公司最近让我负责开发一款APP，以增加用户粘性。在开发APP之前与老板讨论先在哪个平台上实体。老板直言先上IOS。我问为何，老板回复：“我们APP主要针对的客户是土地投资拓展人员，这群人，都是土豪，谁用安卓？再举个简单的例子，你看我们公司好多人用IOS？”于是，我们就开始了IOS的准备。然而，...
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2014-08-18 09:13:23
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这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是，书上写的老师ppt上写的都看不懂，然后绕了一大圈去自己查资料理解，回头看看发现，Ah-ha，原来本质的原理那么简单，自己一開始仅仅只是被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来，供备忘，也供參考。1. K-Ne...
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2014-08-17 10:24:32
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自我学习就是把稀疏自编码器与Softmax回归分类器串联起来。
稀疏编码器是用来无监督学习的，使用无标签数据。
Softmax回归分类器是有监督学习，使用标签数据。
实际生活中，我们能轻松获得大量无标签数据（如从网上随机下载海量图片）
难以获得大量有标签数据（有标签的数据库通常不会太大，而且很贵）
如果我们手头上只有少量标签数据，但是有大量的无标签数据，这是就可以采用自我...
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2014-08-13 13:03:36
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前面介绍的全部思想都属于统计模式识别，然而统计模式识别存在2个问题：1.有的模式结构非常复杂，不能用一个矢量来表示。2.有的模式识别任务中，我们更关心怎样描写叙述它的结构特征。因此须要第二种模式识别：结构模式识别。这当中，句法模式识别主要使用形式语言来描写叙述模式结构，在理论上完备，表1是句法模式识...
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2014-08-12 18:26:34
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Softmax回归就是推广版本的逻辑回归。
只不过逻辑回归是个2分类问题，而Softmax是多分类问题，仅此而已。
Softmax回归在2分类情况下就蜕化成了逻辑回归。
逻辑回归的代价函数
考虑到权重衰减，修改一下就是Softmax回归的代价函数了
这里的权重衰减项是必须的，因为原先的代价函数不是严格凸函数，有无穷个极小值。现在加了这个权重衰减项，函数变成了严格凸函数。L...
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2014-08-12 17:10:34
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上一节介绍了主成分分析应用于2维数据。现在使用高维的图像数据来试试效果。
原始图像如图1所示。
图1
每个图片都是12*12的小patch，原始数据是一个144*10000的矩阵x。
在使用了PCA旋转之后，可以检查一下此时的协方差矩阵是否已经成功变成对角阵了，如图2所示。
avg=mean(x,1);
x=x-repmat(avg,size(x,1),1);
xRot = ze...
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2014-08-11 21:28:52
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这一节不论是思想还是实现都比较容易。
主成分分析（PCA）就是模式识别里面说的K-L变换，思想是完全相同的。
详情可见我的博文：特征选择（三）-K-L变换
这里简单介绍几个概念。顺便贴出代码和效果图。
xRot = zeros(size(x));
xRot=u'*x;
figure(2);
scatter(xRot(1, :), xRot(2, :));
title('xRot');得到原...
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2014-08-11 18:04:42
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题目描述：
HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天JOBDU测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。你会不会被他忽悠...
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2014-08-11 10:08:22
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VC++数字图像模式识别技术及工程实践pdf电子书，本书介绍模式识别和人工智能中的一些基本理论和相关模型，比如神经网络、聚类技术、线性差别函数等，同时结合了模式识别中的一些经典问题，比如人脸检测、车牌识别、印章识别等内容，从不同角度介绍了这些问题的解决思路。
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2014-08-10 13:09:10
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在机器学习的应用背景是多种多样的，做实际工程必须学会如何根据 具体的问题评估一个学习模型的好坏，如何合理地选择模型、提取特征，如何进行参数调优。这些也是我以前做模式识别时欠缺的环节，所以在遇到识别率很低的情 况时，往往很困惑，不知道该如何改进：到底是应该改进模型改变特征、还是应该增加训练样本数量，到...
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2014-08-03 23:00:26
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