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RSS订阅转载 Linux安装搜狗输入法
转载：https://blog.youkuaiyun.com/u010648921/article/details/826242191.下载搜狗输入法的安装包下载地址为：http://pinyin.sogou.com/linux/,如下图，要选择与自己系统位数一致的安装包，我的系统是64位，所以我下载64位的安装包2.按键Ctr+Alt+T打开终端，输入以下命令切换到下载文件夹: cd ~/Downloads/...
2021-08-03 21:38:54
2287
转载 Win环境下LaTeX安装
一. 下载在清华开源软件镜像站可以直接下载到最新的LaTeX镜像点击进入开源镜像站我选择这个版本下载，在实验室，下载速度大约20M/s二. 安装 下载下来的.iso文件可以直接用压缩软件进行解压，解压后使用管理员权限打开这个 注意安装目录选择空间足够的盘，软件解压后占用5G空间，算上运行空间，最好需要预留1...
2019-02-27 17:02:25
443
原创 MATLAB编译过程遇到的问题
Q1: 错误 Y must be a vector or a character array 解决A1: 编译一遍libsvm中的make.mQ2:Invalid MEX-file 'newsvm\qp.dll': 找不到指定的程序A2:steve gunn 的包下面有一个optimiser 文件夹,把currentDiretory目录改为optimiser目录,例如D:\Pro...
2018-09-21 20:08:23
1086
转载 Github:在eclipse中使用git clone 别人共享在Github的代码和上传到自己的仓库！
转自 https://blog.youkuaiyun.com/KEZHENXU/article/details/40432707 直奔主题，在Eclipse中使用git clone别人（比如网上的公开课）分享在Github上的代码：1.在eclipse中安装git：我使用的是ADT Bundle 的 eclipse，其中自带了git工具，如果使用的eclipse没有git工具可以打开eclip...
2018-08-28 12:15:25
1682
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转载 范数（机器学习中的使用）
机器学习中的范数规则化之（二）核范数与规则项参数选择zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。 三、核范数 核范数||W||*是指矩阵奇异值的和，英文称呼叫Nucle...
2018-06-25 10:41:40
822
转载 矩阵低秩分解理论及其应用
参见https://wenku.baidu.com/view/7128ca3014791711cc791765.html
2018-06-25 10:18:19
5889
转载 矩阵求导公式
基本公式：Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B'Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A'1. 矩阵Y对标量x求导：相当于每个元素求导数后转置一下，注意M×N矩阵求导后变成N×M了Y = [y(ij)] --> dY/dx...
2018-06-23 18:55:23
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转载 深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件
在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化，即最大值问题可以转化成最小值问题)。提到KKT条件一般会附带的提一...
2018-06-23 18:49:10
368
转载 待看1-字典学习
k-svd字典学习转自 https://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50810129原文地址:http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50810129作者：hjimce一、字典学习字典学习也可简单称之为稀疏编码，字典学习偏向于学习字典D。从矩阵分解角度，看字典学习过程：给定样本数据集Y，Y的每一列表示一个...
2018-06-20 14:26:42
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转载 几种范数的简单介绍
什么是范数？我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时候为了便于理解，我们可以把范数当作距离来理解。在数学上，范数包括向量范数和矩阵范数，向量范数表征向量空间中向量的大小，矩阵范数表征矩阵引起变化的大小。一种非严密的解释就是，对应向量范数，向量空间中的向量都是有大小的，这个大小如何度量...
2018-06-20 11:42:43
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原创 稀疏矩阵、稠密矩阵、稀疏表示、字典学习概念
稀疏矩阵：矩阵中0元素的个数远大于非零，且0元素分布无规律。稠密矩阵：稀疏矩阵反之。稀疏表示：寻找一个系数矩阵A（K*N）以及一个字典矩阵B（M*K），使得B*A尽可能的还原X，且A尽可能的稀疏。A便是X的稀疏表示。 书上原文为（将一个大矩阵变成两个小矩阵，而达到压缩）字典学习 ：“为普通稠密表达的样本找到合适的字典，将样本转化为合适的稀疏表达形式，从而使学习任务得以简化，模型复杂度得以降低，通常...
2018-06-20 10:37:38
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转载 稀疏表示学习
1.提出问题：什么是稀疏表示 假设我们用一个M*N的矩阵表示数据集X，每一行代表一个样本，每一列代表样本的一个属性，一般而言，该矩阵是稠密的，即大多数元素不为0。 稀疏表示的含义是，寻找一个系数矩阵A（K*N）以及一个字典矩阵B（M*K），使得B*A尽可能的还原X，且A尽可能的稀疏。A便是X的稀疏表示。 书上原文为（将一个大矩阵变成两个小矩阵，而达到压缩）“为普通稠密表达的样本找到合适的字典，将样...
2018-06-20 10:20:59
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转载 深度学习——L0、L1及L2范数
转载于 https://blog.youkuaiyun.com/zchang81/article/details/70208061在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据，而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是训练误差小，测试误差大。因此，我们需要保证模型足够简单，并在此基础上训练误差小，这样训...
2018-06-20 09:37:34
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转载 协方差矩阵
协方差矩阵首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出数理统计中的一些相关概念：标准差和方差一般是用来描述一维数据的，但现实生活我们常常遇到含有多维数据的数据集，以考试成绩为例，若要统计多个学科的考试成绩，就要用协方差，协方差就是一种用来度量两个随机变量关系的统计量，其定义为：来度量各个维度偏离其均值的程度，标准差可以这么来定义：需要注意的是，协方差也只能处理二维问题，那维数多了自然就需要计算多个...
2018-06-12 13:51:03
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转载 主成分分析PCA
主成分分析（Principal components analysis，PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA。PCA推导有两种方法：最大化方差，最小化重构误差。1 PCA思想主成分分析是特征提取的方法，它要做的是寻找使方差最大的方向，并在该方向投影。PCA就是找出数据里最主要的方向，来代替原始...
2018-06-12 11:24:42
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原创 matlab函数
1 mean（A，1）列均值 mean（A，2）行均值2 B = repmat（[1 2;3 4],2,3）B =1 2 1 2 1 23 4 3 4 3 41 2 1 2 1 23 4 3 4 3 43 A = rand（7，10）7行10列归一化的随机值4 MATLAB取整函数1)fix(x) : 截尾取整. >> fix( [3.12 ...
2018-06-11 10:36:23
985
空空如也
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