最近深度学习是一个比较热门的词，各行各业都声称自己使用了深度学习技术。现在“深度学习”这个词，就像印在球鞋上的“Fashion”、“Sport”。那深度学习到底是什么呢？
如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是一种检测任何形状的流行技术。即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状。我们将看到它如何作用于一条线。
选自Technica Curiosa 作者：Nishant Shukla 机器之心编译 参与：Jane W 本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者，从事研究机器人机器学习技术。Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者，以及 SpaceX 的机器学习工程师。他还是《Haskell Data Analysis Cookbook》的作者。 TensorFlow 入门级文章： 深度 | 机器学习敲门砖
二值图的特征函数 b(x, y)比较简单，当[x, y]处有物体时值为1，否则为0
圆角：把直角 改成 圆角 操作，点击圆角的图标打上一个r(指定圆角半径) + 输入半径(看你自身数入，假设这里输入的值为5)，选择两个直线的点分别点击左右上下是任意点击的。
散点图显示两组数据的值，如图1-1所示。每个点的坐标位置由变量的值决定，并由一组不连接的点完成，用于观察两种变量的相关性。例如，身高—体重、温度—维度。
导读：本文将介绍什么是回归问题、解决回归问题的基本思路步骤和用机器学习模型解决回归问题的基本原理，以及如何用线性模型解决回归问题。
来源：大数据DT 本文约1900字，建议阅读5分钟 本文将介绍什么是回归问题、解决回归问题的基本思路步骤和用机器学习模型解决回归问题的基本原理，以及如何用线性模型解决回归问题。 00 线性回归：“钢铁直男”解决回归问题的正确方法 本文将介绍机器学习算法，我们选择从线性回归（Linear Regression）开始。 许多机器学习教材习惯一上来就深入算法的细节，这当然也有好处，但学习一门之前不大接触的新技术时，我更倾向于遵循学习思维三部曲的节奏：是什么（What）、为什么（Why）和怎么做（How）。如果我
选自Medium 机器之心编译 参与：蒋思源 本文从向量的概念与运算扩展到矩阵运算的概念与代码实现，对机器学习或者是深度学习的入门者提供最基础，也是最实用的教程指导，为以后的机器学习模型开发打下基础。 在我们学习机器学习时，常常遇到需要使用矩阵提高计算效率的时候。如在使用批量梯度下降迭代求最优解时，正规方程会采用更简洁的矩阵形式提供权重的解析解法。而如果不了解矩阵的运算法则及意义，甚至我们都很难去理解一些如矩阵因子分解法和反向传播算法之类的基本概念。同时由于特征和权重都以向量储存，那如果我们不了解矩阵运算
上一个视频讲了逻辑回归的分类问题中表达方程的问题，本次视频讲解的是决策边界（Decision boundary）问题，这个概念能帮助我们更好地理解上一个视频的假设函数到底是在干什么。
如果可以用数学形式表示形状，则霍夫变换是检测任何形状的一种比较流行的技术。即使形状有些破损或变形，也可以检测出形状。本文将讲解如何将它何作用于一条线。
回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)，如：房价，人数，降雨量
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在数据的统计分析中，数据之间即变量x与Y之间的相关性研究非常重要，通过在直角坐标系中做散点图的方式我们会发现很多统计数据近似一条直线，它们之间或者 正相关或者 负相关。虽然这些数据是离散的，不是连续的，我们无法得到一个确定的描述这种相关性的函数方程，但既然在直角坐标系中数据分布接近一条直线，那么我们就可以通过画直线的方式得到一个近似的描述这种关系的直线方程。当然，从前面的描述中不难看出，所有数据都分布在一条直线附近，因此这样的直线可以画出很多条，而我们希望找出其中的一条，能够最好地反映变量之间的关系。换言之，我们要找出一条直线，使这条直线“最贴近”已知的数据点，设此直线方程为：
