“Logistic Regression——Advanced optimization”。
在之前的单变量线性回归问题中，我们是通过房屋的大小来作为预测房屋价格。但是我们知道了很多其他的变量，例如卧室的数量，楼层的数量，房子的年龄等。
“Regularization——Regularized logistic regression”。
本文介绍了机器学习中的术语和技术，包括有监督学习、无监督学习、假设、代价函数、矩阵知识、多元线性回归、逻辑回归、梯度下降法、正规方程、共轭梯度、BFGS和L-BFGS。文章通过实例解释了这些概念，并提供了相关的图片和代码。
“Implementation note:——Gradient checking”
1、有冗余特征： 有两个特征之间存在着一定联系，比如一个单位x1是米，另一个x2单位是千米，但表示的是同一个特征，这时候这两个特征之间存在着关系x2=x1。 根据线性代数的知识， 线形相关的矩阵不可逆的。
其中 G(x,y,\sigma)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-(x^2+y^2)/2\sigma^2} 是高斯函数，$I(x,y)$是输入图片，$*$是卷积
1. 引言(Introduction) 1.1 Welcome 1.2 什么是机器学习(What is Machine Learning) 1.3 监督学习(Supervised Learning) 1.4 无监督学习(Unsupervised Learning) 2 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示(Model Representation) 2.2 代价函数(Cost Function) 2.3 代价函数 - 直观理解1(Cost Function - Intuition I) 2.4 代价函数 - 直观理解2(Cost Function - Intuition II) 2.5 梯度下降(Gradient Descent) 2.6 梯度下降直观理解(Gradient Descent Intuition) 2.7 线性回归中的梯度下降(Gradient Descent For Linear Regression) 3 Linear Algebra Review 3.1 Matrices and Vectors 3.2 Addition and Scalar Multiplication 3.3 Matrix Vector Multiplication 3.4 Matrix Matrix Multiplication 3.5 Matrix Multiplication Properties 3.6 Inverse and Transpose
毕加索是近代最成功的艺术家，是抽象画派的开山师祖，而且凭借那些惊悚的抽象线条创造出来的画作非常挣钱。毕加索这种抽象创造能力能不能用计算机实现呢，随着深度学习的进一步发展，答案是肯定的。
今天给大家聊聊如何在Octave中安装工具包(类似matlab中的工具箱)，Octave中有专门的工具包分享站点：
前面学了很多的机器学习的理论知识了，但是纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行，接下来几个视频一起来学习一些机器学习编程工具Octave的一些基础编码知识。
在本教程中，我们将学习如何使用Python语言执行图像处理。我们不会局限于单个库或框架；但是，我们将最常使用的是Open CV库。我们将先讨论一些图像处理，然后再继续介绍可以方便使用图像处理的不同应用程序/场景。
上节我们已经介绍了图像分类的两个关键部分：评分函数与损失函数，接下来就是最优化的问题了，即如何寻找使得损失函数值最小的WW。 对于SVM 得分函数：f(xi,W)=Wxif(x_i,W)=Wx_i 损失函数：L=1N∑i∑j≠yi[max(0,f(xi;W)j−f(xi;W)yi+1)]+λR(W)L = \frac{1}{N} \sum\limits_i \sum\limits_{j\neq y_i} \left[ \max(0, f(x_i; W)_j - f(x_i; W)_{y_i} + 1) \right] + \lambda R(W)
毕设要做图像配准，计划使用KAZE特征进行特征点的检测，以下是我对KAZE算法原理的理解，有什么不对的地方，希望提出来大家相互讨论学习。 一、KAZE算法的由来 KAZE算法是由法国学者在在2012年的ECCV会议中提出的，是一种比SIFT更稳定的特征检测算法。KAZE的取名是为了纪念尺度空间分析的开创者—日本学者Iijima。KAZE在日语中是‘风’的谐音，寓意是就像风的形成是空气在空间中非线性的流动过程一样，KAZE特征检测是在图像域中进行非线性扩散处理的过程。 KAZE算法的原英文文献《KAZE Features》的地址为：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-33783-3_16 二、KAZE算法的原理 SITF、SURF算法是通过线性尺度空间，在线性尺度空间来检测特征点的，容易造成边界模糊和细节丢失；而KAZE算法是通过构造非线性尺度空间，并在非线性尺度空间来检测特征点，保留了更多的图像细节。KAZE算法主要包括以下步骤： (1)非线性尺度空间的构建； (2)特征点的检测与精确定位； (3)特征点主方向的确定； (4)特征描述子的生成。 下面详细讲述每一步的具体过程。 1.非线性尺度空间的构建 KAZE算法作者通过非线性扩散滤波和加性算子分裂（AOS）算法来构造非线性尺度空间。在此有必要了解下非线性扩散滤波和AOS算法。 (1) 非线性扩散滤波 非线性扩散滤波方法是将图像亮度（L）在不同尺度上的变化视为某种形式的流动函数的散度，可以通过非线性偏微分方程来描述：
上一个视频学习了如何将数据装入矩阵中，本次视频讲解Octave对数据的基本运算方法。
j 代表下一层中误差单元的下标，是受到权重矩阵中第行影响的下一层中的误差单元的下标。
“Logistic Regression——Simplified const function and gradient descent”。
对于给定的训练集（Training Set），我们希望利用学习算法（Learning Algorithm）找到一条直线，以最大地近似所有的数据，然后通过这条直线所表示的函数（h），来推测新的输入（x）的输出值（y），该模型表示如下：
这是一篇非常难写的文章，同时我希望这篇文章对于入门学习的朋友是真正有价值、有帮助的。
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下： 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。整个算法分为以下几个部分： 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作，尺度空间理论目的是模
