解释,非常形象。...
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2014-09-12 23:33:24
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