人类学习就是从经验中获得知识和技能，人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验，然后再对经验进行梳理、分析和研究，最后形成知识和技能。
人工智能技术能够把计算机变成像人一样具备思考能力，这看起来非常神奇，很多人以为内部机理一定非常复杂，复杂到只有那些穿着白大褂的大胡子科学家才能明白。诚然技术原理确实不简单，但通过大白话，以普通人能理解
举例：往返跑，从A点出发，经过一段时间又回到了A点，根据常识，因为要回到起点，中间必定有速度为0的点。
机器学习算法按照目标变量的类型，分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据，而对于它的预测方法称为分类，连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值，对于它的预测方法称为回归。 “回归”一词比较晦涩，下面说一下这个词的来源： “回归”一词是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测，目的是根据上一代豌豆种子（双亲）的尺寸来预测下一代豌豆种子（孩子）的尺寸。 Galton在大量对象上应用了回归分析，甚至包括人的身高预测。他注意到，如果双亲
图像边缘检测能够大幅减少数据量，在保留重要的结构属性的同时，剔除弱相关信息。 在深度学习出现之前，传统的Sobel滤波器，Canny检测器具有广泛的应用，但是这些检测器只考虑到局部的急剧变化，特别是颜色、亮度等的急剧变化，通过这些特征来找边缘。 这些特征很难模拟较为复杂的场景，如伯克利的分割数据集(Berkeley segmentation Dataset)，仅通过亮度、颜色变化并不足以把边缘检测做好。2013年，开始有人使用数据驱动的方法来学习怎样联合颜色、亮度、梯度这些特征来做边缘检测。 为了更好地评测边缘检测算法，伯克利研究组建立了一个国际公认的评测集，叫做Berkeley Segmentation Benchmark。从图中的结果可以看出，即使可以学习颜色、亮度、梯度等low-level特征，但是在特殊场景下，仅凭这样的特征很难做到鲁棒的检测。比如上图的动物图像，我们需要用一些high-level 比如 object-level的信息才能够把中间的细节纹理去掉，使其更加符合人的认知过程（举个形象的例子，就好像画家在画这个物体的时候，更倾向于只画外面这些轮廓，而把里面的细节给忽略掉）。 .
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
最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
回归分析是一种广泛使用的统计工具，利用已有的实验数据，通过一个方程来定量的描述变量之间的关系，其中的变量可以分为两类
① 在知道直线方程的前提下(或知道直线上一点和直线角度)，联立方程求解交点坐标(注意数学坐标系和图像坐标系的关系)；
注一般线性回归中，使用的假设函数是一元一次方程，也就是二维平面上的一条直线。但是很多时候可能会遇到直线方程无法很好的拟合数据的情况，这个时候可以尝试使用多项式回归。多项式回归中，加入了特征的更高次方（例如平方项或立方项），也相当于增加了模型的自由度，用来捕获数据中非线性的变化。添加高阶项的时候，也增加了模型的复杂度。随着模型复杂度的升高，模型的容量以及拟合数据的能力增加，可以进一步降低训练误差，但导致过拟合的风险也随之增加。
监督学习（Supervised Learning）包括分类算法(Classification)和回归算法（Regression）两种，它们是根据类别标签分布的类型来定义的。回归算法用于连续型的数据预测，分类算法用于离散型的分布预测。回归算法作为统计学中最重要的工具之一，它通过建立一个回归方程用来预测目标值，并求解这个回归方程的回归系数。
在涉及到计算机视觉的几何问题中，我们经常看到齐次坐标这个术语。本文介绍一下究竟为什么要用齐次坐标？使用齐次坐标到底有什么好处？
上一次博文中打孔使用的是旋转切除的方法，其实还有更简单的操作，那就是使用异形孔向导，可以打螺钉孔、螺纹孔，功能很常用，绘图时添加孔基本都是用的此功能。另外本次博文还会讲解常用的线性阵列功能（线性阵列、圆周阵列、镜像）。
前面我们介绍的算法都属于分类算法，分类顾名思义就是预测样本对应的应该是哪一类，比如决策树实战中预测泰坦尼克号的乘客生还还是遇难，比如knn实战中预测对应的书写数字应该属于哪一类（即哪一个数字）等等这些都属于分类算法
