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Gamma源于CRT（显示器/电视机）的响应曲线，即其亮度与输入电压的非线性关系。
gamma校正原理： 假设图像中有一个像素，值是 200 ，那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤： 1. 归一化 ：将像素值转换为 0 ～ 1 之间的实数。 算法如下 : ( i + 0. 5)/256 这里包含 1 个除法和 1 个加法操作。对于像素 A 而言 , 其对应的归一化值为 0. 783203 。
本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。 中文翻译参考
理想的显示系统(如CRT显示器)、采像设备(工业相机)与输入的视频信号(真实的图像信息)成正比，但显示系统或采像设备存在的硬件特性指数Gamma(>1)会使其输出较原始图像产生非线性失真，失真程度由具体系统的Gamma值决定，如下图所示，水平方向为真实的图像亮度，垂直方向为显示设备的输出亮度或采像设备采集到的亮度。
董事会感到关切的是，公司已连续第五个季度未能实现盈利预期。股东不高兴。罪魁祸首似乎是商品销售成本的波动。
Scipy中的special模块是一个非常完整的函数库，其中包含了基本数学函数，特殊数学函数以及numpy中所出现的所有函数。伽马函数是概率统计学中经常出现的一个特殊函数，它的计算公司如下：
期权的 Delta 被定义为期权价格变动与基础资产价格变动的比率，也就是期权价格与基础资产价格之间关系曲线的切线斜率。比如，期权Dela值等于0.6就意味着当基础资产价格变化一个很小的金额时，相应的期权价格变化约等于基础资产价格变化的60%。
目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果。
第一种方案 relational classifiers 仅仅根据标签进行迭代，完全浪费了节点的属性信息，显然如果节点之间的属性非常相似，那么节点的标签也很可能是一样的，所以iterative classification 的思路就是 同时利用节点的属性（特征矩阵）和标签；
在 Section 11.4 中，我们提到，目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收敛的结果。
#写在前面 老习惯，正文之前瞎扯一通。HMM学了很久，最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容，并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型（虽然感觉还是挺难的），之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码，只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手，结合多篇博客、github项目以及李航的《统计学习方法》比较全面的对HMM做了一次学习，要求对自己强制输出，所以在整体公式推导没有什么大问题之后，昨天花了一天完善了代码，今天来做一个全面的讲解，为人为己。 本文还是坚持自己的风格，讲解和公式穿插进行，数学公式永远是最精炼的语言 ^_^
使用高斯核函数方式把数据维度扩展到无限维度进而得到一条粗壮的分界线。仔细看一下这个分割函数，其实就是一些Gaussian函数的线性组合，y就是增长的方向。 Gaussian函数还有另外一个叫法——径向基函数，这是因为这个base function的结果只和计算这个x和中心点xn的距离有关，与其他的无关。 从其他方面来看SVM，先构造一个函数： g(x) = y_nexp(-γ|x - x_n|^2)指数求出来的其实就是x点和中心点的相似度，相似度越高，那么=晚y这个方向投票的票数就会越多。不同的g(x)有不同的权重，他们的线性组合就成了SVM，g(x)函数称为是radial function。所以Gaussian SVM就是把一些radial function联合起来做linear aggregation。
马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）是强化学习的重要概念。要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。前两章所说的强化学习中的环境一般就是一个马尔可夫决策过程。与多臂老虎机问题不同，马尔可夫决策过程包含状态信息以及状态之间的转移机制。如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程，也就是明确马尔可夫决策过程的各个组成要素。本章将从马尔可夫过程出发，一步一步地进行介绍，最后引出马尔可夫决策过程。
论文: Gradient Centralization: A New Optimization Technique for Deep Neural Networks
统计学习的对象是数据data。统计学中的数据通常是以变量或者变量组来表示数据。数据分为连续型和离散型，书中主要讨论的是离散型数据。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——机器学习中的变分推断方法(Variational Inference)简介。 今天的变
支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。目前使用广泛的SVM实现工具是libsvm，其不仅集成在很多统计软件例如R，PYTHON等，还可以直接在Linux以及Windows下运行。
支持向量机(SVM)是一种有监督的分类算法，并且它绝大部分处理的也是二分类问题，先通过一系列图片了解几个关于SVM的概念。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
我将建立道琼斯工业平均指数（DJIA）日交易量对数比的ARMA-GARCH模型。 ``
我们最早接触到的与运筹学相关的知识可能就是线性规划问题了。求解线性规划问题的基本方法是单纯形法(Simplex algorithm)，与单纯形法相关的方法我们已经有许多推文介绍啦感兴趣的小伙伴可以去看一看。在学习过程中，老师可能会告诉大家这是求解速度比较快的一类问题。但是说归说，有的同学可能对此会有些不解。用单纯形法求解线性规划问题到底有多快呢？随着问题规模的变化，求解所耗的时间是怎么变化的呢？
