机器学习简介： 特征向量 目标函数 机器学习分类： 有监督学习：分类问题（如人脸识别、字符识别、语音识别）、回归问题 无监督学习：聚类问题、数据降维 强化学习：根据当前状态预测下一个状态，回报最大化，回报具有延迟性，如无人驾驶、下围棋 深度学习数学知识：微积分、线性代数、概率论、最优化方法 一元函数 ...
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2019-10-03 12:58:27
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感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型。 感知机的模型 定义(感知机) 假设输入空间(特征空间)是,输出空间是。输入表示实例的特征向量，对应于输入空间的点；输出表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数： 称为感知机。其中和为感知机模型参数，叫作权值或权值向量，叫作偏置，表示和的内积。sig... ...
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2019-09-19 19:48:45
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奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的矩阵分解算法，这里对SVD原理 应用和代码实现做一个总结。 1 实对称方阵的矩阵分解 对于一个$n\times n$实对称方阵$A$，如果存在一个向量$v$是矩阵$A$的特征向量，可以表示 ...
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2019-09-06 21:23:31
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三、特征值和特征向量的应用实例 1、主成分分析（Principle Component Analysis, PCA） （1）方差、协方差、相关系数、协方差矩阵 方差： 协方差： , , **方差是衡量单变量的离散程度，协方差是衡量两个变量的相关程度（亲疏），协方差越大表明两个变量越相似（亲密），协方 ...
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2019-09-01 00:59:18
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特征值和特征向量 特征值就是方程Ax=ax的根, 是一个标量 特征向量是关于特征值的向量 Key_Function np.linalg.eigvals函数, 计算矩阵的特征值 np.linalg.eig函数, 返回包含特征值和对应的特征向量的元组 Code 数学概念 对于给定矩阵A，寻找一个常数λ（ ...
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2019-08-26 00:21:21
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本周的主要工作是win10+TensorFlow环境下的FCN全卷积神经网络的实现 FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割问题。与经典的CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷基层的特征图（featu ...
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2019-08-25 18:27:25
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SVD也是对矩阵进行分解，但是和特征分解不同，SVD并不要求要分解的矩阵为方阵。 $A=U \sum V^{T}$ 条件：U和V是一个可酉矩阵（是正交矩阵的复数推广$U^{T}=U^{-1}$） $A^{T}A$的特征向量是V，$AA^{T}$的特征向量是U，$AA^{T}$的特征值的平方根是$\s ...
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2019-08-25 13:47:30
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选中一个需要进行测试的Leonardo机器学习服务，点击Configure Environments： 因为我不想使用sandbox环境，所以我选择了eu10这个region： 维护clientid和secret： 在SAP Cloud Platform cockpit里创建了service key ...
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2019-08-24 18:22:17
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降维算法应用：数据压缩、数据可视化。 主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。 在 PCA 中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据 都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。方向向量是一个经过原点 的向量，而投射误差是从特征向量向该方 ...
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2019-08-16 00:53:54
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ss模型复模态的物理意义及adams复模态振型求解2017年03月28日 19:48:37 lijil168 阅读数 453adams可以线性化输出SS状态空间ABCD矩阵，根据A可以进行系统复模态计算。A可看作是角频率张量矩阵，由模态矩阵进行坐标变换解耦后可以得到所有的模态参数，特征向量（模态系数... ...
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2019-07-27 09:32:39
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