PCA的原理我们现在来看一下PCA算法是如何实现的，我们通过一个具体实例来理解，假设我们有这样一些标准化后的数据：[-1,-2],[-1,0],……,[2,1],[0,1]。我们写成向量的形式如下：我们还可以在二维坐标系中画出来：**PCA主要的目的是降维简化数据，这些数据本就是二维，想要再降维则需要重新找一个方向，并把这些点映射到这个方向上（降到1维）。**试想，怎么才能找到这个方向，...
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2021-06-08 16:32:02
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从扔硬币算概率,到高斯分布, 进行参数估计来, 直观认识下EM算法思想
原创
2022-08-22 12:23:20
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准备汇编语言“带进位的加法”。 审视PPT初稿，将教材上的内容基本体现了。 但是，不足之处在于： 1. 举出的例子在程序运行时，体现不出进位； 2. 数据是逆序存放的，这个不能称为难点，但若不突破，其他的内容就很费解了；
原创
2022-02-23 15:19:41
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1.若一个元素在群内，则它的逆元也在群内.2.若两个元素都在群内，则这两个元素以任意顺序互相作用后仍在群内.3.若一个元素在子群外，另一个元素在子群内，则这两个元素互相作用在子群外.4.若一个元素在子群外，则该元素的逆元也在子群外.
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2012-08-18 18:29:00
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在我们接触神经网络过程中，很容易看到就是这样一个式子，g(wx+b)，其中w,x均为向量.比如下图所示： 加入激活函数为g(x)，我们就可以用公式g(w1x1+w2x2+b)(注：1,2均为下标，公众号很难打,下面所有的公式均是)来表示神经元的输出。 其中b为神经元的偏置.那么w,b这些参数的作用有
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2022-06-27 21:19:43
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请注意：此处仅直观理解高斯函数的单变量相乘，不涉及复杂的数学推导。 另外，还可以通过公式化简求得，进一步及更多请参考一篇英文文献：Products and Convolutions of Gaussian Probability Density Functions。 参考链接：直观理解高斯函数相乘
原创
2022-03-21 14:38:31
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准备汇编语言“带进位的加法”。 审视PPT初稿，将教材上的内容基本体现了。 但是，不足之处在于： 1. 举出的例子在程序运行时，体现不出进位； 2. 数据是逆序存放的，这个不能称为难点，但若不突破，其他的内容就很费解了； 3. 子程序行数不少，“套路”的东西占了一半，核心内容不突出。 改为下面的PPT： 效果： 1. 数据的进位在给出的数据中体
原创
2021-05-26 13:03:14
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note 2020-07-26搬运 老早以前写的，很大一部分就是摘抄课本，语言稚嫩且缺少条理,格式七拼八凑不够正式 摘要 由平行四边形面积、平行六面体体积、行列式之间的简单联系谈及盒维数、微分是线性映射、度规系数、重积分变量代换定理。夹杂一些几何直观。 引言 在笛卡尔坐标系下，由矢量代数或其他什么方
原创
2021-06-06 09:23:00
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如何做直观分组
原创
2018-11-29 16:13:12
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【直观详解】什么是PCA、SVD在说明一个解释型内容的过程中，我一直坚信，带有思考的重复的是获取的知识的唯一捷径，所以会加入很多括号的内容，即另一种说法（从不同角度或其他称呼等），这样有助于理解。加粗的地方我也认为是比较重要的关键字或者逻辑推导，学习有一个途径就是划重点，做笔记。1What&WhyPCA(主成分分析)PCA，Principalcomponentsanalyses，主成分分析
原创
2020-11-24 16:54:54
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【内容简介】详解解读什么是支持向量机，如何解支持向量以及涉及的拉普拉斯乘子法，还有核方法的解读。1什么是支持向量机-SVM支持向量机-SVM(SupportVectorMachine)从本质来说是一种：用一条线（方程）分类两种事物。有了直观的感知，在定义这一节在做一些深入的思考，分解名词（SupportVectorMachine）并尝试解释：2如何求解支持向量机对于我们需要求解的这个超平面（直线）
原创
2020-11-24 20:22:49
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差分隐私是为了在敏感数据上进行数据分析而发展起来的一套机制，通过混淆数据库查询结果，来实现数据在个人层面的隐私性，并且保证查询结果近似正确。这篇文章通过一些例子简要介绍差分隐私的提出动机和思想，主要参考Dwork的The Algorithmic Foundations of Differential ...
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2021-09-02 16:01:00
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2011-04-16 12:30总结代码如下 ：function init(){ window.onscroll=function(e){var s = "";s += "网页可见区域宽："+ document.body.cli
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2023-04-23 07:02:22
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openStack VS VMware直观优势:1.openStack设计架构开放、生态稳定 大型国际巨头公司支持及开发参与,功能版本迭代快,相对的VMware则是封闭的商业化系统。2.基于openStack架构的云平台相对成本较低,VMware的价格过高，并且价格有上涨势头,扩展费用不菲。3.VM
原创
2021-12-27 10:29:06
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【内容简介】详解解读什么是支持向量机，如何解支持向量以及涉及的拉普拉斯乘子法，还有核方法的解读。1什么是支持向量机-SVM支持向量机-SVM(SupportVectorMachine)从本质来说是一种：用一条线（方程）分类两种事物。有了直观的感知，在定义这一节在做一些深入的思考，分解名词（SupportVectorMachine）并尝试解释：公式中每一个符号的含义在后文有说明2如何求解支持向量机对
原创
2020-11-24 16:46:08
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【内容简介】主要解决什么是正则化，为什么使用正则化，如何实现正则化，外加一些对范数的直观理解并进行知识整理以供查阅。1Why&What正则化我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，很好理解。首先，从使用正则化的目的角度：正则化是为了防止过拟合如上图，红色这条“想象力”过于丰富上下横跳的曲线就是过拟合情形。结合上图和正则化的英文Regularizaiton
原创
2020-11-24 19:45:14
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super相关的介绍文章看了无数遍，每次看得都云里雾里的，没过多久就忘了，只模糊知道跟MRO有关，但是稍微一复杂就不知道怎么回事了，本篇文章主要记录我对super的理解，尽量以简单易懂的方式介绍，如果你看完这篇文章还是没懂。。。那么很抱歉，我尽力了hhhh粗暴简单的理解super的作用就是执父类的方法，虽然这句话不完全对，但是也差不多是那么个意思了。比如以单继承为例class A:
def
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2021-04-30 18:06:10
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作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 什么是神经机器翻译？ 神经机器翻译是一种将一种语言翻译成另一种语言的技术。一个例子是把英语转换成印地语。让我们想想，如果你在一个印度村庄，那里的大多数人都不懂英语。你打算毫不费力地与村民沟通。在这种情况
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2020-07-06 17:41:00
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在开始挖历史考古之前，我们先来看一个简单的例子热热身。假设要我们求解函数 在 约束下的极值。 在使用拉格朗日乘子（或乘数）法时，引入约束函数， 构造拉格朗日函数， 然后，计算拉格朗日...
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2020-10-18 22:22:00
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引言大家在机器学习中经常会看到基尼系数的词汇，有时候在做比赛的时候，有些赛题的Scoring Metric就是基尼系数。我们去Google或者Baidu，得到的都是些不甚满意的经济学相关的解释。那么在机器学习、数据挖掘领域，基尼系数在实际的应用场景中又该如何解释以及如何实现呢？基尼系数的经济学解释首先，我们先看一张从Wiki上找来的经典图片： 基尼系数是一个分布不平衡程度的度量。它被定义成大小
原创
2023-03-07 12:50:30
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