共轭

最速下降法（梯度下降法）python实现

最近在写论文，做的是共轭梯度反演方法，所以将论文中的部分内容分享出来吧。大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。
Tomator01·2019-03-13 19:14

机器学习面试必知：学生t分布的神奇之处

lambda|a,b)=\frac{1}{\Gamma(a)}b^{a}\lambda^{a-1}exp(-b\lambda)Gam(λ∣a,b)=Γ(a)1baλa−1exp(−bλ)高斯分布的精度的共轭先验是
Neekity·2019-03-12 16:14

无约束优化方法-直接方法（Powell与改进Powell）

针对这样的问题，共轭方向可以较好解决。那什么叫共轭方向呢？共轭方向这里，我们设为的对称正定矩阵，如果有两个维向量和满足，则和是关于是共轭的。很明显，当时，两向量是正交的，说明正交是共轭的特例。
oskor·2019-03-05 23:37

2.3.6 ⾼斯分布的贝叶斯推断

在给定的情况下，观测的数据集出现的概率，可以看成是的函数，有似然函数与有关的只有指数上的关于的二次型，所以我们可以将先验分布选成高斯分布，因为高斯分布与有关的也只有指数上的关于的二次型，他是似然函数的一个共轭分布
golfgang·2019-02-27 14:09

scipy.optimize优化器的各种使用

目录0.scipy.optimize.minimize1.无约束最小化多元标量函数1.1Nelder-Mead（单纯形法）1.2拟牛顿法：BFGS算法1.3牛顿-共轭梯度法：Newton-CG2约束最小化多元标量函数
jj_千寻·2019-02-22 22:53

共轭函数

共轭函数在最近火的不行的Gan生成对抗神经网络进阶版本的数学推理中有着神奇的作用，因此在这边记录下。
_寒潭雁影·2019-01-08 16:28

到底是谁在制毒（脑洞故事）

图片发自App文／伊米crystal“好，大家把书翻到235页，今天咱们来讲共轭，共轭是……”“不好意思，打扰一下，请问你是高继海吗？”“对，我是，你们是？”
伊米crystal·2018-12-24 18:55

到底是谁在制毒（脑洞故事）

图片发自App文／伊米crystal“好，大家把书翻到235页，今天咱们来讲共轭，共轭是……”“不好意思，打扰一下，请问你是高继海吗？”“对，我是，你们是？”
伊米crystal·2018-12-24 18:55

特征提取方法简介

用频率的手段来表征词语的重要性text-rank借鉴page-rank来表征词语的权重从基于SVD纯数学分解词文档矩阵的LSA，到pLSA中用概率手段来表征文档形成过程并将词文档矩阵的求解结果赋予概率含义，再到LDA中引入两个共轭分布从而完美引入先验
miner_zhu·2018-12-18 10:03

导电聚合物中热电效应转换原理

但是在一些共轭聚合物(conjugatedpolymers),比如聚乙炔(trans-polyacetylene),碳原子sp2sp^2sp2杂化，在垂直于σ\sigmaσ键的方向形成π\piπ键。
墨氲·2018-11-30 10:07

相关与卷积（数字信号处理）的数学原理及 Python 实现

自相关是单个数字序列本身的运算，可以看成是两个相同数字序列的互相关运算．互相关用来度量一个数字序列移位后，与另一个数字序列的相似程度．其数学公式如下：其中，f和g为数字序列，n为移位的位数，f*表示f序列值的复数共轭
klchang·2018-11-24 20:00

复变函数的积分

基本定理学习目标三、复数闭路定理学习目标四、原函数与不定积分学习目标五、柯西积分公式学习目标六、解析函数的高阶导数学习目标七、解析函数与调和函数的关系学习目标1、解析函数与调和函数的关系2、偏积分法求共轭调和函数一
looeyWei·2018-11-22 22:58

目标跟踪整理（1）之MOSSE

VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilter一、补充知识：１、复共轭：实部相等，虚部互为相反数（真的连这个都快记不清了。。。）
张杰萌萌哒·2018-11-22 19:18

