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RSS订阅原创 小白也能看懂的卷积！
对于很多朋友们来说，刚接触到卷积这个概念的时候一定都有一点头疼，我也不例外。随着学习的加深，回顾卷积概念的时候我也有了一些新的理解。思索再三还是提笔写下这个小白都能看懂的卷积。提前说明，该教程的讲解都基于离散时间情况。...
2022-06-08 22:44:25
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原创 Trace—σ代数的证明
本文旨在证明 Trace σ\sigmaσ algebra 是一个algebra。Trace σ\sigmaσ algebra 的定义是：假设E⊆XE\subseteq XE⊆X，且A\mathscr{A}A是X上的σ\sigmaσ代数，那么AE\mathscr{A}_{E}AE :=\vcentcolon=:= {E∩A,A∈A}\{E \cap{A} , A\in\mathscr{A}\}{E∩A,A∈A}是一个EEE上的σ\sigmaσ algebra。证明，根据定义的三条，第一条E∈
2021-12-08 15:19:00
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原创 MCMC系列：Metropololis-Hasting采样算法，10分钟从零到大神
MCMC面对已知的复杂分布时，仅知其表达式，对其进行采样变得格外棘手（甚至无法采样）。在仿真中，各工具包会提供一些标准分布，MCMC采样方法允许我们通过构造一个马尔科夫链，并借助标准分布，使得以某种接受概率采样的新马尔科夫链的平稳分布为我们的目标复杂分布。Metropolis-HastingMCMC中很重要且很实用的一个采样算法就是MH算法。MH算法流程(怎么做)这么做为什么行(MH推导)从马尔可夫链谈起(重点版)如何构建一个平稳分布为目标分布马尔科夫链？可在此简要介绍会用到的马尔可夫链的重
2021-08-13 22:03:46
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原创 高斯分布的数乘，相加，相乘还是高斯分布吗？
高斯分布的数乘，相加，相乘还是高斯分布吗？ 首先当随机变量Y=g(X)Y=g(X)Y=g(X)时,两者的PDF具有这样的关系fY(y)=fX(x)∣dxdy∣f_{Y}(y)=f_{X}(x)\lvert\frac{dx}{dy}\rvertfY(y)=fX(x)∣dydx∣具体来说FY(y)=P(Y≤y)=P(g(X)≤y)=P(X≤g−1(y))=FX(g−1(y))=FX(x)F_{Y}(y)=P(Y\leq y)=P\left(g(X)\leq y\right)=P\left(X\leq
2020-08-29 17:56:37
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原创 复随机变量
Proper Complex Random Vectors定义： 当一个复随机矢量Z\mathbf{Z}Z满足以下条件时，我们称它为Proper:均值为0方差为有限值(不是±∞\pm\infty±∞)E[ZZT]=0\mathrm{E}[\mathbf{ZZ}^T]=0E[ZZT]=0
2020-08-28 19:30:06
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原创 论文导读：使用松弛半定规划的方法进行数据降维--通过最大最小距离
论文导读：使用半定规划的方法进行数据降维–通过最大最小距离[Max-min distance analysis by using sequential SDP relaxation for dimension reduction]本文旨在记录阅读文献时的想法，并不适合小白，有一定数据降维经验的小伙伴会更快上手。原文地址：Max-min distance analysis by using sequential SDP relaxation for dimension reduction本文的目的是实现
2020-08-26 19:27:19
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原创 官方文档没讲清楚？？？Pytorch中神奇函数方法map()_
在python中有一个高级函数叫做map()引用廖雪峰的讲解如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters”，你就能大概明白map/reduce的概念。我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2f(x)=x^2f(x)=x2，要把这
2020-07-21 19:23:25
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原创 正态分布推导瑞利分布，瑞利信道的模型
从高斯分布推导瑞利分布所谓瑞利分布就是两个垂直分量服从独立且相同的高斯分布叠加之后的模。先来看看高斯分布的表达式f(x)=12πσexp(−(x−μ)22σ2) f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2{\sigma}^2}\right)f(x)=2πσ1exp(−2σ2(x−μ)2)其中σ\sigmaσ是分布的方差，μ\muμ是分布的均值。假设X1,X2∼N(μ,σ2)X_1,X_2\sim N(\mu,
2020-07-17 11:08:31
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原创 Tensor 储存字典的key，如何将字典的value填入Tensor
最近遇到一个问题，假设一个Tensor的元素都是标签（字典的key），这里我们还有一个对应的字典，如果想把key对应的value填回tensor，怎么操作呢？当然如果是在numpy中，我们可以循环遍历这个字典，然后修改元素的值，但是在tensor中是没有这么容易可以修改特定的元素的数值的。可能有些同学会自然想到把tensor转换成numpy.array再进行操作即可。这种想法不错，但是在使用ke...
2020-01-03 21:51:33
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原创 keras 中fit_generator的epoch的疑问
在使用keras进行神经网络训练时，在keras中为了减少数据对CPU/GPU的占用率，可以选择使用generator来生成数据对应使用fi_generator来进行训练，我们来看看fit_generator在官方API中的讲解fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=Non...
2019-08-08 11:19:17
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原创 numpy中的numpy.dot 解释
numpy中的dot函数可以表示dot()返回的是两个数组的点积(dot product)1.如果处理的是一维数组（向量）（list, 1-D np.array），则得到的是两数组（向量）的內积In : d = np.arange(0,9)Out: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])In : e = d[::-1]Out: array([8,...
2019-05-05 10:54:21
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原创 统计学习方法EM算法的错误指出
不知道看统计学习方法的小伙伴有没有注意到李航老师在书上有一推导的错误的地方，在书上159页，利用Jensen不等式下面在使用Jensen不等式之后的推导，出现了alg(b)-lg(c)=alg(b/c)这种形式的推导。很明显是错误的虽然最后还是能推导出最后的式子，但是书上写的有一个明显的BUG，在此指出...
2019-03-07 14:49:50
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数据结构(C++语言版) 第三版完整版课本 + 习题解析 + 第二版完整版课本 邓俊辉.zip
2019-06-17
数据结构(C++语言版)第三版 课本 +习题解析 +代码包_邓俊辉.zip
2019-06-17
[代码整洁之道 带目录 高清版].(美)马丁.扫描版.pdf
2019-05-13
神经网络与深度学习—邱锡鹏著 自己合并的版本，是书不是ppt
2019-01-27
信息论基础 第2版 中文版 带目录 THOMASMCOVER 著
2019-01-24
自然语言处理的形式模型
2019-01-18
《统计自然语言处理》宗成庆著（扫描版）
2019-01-18
深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用与代码实现
2019-01-17
解析深度学习（卷积神经网络原理与视觉实践）
2019-01-17
解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践
2018-12-15
数字信号处理的matlab实现 万永革
2018-12-15
大话移动通信 带书签 扫描版
2018-09-22
统计数据会说谎 高清文字 带书签
2018-09-20
《模式识别与智能计算MATLAB技术实现(第三版)杨淑莹》带书签
2018-08-05
矩阵论-程文鹏（西工大）-第三版-高清版
2018-07-23
空空如也
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