在本文中，我将尝试简要介绍一下这篇论文的重要性，但我将强调实际应用，以及我们如何应用这种需要在应用程序中应用各种神经网络。
NumPy 包包含一个 Matrix库numpy.matlib。此模块的函数返回矩阵而不是返回ndarray对象。
CAD常用基本操作 1 常用工具栏的打开和关闭：工具栏上方点击右键进行选择 2 动态坐标的打开与关闭：在左下角坐标显示栏进行点击 3 对象捕捉内容的选择：A在对象捕捉按钮上右键点击（对象捕捉开关：F3） B 在极轴选择上可以更改极轴角度和极轴模式（绝对还是相对上一段线） 4 工具栏位置的变化：A锁定：右下角小锁；工具栏右键 B 锁定情况下的移动：Ctrl +鼠标移动 5 清楚屏幕（工具栏消失）：Ctrl + 0 6 隐藏命令行：Ctrl + 9 7 模型空间和布局空间的定义：模型空间：无限大三维空间 布局空间：图纸空间，尺寸可定义的二位空间 8 鼠标左键的选择操作：A 从左上向右下：窗围 B 从右下向左上：窗交 9 鼠标中键的使用：A双击，范围缩放，在绘图区域最大化显示图形 B 按住中键不放可以移动图形 10 鼠标右键的使用：A常用命令的调用 B 绘图中Ctrl + 右键调出捕捉快捷菜单和其它快速命令 11 命令的查看：A 常规查看：鼠标移于工具栏相应按钮上查看状态栏显示 B 命令别名（缩写）的查看：工具→自定义→编辑程序参数（acad.pgp） 12 绘图中确定命令的调用：A 鼠标右键 B ESC键（强制退出命令） C Enter键 D 空格键（输入名称时，空格不为确定） 13 重复调用上一个命令： A Enter键 B 空格键 C 方向键选择 14 图形输出命令：A wmfout（矢量图） B jpgout/bmpout（位图）应先选择输出范围 15 夹点的使用：A蓝色：冷夹点 B 绿色：预备编辑夹点 C红色：可编辑夹点 D 可通过右键选择夹点的编辑类型 E 选中一个夹点之后可以通过空格键依次改变夹点编辑的命令如延伸，移动或比例缩放（应注意夹点中的比例缩放是多重缩放，同一图形可在选中夹点连续进行多次不同比例缩放） 16 三维绘图中的旋转：按住Shift并按住鼠标中键拖动 17 . dxf文件：表示在储存之后可以在其它三维软件中打开的文件 18 . dwt文件：图形样板文件，用于自定义样板 19 . dws文件：图形标准文件，用于保存一定的绘图标准 20 对文件进行绘图标准检查并进行修复：打开CAD标准工具栏（工具栏右键）→配置（用于添加自定义的绘图标准；检查（用于根据添加的标准修复新图纸的标准））有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报：奉献教育（店铺） 21 绘图中的平行四边形法则（利用绘制四边形绘制某些图形） A两条直线卡一条直线，绘制一个边直线后，通过平移获取另一边直线 B 在圆中绘制相应长度的弦，现在圆心处绘制相同长度的直线，再通过平移获得 22 自定义工具栏命令 CUI或输入Toolbar 其中命令特性宏中的^C^表示取消正在执行的操作 22 循环选择操作方法：Shift+空格 用于图形具有共同边界的情况下的选择 23 系统变量 Taskbar的作用：0表示在工具栏上只显示一个CAD窗口，1表示平铺显示所有CAD窗口
本文引自博文视点新书《深度学习入门之PyTorch》第3 章——多层全连接神经网络 内容提要：深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术，在《深度学习入门之PyTorch》中，我们将帮助你入门深度学习。《深度学习入门之PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手，从零开始学习 PyTorch，了解 PyTorch 基础，以及如何用 PyTorch 框架搭建模型。通过阅读《深度学习入门之PyTorch》，你将学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归、深度学习的优化方法、多层全连接神经
此次博文总结下草图绘制中另外两个比较常用的功能：镜像与阵列，同时结合上面几篇博文的草图绘制基础总结，此次来一起绘制一个小挖土机侧面草图，来进一步练习巩固我们学过的草图绘制各项功能。
"If you stumble make it part of the dance.—— 作者不详"