序列的分类

基于对称性的分类  若x[n]=x∗[−n]x[n]=x^{*}[-n]x[n]=x∗[−n]，则称序列x[n]x[n]x[n]为共轭对称序列，如果序列x[n]x[n]x[n]是实序列，那么称其为偶序列
The_last_knight·2018-11-15 21:08

安卓中变换Matrix的学习

矩阵可以加，减，数乘，乘，转置，共轭和共轭转置（后面三个高大上的就不看了）。加减比较容易如：也就是各个位置上的数加或减，得到的结果就是两矩阵加或减，需要注意的是两个矩阵要是同型矩阵，同型。。。同
csdn_Mew·2018-11-13 18:12

安卓中变换Matrix的学习

矩阵可以加，减，数乘，乘，转置，共轭和共轭转置（后面三个高大上的就不看了）。加减比较容易如：也就是各个位置上的数加或减，得到的结果就是两矩阵加或减，需要注意的是两个矩阵要是同型矩阵，同型。。。同
csdn_Mew·2018-11-13 18:12

信号实部和虚部

中国通信网－通信资信号是信息的载体，实际的信号总是实的，但在实际应用中采用复信号却可以带来很大好处，由于实信号具有共轭对称的频谱，从信息的角度来看，其负频谱部分是冗余的，将实信号的负频谱部分去掉，只保留正频谱部分的信号
ddffmm66·2018-10-31 16:24

矩阵和图像类型（Mat; CvMat; IplImage 的相互转化）

在开始学习OpenCV的矩阵和图像类型之前，我们需要知道两件事情：在OpenCV中没有向量（vector）结构，任何时候需要向量，都只需要一个列矩阵（如果需要一个转置或共轭向量，则需要一个行矩阵）；OpenCV
Pluto0054·2018-10-30 11:03

python中array、matrix及相关的乘法dot、*、multiply

#但是matrixobjects还可以在后面加.Hf得到共轭矩阵,加.I得到逆矩阵#array的
大星小辰·2018-10-29 10:12

《统计学习方法》第9章 EM/GMM/F-MM/GEM

：《统计学习方法》第9章EM/GMM/F-MM/GEM前言EM（期望最大）算法有很多的应用，最广泛的就是混合高斯模型、聚类、HMM等等，本质上就是一种优化算法，不断迭代，获得优值，与梯度下降、牛顿法、共轭梯度法都起到同一类的作用
SnailDove·2018-10-28 18:01

LDA模型分析（三）：LDA建模与求参

image.pngimage.pngpLSA与LDA对比：LDA加入超参，认为参数是随机变量，EM不再适用于求参过程image.pngpLSA与LDA对比：image.png双Dirichlet-Multinomial共轭结构
林桉·2018-10-23 00:16

【Optimization】优化算法索引

鞍点和其他平坦区域悬崖和梯度爆炸长期依赖非精确梯度局部和全局结构间的弱对应优化的理论限制基本算法基于梯度的优化算法动量Nesterov动量参数初始化策略自适应学习率算法AdaGradRMSPropAdam选择正确的优化算法二阶近似算法梯度之上：基于Jacobian和Hessian矩阵的优化算法牛顿法LM法共轭梯度
鹅城惊喜师爷·2018-09-09 22:21

概率和统计学知识汇总

清单样本均值数学期望期望方差样本方差协方差最大似然与最大后验共轭先验偏差和方差样本均值现在我们拿到了nn个样本，每个样本的观测值为XiXi则样本均值指的是1n∑ni=1Xi1n∑i=1nXi,也就是求n
无峥·2018-09-02 10:33

斐波那契数列通项公式推导及其类似构造共轭公式反求递推式

一、斐波那契数列通项公式推导我们知道斐波那契数列递推公式fn=fn−1+fn−2(n≥2)fn=fn−1+fn−2(n≥2)即fn−fn−1−fn−2=0fn−fn−1−fn−2=0求解这个递推关系的一种方法是寻找形式为fn=qnfn=qn的解因此得到qn−qn−1−qn−2=0qn−qn−1−qn−2=0qn−2(q2−q−1)=0qn−2(q2−q−1)=0所以我们求解q2−q−1=0q2−q
一只二十四节气·2018-08-31 07:42

