1948 年，美国数学家，信息论的创始人之一 Warren Weaver 提出了 3 类科学问题划分。
正如我们前面所说，神经元是非常简单的处理单元。在第4章讨论了线性和逻辑回归之后，神经网络的基本技术细节可以被看作是同一个思路的变种。
主成分分析，即Principle Component Analysis (PCA)，是一种传统的统计学方法，被机器学习领域引入后，通常被认为是一种特殊的非监督学习算法，其可以对复杂或多变量的数据做预处理，以减少次要变量，便于进一步使用精简后的主要变量进行数学建模和统计学模型的训练，所以PCA又被称为主变量分析。
CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1703.03872
从行的角度来看，三个三元一次方程表示三维空间中的三个平面，如果三个平面相交于一点，那么交点的坐标即为方程组的解。
很久之前就想写一篇围绕Logistic Regression（LR）模型展开的文章了，碍于时间、精力以及能力有限，时至今日才提笔构思。希望此文能够帮助初学者建立对于LR模型的立体思维，其中关于LR模型本身的理论细节本文不做过多讨论，尽可能的给读者分享与LR模型存在千丝万缕关系的一些模型以及关于LR的一些周边理论，希望笔者的联想能够对于大家有所收获、有所启迪。
，生成Krylov子空间的向量组称为Krylov向量组。这里假定Krylov向量组是线性无关的。
方程组的几何解释 linear equation row picture column picture 矩阵计算的两种方法 some questions 需要思考的其他问题 矩阵消元 回顾 主题 消元
在本文中，我们将讨论所谓的“维度的诅咒”，并解释为什么在设计分类器时很重要。在以下部分中，我将提供对这个概念的直观解释。
对方程组中某个方程进行时的那个的数乘和加减，将某一未知系数变为零，来削弱未知数个数
有些 递推方程 的 特征方程 的 特征根 有 重根 的情况 , 特征方程解出来的 特征根有一部分是相等的 , 这样就使得 通解中的常数无法获取唯一的值 ;
在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。
之前我们介绍过，在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。
本文根据线性代数的本质课程整理得到。 00 - “线性代数的本质”系列预览：https://www.bilibili.com/video/av5977466?from=search&seid=213
列空间和零空间 回顾 主题 例子 AXb 求解AX0 回顾 主题 AX0求解的总体思路 例子 形式化的求解 AXb 什么时候有解 有解的话求解 特解 求出通解 big picture 列满秩 行满秩
⚡ Model-Based Image Signal Processors via Learnable Dictionaries
作者：YJango 日本会津大学|人机交互实验室博士生 量子位 已获授权编辑发布 该文是对卷积神经网络的介绍，并假设你理解前馈神经网络。 如果不是，强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接： https://www.zhihu.com/question/22553761/answer/126474394 下面进入正题，开始我们的卷积神经网络之旅—— 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画
作者：数据小宇军 http://blog.sina.com.cn/s/blog_a032adb90101k47u.html 什么是权重呢？所谓权重，是指某指标在整体评价中的相对重要程度。权重越大则该指标的重要性越高，对整体的影响就越高。 权重要满足两个条件：每个指标的权重在0、1之间。所有指标的权重和为1。 权重的确定方法有很多，这里我们学习用主成分分析确定权重。 一、主成分基本思想： 图1 主成分基本思想的问与答 二、利用主成分确定权重 如何利用主成分分析法确定指标权重呢？现举例
低照度图像增强《An Integrated Neighborhood Dependent Approach for Nonlinear Enhancement of Color Images》-LiTao 2004
AI科技评论按：本文来源 知乎，作者:YJango，AI科技评论授权转载。 PS：YJango是我的网名，意思是我写的教程，并不是一种网络结构。。 关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n（http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ )还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意：该文会跟其他的现有文章有很大的
主成分分析又称主分量分析或主轴分析，是将多个指标化为少数几个综合指标的一种多元统计分析方法．从数学角度来看，这是一种降维处理技术。通常把转化生成的综合指标称之为主成分。
矩阵变换是线性代数中的主要内容，如何理解它？本文以几何角度，理解线性变换中的矩阵，能帮助学习者对其建立直观音箱。
今天我们继续MIT的线性代数课程，这一节课的内容关于列空间和零空间。这两个概念同样在线性代数当中非常重要，并且是国内教材相对比较欠缺的，对于我们系统性地理解和掌握这门课程非常有帮助。
例如，12和30的公约数有：1、2、3、6，其中6就是12和30的 最大公约数。
下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。
类似PCA的做法： 每组 变量 中 选择 若干代表性 综合指标（变量的线性组合），通过 研究 两组 综合指标 间关系 来反映 两组变量间 相关关系 即 线性组合 之间的相关关系 步骤：
向量（vector）用以表示有向线段，写作以按顺序记录的终点坐标数值，因为一般情况下我们表示的向量起点都是原点。除了几何上的应用外，向量还可以表示数组，即多个数值的集合。
当 a\times d-b\times c=0 时 A 没有定义，A^{-1}不存在，则 A 是奇异矩阵。