本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和。
最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。
定义：假设$V$是数域$\mathbb{F}$上的线性空间，在$V$上定义了一个二元函数$\left<\alpha, \beta\right>$，若
王燕老师的书上的符号和我们老师讲课的符号有一些出入，虽然在写的过程中有意识地去使用赵老师上课用的符号但难免会有所疏漏，这里将两本书上符号的对应关系列一下:
图 2.1 介绍了强化学习里面智能体与环境之间的交互，智能体得到环境的状态后，它会采取动作，并把这个采取的动作返还给环境。环境得到智能体的动作后，它会进入下一个状态，把下一个状态传给智能体。在强化学习中，智能体与环境就是这样进行交互的，这个交互过程可以通过马尔可夫决策过程来表示，所以马尔可夫决策过程是强化学习的基本框架。
本文将分析工业指数（DJIA）。工业指数（DIJA）是一个股市指数，表明30家大型上市公司的价值。工业指数（DIJA）的价值基于每个组成公司的每股股票价格之和（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
线性可分SVM学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，怎么将它扩展到线性不可分，需要修改硬间隔最大化，使其成为软间隔最大化。
在之前的文章中，包括线性回归和逻辑回归，都是以线性分界线进行分割划分种类的。而本次介绍一种很强的分类器【支持向量机】，它适用于线性和非线性分界线的分类方法。
求解常微分方程常用matlab中的ode函数，该函数采用数值方法用于求解难以获得精确解的初值问题。ODE是一个包含一个独立变量（例如时间）的方程以及关于该自变量的一个或多个导数。在时域中，ODE是初始值问题，因此所有条件在初始时间t=0指定。
机器学习笔记 评估指标 准确率 查准率 How many relevant items are selected? accuracy=TP(TP+FN) 召回率 查全率 How many sel
机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。简单在于它的思想，简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的数学推理
本文翻译自《Problems In Estimating GARCH Parameters in R 》
最近几日一直在研究统计学的各种分布，看的云里雾里。这次主要总结几个问题，第一，Beta分布的前生今世，它是用来干嘛？第二，Beta分布和二项式分布有什么关系。这期间参考的资料有很多：
机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。
设V是\mathbb{F}上的线性空间，\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_p和\beta_1,\beta_2,...,\beta_q是V中的两个向量组，\beta\in V
在强化学习（四）用蒙特卡罗法（MC）求解中，我们讲到了使用蒙特卡罗法来求解强化学习问题的方法，虽然蒙特卡罗法很灵活，不需要环境的状态转化概率模型，但是它需要所有的采样序列都是经历完整的状态序列。如果我们没有完整的状态序列，那么就无法使用蒙特卡罗法求解了。本文我们就来讨论可以不使用完整状态序列求解强化学习问题的方法：时序差分(Temporal-Difference, TD)。
众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。主要有：矩估计、极大似然估计、EM算法、最小二乘估计、刀切法（Jackknife）、自助法（Bootstrap）的相关内容。 点估计是参数估计的一个组成部分。有许多的估计方法与估计理论，具体内容可以参见lehmann的《点估计理论》（推荐第一版，第二版直接从UMVU估计开始的） 一、矩估计 对于随机变量来说，矩是其最广泛，最常用的数字特征，母体的各阶矩一般与的分布中所含的未知参数有关，有的甚至就等
前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。分析每一层的配置及意义的目的主要是为了便于设计出适合自己的网络。然后根据自己的任务需要定义合适的损失函数。当搭建出自己的网络并确定网络的损失函数后，下一个关键问题便是训练网络，训练网络的前提需要确定优化算法。下面我们针对常见的深度学习优化算法进行梳理：
在上一篇推送中，为大家介绍了LDA的数学预备知识以及LDA主题模型，今天将带来有关LDA 参数估计和LDA代码的实现。
进行归一化，从而保证数据分布的一致性，而判别模型的结果正是取决于数据整体分布。但是
本系列文章面向深度学习研发者，希望通过 Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第10篇。 作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。 1. 内容简介 ---- 前面的部分介绍了卷积神经网络的原理以及怎么使用Theano的自动梯度来实现卷积神经网络
定义：设 $A, B \in \mathbb{C}^{n \times n}\left(\right. 或 \left.\mathbb{R}^{n \times n}\right)$，若存在$U \in U^{n \times n}\left(\right. 或 \left.E^{n \times n}\right)$，使得
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务，以及常用的文本分类算法。包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归和神经网络等。还介绍了这些算法的具体实现步骤和优缺点，以及适用场景。
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