插值法在图像处理和信号处理、科学计算等领域中是非常常用的一项技术。不同的插值函数，可以根据给定的数据点构造出来一系列的分段函数。这一点有别于函数拟合，函数拟合一般是指用一个给定形式的连续函数，来使得给定的离散数据点距离函数曲线的总垂直距离最短，不一定会经过所有的函数点。比如在二维坐标系内，用一条直线去拟合一个平面三角形所对应的三个顶点，那么至少有一个顶点是不会落在拟合出来的直线上的。而根据插值法所得到的结果，一定是经过所有给定的离散点的。本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口，来看下两者的不同实现方案。
拟合数学模型时，如果数据中存在少量的异常值，直接拟合会使得模型出现偏差，RANSAC可以有效解决此类问题。 简介 随机抽样一致算法（RANdom SAmple Consensus,RANSAC），采用迭代的方式从一组包含离群的被观测数据中估算出数学模型的参数，该算法最早由 Fischler 和 Bolles 于1981年提出。 算法通过从数据中随机多次采样，拟合模型，寻找误差最小的模型作为输出结果，根据大数定律，随机性模拟可以近似得到正确结果。 RANSAC算法被广泛应用在计算机视觉领域
线性回归作为一种常用的关联分析工具，其功能强大，解释度高，但是其缺点也是很明显的。其只适用于处理连续型的变量，无法处理离散型的变量，比如对于case/control的实验设计，患病与否的临床信息，线性回归就无能无力了，此时我们就需要另外一种方法-逻辑回归。
Hough变换是一种流行的技术，可以检测任何形状。即使它是破碎的或扭曲一点点的形状，也可以检测。我们来看看它如何检测一条线。
安装在汽车头部的车灯的形状为一旋转抛物面，车灯的对称轴水平地指向正前方，其开口半径为36mm，深度为21.6mm。经过车灯的焦点，在与对称轴相垂直的水平方向，对称地放置一定长度的均匀分布的线光源。要求在某一设计规范标准下确定线光源的长度。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象，多种派生对象（如：掩码数组、矩阵）以及用于快速操作数组的函数及API， 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
本文与你讨论蒙日-安培方程正则性理论关于GAN模型中模式崩溃（Mode Collapse）的解释。
单词 affine，读音：[ə'faɪn]。来自于英语affinity。英语词根fin来自于拉丁语finis，表示“边界，末端”，例如finish、final等单词。词头ad表示“去，往”，拼出名词affinity，本意为“接壤，结合”，用来指“姻亲，由于婚姻而产生的亲戚关系”，引申为“亲密关系，相似性”等 。
11.AutoCAD中命令调用的方法：屏幕菜单、在命令行输入命令、工具菜单、下拉菜单
线性回归应该是我们听过次数最多的机器学习算法了。在一般的统计学教科书中，最后都会提到这种方法。因此该算法也算是架起了数理统计与机器学习之间的桥梁。线性回归虽然常见，但是却并不简单。
主要思想是，由于我们在缓存区上画点，全部是整数。那么在画线的时候，当斜率k小于1的时候，下一个点是取（x+1，y+1）还是（x+1，y）取决于点（x+1，y+0.5）是在该直线的上方或者下方，从而将可以通过判断一个参数的的符号来得到下一个点的位置，提高了代码的效率。
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本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节从SVM算法的基本思想推导成最终的最优化数学表达式，将机器学习的思想转换为数学上能够求解的最优化问题。SVM算法是一个有限定条件的最优化问题。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍另一个机器学习领域的重要算法，线性回归算法。
这是一篇在2020年发表在ICLR的论文，论文使用图神经网络从稀疏数据中学习连续时间偏微分方程，文章提出的模型主要创新点是允许任意空间和时间离散化，也就是说在求解偏微分划分网格时，网格可以是不均匀的，由于所求解的控制方程是未知的，在表示控制方程时，作者使用了消息传递的图神经网络进行参数化。
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