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亚像素数值极值检测算法总结
本文尝试总结几种常用的一维离散数据极值检测方法，几个算法主要来自论文《a comparison of algorithms for subpixel peakdetection》，加上自己的理解和推导。 问题定义给定如下离散值，求其极值位置。 可知125为观察极值。 如果这些离散值是从某个分布(f)中等间距采样获得，其真正的极值位置应位于120和125之间...
MCMC(四)Gibbs采样
整个采样过程和lasso回归的坐标轴下降法算法非常类似，只不过lasso回归是固定$n-1$个特征，对某一个特征求极值。 而gibbs采样是固定$n-1$个特征在某一个...有了gibbs采样来获取概率分布的样本集，有了蒙特卡罗方法来用样本集模拟求和，他们一起就奠定了mcmc算法在大数据时代高维数据模拟求和时的作用。 mcmc系列...
C++ OpenCV特征提取之SIFT特征检测
前言前面我们介绍了《c++ opencv特征提取之surf特征检测》，这一篇我们在介绍一下sift的特征提取。 sift特征和surf特征比较比较项目siftsurf尺度空间极值检测使用高斯滤波器，根据不同尺度的高斯差(dog)图像寻找局部极值使用方形滤波器，利用海森矩阵的行列式值检测极值，并利用积分图加速运算关键点定位通过邻近信息...
MongoDB管道操作符(二)
极值操作符极值操作符用来获取分组后数据集的边缘值，比如获取每个城市最贵的运费，如下：db.sang_collect.aggregate({$group:{_id:$orderaddressl,max...objectid(59f93c8b8523cfae4cf4ba86), name : 鲁迅, books :{ name : 彷徨, publisher : 南海出版出}}其他操作符$sort操作可以对文档进行排序，如下...
文本分类学习 （十）构造机器学习Libsvm 的C# wrapper（调用cc++动态链接库）
前言：对于svm的了解，看前辈写的博客加上读论文对于svm的皮毛知识总算有点了解，比如线性分类器，和求凸二次规划中用到的高等数学知识。 然而svm最核心的地方应该在于核函数和求关于α函数的极值的方法：smo算法（当然还有很多别的算法。libsvm使用的是smo，smo算法也是最高效和简单的），还有松弛变量...
深度学习算法原理——栈式自编码神经网络
对于逐层训练的方法，主要有两方面的好处：可以使用无监督的训练方法，相比较有监督的训练方法，数据较为容易获取。 可以获得更好的局部极值，因为在初始化的过程中，生成的权重已经在较好的位置上，微调可以较容易的获得较好的局部极值。 2、栈式自编码神经网络2.1、栈式自编码神经网络的结构自编码器的结构如下图所...
SIFT算法详解
如果你学习sifi得目的是为了做检索，也许opensse 更适合你，欢迎使用。 如果想一起奋斗，欢迎加入大牛俱乐部! 如果累了，浮躁了，这里有纯净阅读等着你！ 1、sift综述尺度不变特征转换(scale-invariantfeaturetransform或sift)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并...
2018年国外主要实验室和科研团队成果和动向
研究人员提出了一种新的预报检验方法 survival-crps，通过优化连续分级概率评分（continuous ranked probability core,crps）来提高预报的锐度（sharpness, 评价模式预测极值的倾向），同时保持预报的校准度（calibration, 评价模型预测值的数值大小和结局事件发生概率的大小是否一致）。 这是科学界首次将最大似然法...
基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法（附MATLAB版源代码）
iabc-kmc算法具有较强的全局搜索能力特性，从而能够跳出局部极值，得到质量更高的解，所需迭代次数更少，收敛速度和聚类精确度都有显著提升，且整个迭代...或者那天无意间把代码遗失在哪个角落，真的很难想象我还会全力以赴的还原当年代码的真相。 所以还是决定通过这篇文章，让需要的人主动获取吧，当然如果有...
Python 数据分析学习笔记
iteritems()， 新增keys(), values(),items() 二、数据分析 2.1 基本理论 资料地址：http:www.chinahadoop.cncourse840learn#lesson16491 1）数据处理的最基本前期工作： a：类别型数据 明确取值类别 明确每类取值的分布 b：数值型数据 了解极值与分位情况 了解正态性，均值，方差情况 了解变量相关性 c...
