初学者的博客

学习中。。。。。。隐式狄利克雷划分Latent Dirichlet Allocation，简称LDA。注意不要和Linear Discriminant Analysis搞混了。这方面的文章，首推rickjin（靳志辉）写的《LDA数学八卦》一文。全文篇幅长达55页，我实在没有能力写的比他更好，因此这里就做一个摘要好了。http://vdisk.weibo.com/s/q0sGh/136033410...

     在这一篇之前的内容是《Factor Analysis》，由于非常理论，打算学完整个课程后再写。在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。PCA以前也叫做Principal factor analysis。1. 问题     真实的训练数据总是存在各种各样的问题：1、 比如拿到一个汽车的样本...

2016年01月03日 19:31:25阅读数：8558稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型-----------------------------------------------------------------------...

https://blog.youkuaiyun.com/u010976453/article/details/78488279这里是比较全的，引用过来有好多公式变化了     https://blog.youkuaiyun.com/left_la/article/details/9159949常见向量范数和矩阵范数  1. 损失函数损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值 f(x)f...