攻读鉴于之前MIT的线代笔记没有跟新完和很多童鞋希望pdf版本下载学习，这里我把相关资源放到github上并重新更新完，希望对大家学习有所帮助。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这般丝滑的美食展示，是否让跟随镜头移动的你食指大动？ 再看这放大镜里流畅变化的弹簧，你敢相信，这完全是用静态图像合成的吗？ 没错，这样的动图并非截自视频，而是来自AI的合成大法。 甚至只需手机随手拍摄的十几张2D照片，就能实时渲染生成。 比起大名鼎鼎的谷歌前辈NeRF，这只名为NeX的AI，能直接把每秒渲染帧数从0.02帧提升到60帧。 也就是说，渲染速度能提升3个数量级。 细节之处，也更加接近真实效果。 这项已经入选CVPR 2021
作者 | YJango 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 PS：YJango是我的网名，意思是我写的教程，并不是一种网络结构。 关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分
首先我们有这个需求，就是二分类问题，如我要将下面的三角形和圆形点进行正确的分类，如下图：
关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n（http://t.cn/RyhpHjM）（CS231n 2017雷锋字幕组已制作中英字幕，视频连接：http://www.mooc.ai/course/268）还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意：该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识，不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议
url : https://towardsdatascience.com/self-supervised-tracking-via-video-colorization-7b2b066359d5
特征根 与 递推方程的解 之间是存在关系的 , 如果知道了这个内在联系 , 就可以 根据特征根 , 写出递推方程的解的模式 , 即 通解 ;
,我们依然可以使用矩阵消元的形式来求解，只不过要比我们之前提到的矩阵消元多做一些消元而已，这就是Gauss-Jordan法。
Rose小哥今天分享一下CCA的相关原理以及Python应用，CCA在EEG等脑电数据的特征提取中使用很多，很有必要熟悉其原理。
在开始之前，我们需要明确方程组可以转化成一组列向量的线性组合。什么意思呢？我们以下面一个例子进行介绍：
真实世界中，其实有很少是平稳时间序列，通常都是含有一定趋势的时间序列，譬如GDP值等等。之前我们说了可以用差分的方法获取平稳序列，但是，一旦差分其实我们丢失了原始序列的一些信息，而且往往很难从实际的意义上去解释差分后拟合的结果，所以今天我们讨论一下“协整”
FM能够有效的发现二阶组合特征，但存在的问题在于，FM捕获的二阶组合特征是线性组合的（其表达式就是线性组合），无法捕获非线性组合特征。现在深度神经网络可以发现非线性的组合特征，例如谷歌的Wide&Deep，微软的DeepCross，但对于这些深度网络，存在的缺点是很难训练。本文提出NFM模型，其能将FM模型捕获的二阶线性组合特征以及神经网络捕获的高阶非线性组合特征组合起来。NFM比FM更具表现力，因为FM可以被看作是NFM不含隐藏层的特例。
一、介绍 本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释，并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子，
一、介绍 本篇文章，我们将讨论所谓的“维度灾难”，并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释，并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子，我们有一些图片，每张图片描绘的是小猫或者小狗。我们试图构建一个分类器来自动识别图片中是猫还是狗。要做到这一点，我们首先需要考虑猫、狗的量化特征，这样分类器算法才能利用这些特征对图片进行分类。例如我们可以通过毛皮颜色特征对猫狗进行识别，即通过图片的红色程度、绿色程度、蓝色程度不同，设计一个简单的线性分类器：
此处所谓求逆运算，是指在模乘群里求逆。 第一节里提到互质的两个定义: (1)p,q两整数互质指p,q的最大公约数为1。 (2)p.q两整数互质指存在整数a，b，使得ap+bq=1。 只要明白了欧几里得算法，很容易就可以求出两整数的最大公约数，而这是一个小学时候就学习到的算法。这个算法有个可能让我们更熟悉的名字，叫辗转相除法。 我经常搞不清楚被除数和除数，不知道会不会有人和我一样。所以我要先在这里写明一下，防止混淆，一个除法，除号前的叫被除数，除号后的脚除数。 单次除法，X=m*Y
【磐创AI导读】：本文为SVM多核学习方法简介的续篇。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。SVM多核学习方法简介
在之前的机器学习基石课程中，我们就接触过Perceptron模型了，例如PLA算法。Perceptron就是在矩gt(x)外面加上一个sign函数，取值为{-1,+1}。现在，如果把许多perceptrons线性组合起来，得到的模型G就如下图所示：
严格定义： 如果存在不全为零的实数k1、k2...km，使上面的等式成立，则这个向量组线性相关，否则线性无关。 注：这里这个向量组里是包含那个“菜向量”的，这时候任何一个向量单独拿出来，对剩下的向量的向量组来说都是线性相关的，比如把盐拿出来的话，那就相当于菜向量+那些负的材料向量就能得到盐向量
我们继续MIT的线性代数课程，今天的内容比较多，涉及线性相关、基以及维度。这些都是线性代数当中的基本概念，了解它们的由来以及定义对于我们更好地理解线性代数这门课，以及它的衍生应用非常有帮助。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
