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RSS订阅原创 李宏毅机器学习课程笔记：半监督学习
两种： 直推学习——将无标签数据作为测试数据 归纳学习——无标签数据不作为测试数据 为什么需要半监督学习： 收集数据很容易，但是收集有标签的数据很难 无标签数据的分布可能会提供一些信息，通常会伴随一些假设 监督学习的生成模型 生成模型的半监督学习 步骤： 1.计算每一个无标签数据的后验概率 2.更新模型 这个方法会收敛，但是初始值会影响收敛的结果 ...
2020-03-21 22:37:19
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原创 李宏毅机器学习课程笔记：反向传播算法（back propagation）
反向传播算法的作用：在利用梯度下降进行参数寻优时，需要对w进行求偏导的运算，反向传播算法是在神经网络结构中计算w的导数的一个较好的方法。 课程地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 链式法则：用于求一个复合函数的导数，是在微积分的求导运算中一种常用的方法。复合函数的导数将是构成复合这有限个函数在相应点的 导数的乘积...
2020-03-21 17:41:48
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原创 李宏毅机器学习课程笔记：深度学习简介
课程地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 深度学习的发展趋势 深度学习发展历史： 1969 Perceptron的局限：连异或逻辑都无法实现 1986 Backpropagation：重要技术，通常使用三个隐含层，因为超过3个隐含层很难实现 2006 突破，受限玻尔兹曼机（RBM），这个方法很复杂 ...
2020-03-21 16:55:59
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原创 数字信号处理小实验：粗略定位车牌位置
适用于车牌在图像中的比例较大的情况。 车牌区域的字符颜色与底色在灰度上变化剧烈，导致这部分有丰富的边缘。因此，对图像进行边缘检测时可以有效凸显车牌区域。 首先，通过对图像进行灰度处理后利用sobel算子提取图像垂直边缘（车牌的垂直边缘比水平边缘更丰富，车身的水平边缘比垂直边缘更丰富），使车牌的区域在图片中的特征变得明显。然后对图像进行二值化处理，之后再对图像进行膨胀操作。根据预知知识（我国普通...
2018-08-13 22:12:14
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原创 数字信号处理小实验：插值与抽取
通过二维序列的差值和抽取，设计一个对自己照片进行放缩的程序。要求显示放缩前后对比图。 使用MATLAB中imread函数读取图片后得到的是一个三维矩阵，要想实现对彩色照片的抽取和插值，就要在每个维度上都进行抽取和插值。同时，使用imread函数得到的矩阵是uint8类型的数据，考虑到抽取和插值运算的精度，将矩阵的数据类型转换为double型。 clc,clear; image_data=im...
2018-08-13 22:00:32
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空空如也
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