Python 数据分析学习笔记
数值型数据了解极值与分位情况了解正态性，均值，方差情况了解变量相关性c：通用处理缺失值情况重复性情况inspecting——>cleaning——>transforming——>modeling——>discover useful infosuggestconclusionsupport decision making2）常见的任务分类：a： 分类问题b： 回归问题c：聚类问题d： 时序分析问题2.2 ...
【技术综述】闲聊图像分割这件事儿
(3)使用光滑的闭合曲线表示物体的轮廓，可获取完整的轮廓，从而避免传统图像分割方法中的预后处理过程。 不过，缺点也很明显，比较敏感，容易陷入局部极值...【5】rother c, kolmogorov v, blake a. grabcut:interactive foreground extraction using iterated graph cuts acm siggraph. acm,2004:309-314. 【6】...
101因子新测评，会有哪些新发现？
c) 中性化：以行业及市值中性化为例，在第t期截面上用因子值（已去极值）做因变量、对数总市值因子（已去极值）及全部行业因子（01哑变量）做自变量进行...优化强化学习q-learning算法进行股市往期101因子获取之前公众号分享过网友自行编写的worldquant 101因子源代码，大家有需要可以点击链接进行免费获取...
通用学习机全新理论体系简介
这是现在的所有机器学习不可能做到的。 c）可以采用多种学习策略和学习方法，完全可以采取和现有深度学习相同的方法（即嵌入巨大参数空间，并且导入求极值...但是，我们还需要大量发展机械式学习理论，使得我们获取更多的能力来处理通用学习机。 4 通用学习机的简介通用学习机将采用机械式学习。 机械式学习，就是...
美团数据分析 - 国庆上海去哪吃？
数据来源利用爬虫技术获取了餐饮全分类、地域一级二级分类? 在获取每个分类下面的标题、分数、评论、地址、人均、所有代金券数据? 然后要把数据存入mysql数据库中? 基础分析先max,min看下异常数据，这些极值会影响最后统计结果，人均价格和评分有0的情况，对最后统计没有意义将这些数据进行剔除? 对数据总量和剔除...
NumPy Beginners Guide 2e 带注释源码 四、NumPy 便利的函数
der# derivative # 导数的根（可能）是极值print extremas,np.roots(der)# extremas # 拟合函数的最大值和最小值点vals =np.polyval(poly, t)print np...numpy as np # 读入收盘价和成交量c,v=np.loadtxt(bhp.csv, delimiter=, usecols=(6, 7),unpack=true) # 获取绝对收益change = np.diff(c)print change...
NumPy Cookbook 带注释源码 六、NumPy 特殊数组与通用函数
plt.axis(off) 忽略负数以及极值from __future__ import print_function importnumpy as np from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo ...的三个数# 我们使 a = m ** 2 - n ** 2，b = 2 * m * n# c = m ** 2 + n ** 2，来寻找 a + b + c == 1000 的勾股数 # m 和 n 都取 0 ~ 32m = np.arange(33...
一步步教你如何入门精益数据分析！
转化漏斗获取指标的方式分析日志、分析工具获取（自定义时间、自定义转化漏斗）三、分析数据——产品数据分析框架3.1基本分析方法对比分析：横向对比，纵向对比（保证对比指标之外其他因素尽可能保持一致，比如通常在做新旧版本分析的时候会尽量选择两个版本发布初期的新用户）趋势分析：整体趋势、周期变化、极值点...
怎么理解凸优化及其在SVM中的应用
本文总结一下我获取的资料和个人在一些难点上的理解。 当我们要求一个函数 min f(x) 的时候，如果 f(x) 可导，我们通过是通过求 f(x) 的导数来得。 但是如果函数 f(x) 带约束条件，那么问题就开始变复杂了。 凸优化的目标就是解决带约束条件函数的极值问题。 凸优化解决的通用模型是：? 很显然，所有的极值问题都可以...
【技术分享】怎么理解凸优化及其在SVM中的应用
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