1.model specificationbinomial logistic regression model是一种分类模型。条件概率分布为： 伯努利分布其中， 2.Maximum Likelihood Estimation由于Hessian矩阵正定，因此NLL是个凸函数，有全局最小值。可以使用梯度...
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2014-07-26 14:11:14
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在本文中，我们表达了一个新的变化的框架对于几何活动轮廓，它迫使水平集函数接近于一个符号距离函数，并且因此完全的排除了代价性的重新初始化的过程。我们的变化的构架由一个内部能量项，它惩罚了来自符号距离函数的水平集函数的偏离，还有一个外部能量项，它可以驱动零水平向着预想的图像特征运动，比如目标边界。水平集函数结果的演变是梯度流，它最小化了整个的能量函数。提出的变化的水平集构架有三个主要的优点比起传统的水平集构架。首先，可以用一个明显的更大的时间步骤去进行数值性的解决演变的偏微分方程。，因此加速了曲线演化。第二，水...
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2014-07-25 11:23:51
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最近在学习视频检索领域的镜头分割方面的知识，发现常用的方法是直方图的方法，所以才专门有时间来学习下。查看到这两种直方图的时候，感觉有点接近，好像又不同，放在这做个比较。大部分还是百科的内容，不过对基本理解还是够了.OK，开始正文~
首先，介绍下什么是直方图
在统计学中，直方图（英语：Histogram）是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样...
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2014-07-23 20:55:05
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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检測中...
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2014-07-23 14:53:26
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关于什么是梯度下降，请看我之前发的一个博文：http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/8973972
梯度下降能帮助我们找到局部最优值，取得很小的损失，但是在数据量达到数十万时，迭代次数高，运算速度慢，十分不适合。这时候可以考虑使用随机梯度下降算法。
所谓随机梯度下降是 每次用 每个样本的损失函数（即样本数为1时的损失函数）对th...
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2014-07-23 13:39:56
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本文是Andrew Ng在Coursera的机器学习课程的笔记。整体步骤确定网络模型初始化权重参数对于每个样例，执行以下步骤直到收敛计算模型输出：forward propagation计算代价函数：比较模型输出与真实输出的差距更新权重参数：back propagation确定网络模型神经网络模型由输...
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2014-07-22 23:36:27
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1、canvas中渐变方式有2种：线性渐变和径向梯度渐变createLineGradient()createRadialGradient()addColorStop(var1,var2);var1 取值在0-1之间var2 是颜色值前面有讲述线性渐变的作用，渐变是一个渐变对象径向渐变方法create...
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2014-07-22 22:56:32
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梯度下降、神经网络、BP神经网络，以及结合前述知识实际应用。文章走马观花把这几天学的知识滤了一遍，主要是有很多好的资料
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2014-07-22 22:40:35
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边界闭合：根据梯度的幅度和方向进行边界闭合。（T是幅度值，A是角度阈值）这种方法是并行方法，只考虑局部信息，没有考虑全局信息。这个方法还可以推广用于连接相距较近的间断边缘段和消除独立的（常由噪声干扰产生的）短边缘段。串行边界技术：1、边缘检测边缘点边chuanxin来自为知笔记(Wiz)
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2014-07-22 00:36:36
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这个小程序是研一上学期的“工程优化”课程的大作业。其实这题本可以用 MATLAB 实现，但是我为了锻炼自己薄弱的编码能力，改为用 C 语言实现。这样，就得自己实现矩阵的运算（加减乘除、求逆、拷贝）；难点是求偏导，通过查资料，发现可以通过导数定义，即取极限的方法，来逐步逼近求得梯度；另外，没法做到输入...
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2014-07-21 08:19:43
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