第六本书|复变函数与拉普拉斯变换（9/2更新）

（2）实部相同，虚部只差一个符号的两个复数互为共轭复数。z=x-iy与z=x+iy为共轭复数复平面及复数的模、辐角（1）复平面：把表示复数的
阳光不锈201314·2018-08-30 11:22

机器学习总结（四）——最优化方法

常用的有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、启发式优化方法、拉格朗日乘数法等。一、梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法实现的原理简单，是最常用最简单的最优化方法。
MonkyK·2018-08-21 21:19

奇异值分解(SVD)小结

目录阵的简单理解矩阵作用于向量用矩阵的表达一个实体特征值和特征向量奇异值分解Hermitian矩阵共轭转置酉矩阵谈谈《数学之美》对SVD的理解阵的简单理解矩阵从我的理解来看，可以从两个角度来看。
hearthougan·2018-08-15 16:33

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（五）：Jensen不等式简单理解，共轭函数

许多著名的不等式都是由Jensen不等式在取特定的凸函数下延伸出来的，如均值不等式、Holder不等式（摘自convexoptimization书）共轭函数定
大饼博士X·2018-07-30 00:41

（初级）数字信号处理目录（不只是目录）

离散时间复指数信号的周期性质离散周期信号的傅里叶级数（DFS）傅里叶级数与线性时不变系统滤波器简介周期方波的傅里叶级数系数连续时间傅里叶变换（FT）周期信号的傅里叶变换几个判断线性时不变系统的精彩例子连续时间傅里叶变换的共轭与共轭对称性连续时间傅里叶变换的性质离散时间傅里叶变换
李锐博恩·2018-07-29 21:00

高中数学基础

共轭复数实部相等虚部互为相反数欧拉公式eix=cosx+isinx欧拉定理V-E+R=2R记区域个数，V记顶点个数，E记边界个数点乘，也叫数量积。
onepedalo·2018-07-25 19:31

正定矩阵与海森矩阵

HermitianMatrix:复共轭对称方阵，即A=A^H，也就是a_{ij}=\overline{a_{ji}}正定矩阵：Hermitianmatrix中的一种。
万灵灵万·2018-07-24 15:21

【MATLAB】符号数学计算（二）：符号运算中的运算符和函数

一般的这里就不再列举1、算术运算符号运算符号“'”、“.'”分别实现矩阵的共轭转置和非共轭转置。
__zzz__·2018-07-22 17:45

连续时间傅里叶变换的性质（简介及推导）

连续时间傅里叶变换的共轭以及共轭对称性在这篇博文中单独拿出来了，下面是傅里叶变换的一些常用性质的简单介绍以及推导。
李锐博恩·2018-07-20 20:11

连续时间傅里叶变换的共轭与共轭对称性（详细推导）

这里将连续时间傅里叶变换的共轭对称性单独拉出来，原因是这个性质有很多值得讨论的地方，用了很长的篇幅才讲清楚，所以单独拉出来遛遛！公式很多，电脑直接输入还是很不方便的，于是以手稿的形式给出！
李锐博恩·2018-07-20 17:08

机器学习周志华笔记系列-第五章-神经网络（欢迎讨论）

所以总结机器学习方法的思想，尽量不涉及数学工具，如矩阵微分、奇异值分解、凸优化、概率论共轭分布、KL散度等（书中附录）。
baidu_41872326·2018-07-20 00:00

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（四）：拟牛顿法、BFGS、L_BFDS、DFP、共轭梯度法

拟牛顿法拟牛顿法可以克服牛顿法计算量大的缺点，不在计算目标函数的Hesse矩阵，而是构造一个近似Hesse矩阵的对称正定矩阵，根据近似矩阵来优化目标函数，不同的近似构造Hesse的方法决定了不同的拟牛顿法，构造Hesse矩阵是需要满足拟牛顿条件的，拟牛顿条件是这样求得的，首先将f(x)在xk+1x_{k+1}xk+1处做二阶泰勒展开(忽略高阶项)：f(x)=f(xk+1)+∇f(xk+1)(x−x
大饼博士X·2018-07-15 01:23