Surf算法的原理
为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示：
一. SIFT简介 1.1 算法提出的背景： 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位姿等情况下能够有效识别目标的方法。1999年British Columbia大学大卫.劳伊（ David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SI
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html
机器学习最离不开的就是数据。我们使用Octave写机器学习代码的时候，如何将硬盘上的数据导入Octave中？如何将这些数据放入矩阵？如何将计算的结果数据保存下来？这些问题都需要解决。
我们现在考虑这样一个问题：假设有这样一组数据并对其进行线性回归分析： :::hljs-center
1.欢迎参加《机器学习》 当我们使用谷歌或者必应搜索网页的时候，当我们搜索相册中老友的照片的时候，当我们的电子邮箱收到许多邮件，而垃圾邮件被自动的过滤的时候，都有机器学习在起作用。 但最值得我们兴奋的是，我们可以梦想有一天，我们可以通过机器学习制造出像我们一样智能的AI，虽然这个目标距离我们还很远，但是已经有许多人，在通过机器学习，采用学习算法尝试模拟人类大脑的学习方式。 本套课程就是里介绍这些算法。通过本套课程，你将学习到最先进的机器学习算法。但仅知道算法及其数学含义，却不知道如何用来解决用它
近日，哈工大又上了一波热搜，原因是哈工大学生收到「工科神器」MATLAB正版软件被取消激活的通知，显示相关授权已被中止。同样被禁用的还有哈工程学生。
用bootstrap自助法生成m个训练集，对每个训练集构造一颗决策树，在节点找特征进行分裂的时候，并不是对所有特征找到使得指标（如信息增益）最大的，而是在特征中随机抽取一部分特征，在抽取到的特征中找到最优解，进行分裂。模型预测阶段就是bagging策略，分类投票，回归取均值。
“Linear Regression with multiple variables——Working on and submitting programming exercises”
宇航学报182：46-57. https://doi.org/10.1016/j.actaastro.2021.02.001
“Octave Tutorial——For, while, if statements, and functions”
Deep Dream是谷歌推出的一个有意思的技术。在训练好的CNN上，设定几个参数就可以生成一张图象。具体目标是：
密苏里大学计算机智能信号处理： Computational Intelligence Signal Processing, University of Missouri
本章是关于互操作性的。 我们必须不断提醒自己，NumPy 在科学（Python）软件生态系统中并不孤单。 与 SciPy 和 matplotlib 一起工作非常容易。 还存在用于与其他 Python 包互操作性的协议。 在 Python 生态系统之外，Java，R，C 和 Fortran 等语言非常流行。 我们将详细介绍与这些环境交换数据的细节。
什么是GNU Octave？ Octave是一个科学应用程序，它使用Matlab类似的解释高级语言进行数值计算和模拟。 它提供解决线性和非线性问题的功能，可以将结果绘制为图形，并提供数据操作和可视化功能。 GNU Octave提供交互式命令行界面和GUI界面，但也可用于非交互式脚本进行数据处理。
简介 在上一节中，我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分： 基于参数的评分函数。该函数将原始图像像素映射为分类评分值（例如：一个线性函数）。 损失函数。该函数能够根据分类评分和训练集图像数据实际分类的
今天我们继续来看伯克利CS61A，我们来看作业5的最后一道附加题。这道题非常有意思，涉及很多知识，因此想要完整讲明白，需要很多篇幅，所以单独写了一篇。
损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。
近日，有哈工大学生表示收到了正版软件取消激活的通知，而在与 MATLAB 开发公司 MathWorks 交涉之后，被告知由于美国政府实体名单的原因，相关授权已被中止。目前，哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学的老师和学生们都无法使用 MATLAB。
GNU Octave是一种高级解释语言，主要用于数值计算。它提供了线性和非线性问题的数值解，以及执行其他数值实验的能力。它还为数据可视化和操作提供了广泛的图形功能。该计划以主要作者的前教授Octave Levenspiel命名。GNU Octave 通常通过其交互式界面（CLI和GUI）使用，但它也可用于编写非交互式程序。该项目是在 1988 年左右构思的，起初它的目的是作为化学反应器设计课程的伴侣。GNU Octave 语言在很大程度上与Matlab兼容因此大多数程序都易于移植。此外，还支持 C 标准库和 UNIX 系统调用和函数中已知的函数。可以通过创建Oct-Files或使用 Matlab 兼容的 Mex-Files从 Octave 调用 C/C++ 和 Fortran 代码。
这篇文章先介绍一下自动微分吧，这一个月来对我来说真的是多事之秋，能遇上的各种事情几乎都遇上了，但愿生活节奏和工作方面能够慢慢平稳下来。
经过小编上网查询，有三种方式来安装Symbolic包，前两种都是需要先安装Python环境，然后在Python中安装SymPy包，同时还需要对相应的环境变量进行设置，最后在Octave中安装Symbolic包，这两种方式都比较容易失败，尤其是对电脑小白来说。
开销：Matlab是商业软件，需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说，这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的，可以节省开支。
GitHub 地址：https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist
“Octave Tutorial——Vectorization”，是第二周内容的最后一次视频。
https://sourceforge.net/projects/aquaterm/
SIFT特征不只具有尺度不变性，即使改变图像的旋转角度，亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。
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