模式识别学习心得

1.共轭梯度编程（matlab）%-------共轭梯度法解线性方程组-----------%---ConjugateGradientmethod-------%参考教材《数值分析》李乃成&梅立泉，科学出版社
风来雾去·2018-06-04 15:20

matlab语法归纳

算术函数函数作用abs(x)纯量的绝对值或向量的长度angle(z)复数z的相角(Phaseangle)sqrt(x)开平方real(z)复数z的实部imag(z)复数z的虚部conj(z)复数z的共轭复数
chibingqing·2018-05-27 14:26

fft-原理与Matlab函数

fft是一种计算DTF的快速算法，利用因子的周期性、共轭对称性、可约性。1、fft算法主要有以下3种时域
DylanXi·2018-05-25 22:47

BP神经网络算法改进

1.方法设计传统的BP算法改进主要有两类：-启发式算法：如附加动量法，自适应算法-数值优化法：如共轭梯度法、牛顿迭代法、Levenberg-Marquardt算法(1)附加动量项这是一种广泛用于加速梯度下降法收敛的优化方法
bryce1010·2018-04-22 21:13

机器学习案例系列教程——优化方法总结（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

梯度下降法梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度下降法的搜索迭代示意图如下图所示：梯
数据架构师·2018-04-21 15:26

Python学习之——np.dot()与np.multiply()与*之间的区别

(不进行复共轭)>>>np.dot(3,4)12>>>np.dot([2j,3+3j],[2j,3j])(-13+9j)如果a和b是2-Darrays,作用是矩阵的乘积，a和b的维数要满足矩阵乘积维数要求
Roy-Better·2018-04-10 21:19

迭代算法

常见的迭代法是牛顿迭代法，其他还包括最速下降法、共轭迭代法、最小二乘法、线性规划、非线性规划、遗传算法、模拟退火等。
-Billy·2018-04-01 14:02

混频原理

混频原理：由傅里叶变换知道，实信号x(t)的傅里叶变换同时存在正负频率分量，且互为共轭。
Jason_nuc·2018-03-22 10:11

利用Smith圆图设计匹配网络

要实现射频最大的功率传输，必须使负载阻抗与源阻抗相匹配（即信号源阻抗与负载阻抗共轭相等），实现匹配的通常做法是在源和负载之间插入一个匹配网络，该网络不仅仅为减少功率损耗而设计，还可减少噪声干扰、提高功率容量和提高频率响应的线性度等
while（1）；·2018-03-18 23:00

MIT线性代数笔记-第二十六讲

zˇTzzˇTz,zˇzˇ表示z的共轭向量如果将转置和共轭两个操作合在一起，则是zHzH,H代表埃尔米特那么对于复数向量的內积呢?
kevin聪·2018-03-17 17:01

拉格朗日函数、对偶上升法、对偶分解法

拉格朗日函数拉格朗日乘子法KKT条件对偶上升法共轭函数拉格朗日对偶函数线性约束下拉格朗日函数对偶函数的共轭形式对偶问题对偶上升法对偶分解法拉格朗日函数用于解决满足约束条件的最值问题注意，该方法均只能保证求得的结果是必要条件
chenhch8·2018-02-21 01:35

关于MATLAB入门的简单记录7 复数及其作图/matlab作图（续）

matlab有判断复数的函数isreal()，有分别打印出实部和虚部的函数real()/imag()，有求共轭复数的函数conj()将复数变成幅值幅角的方式：abs()/angle()在给复数绘图时，如果按照之前的绘图方法即以整体虚数为自变量就会出现只绘制了实数部分作为自变量
willing__heart·2018-02-05 23:50

共轭先验分布

背景贝叶斯估计贝叶斯参数估计的思考过程可以用下面这个公式说明：先验分布+数据的知识=后验分布(∗)共轭先验分布的提出当没有任何观察数据时，随机变量θ服从概率分布P(θ)当观测到新的数据X时，有如下问题：
Chen_SL·2018-01-11 15:54

机器学习初探-常用优化算法介绍

具体包括梯度下降法(最速梯度下降)，牛顿法，几个拟牛顿法(包括DFP，BFGS，LBFGS等，共轭方向法，共轭梯度法，信赖域方法等不在本次做讨论)。
圣小童·2018-01-10 11:31
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