数学推导第5页

基于opencv的图像：边缘检测（完整代码+详细教程）

给出“离散拉普拉斯算子”一般形式的数学推导离散值的导数使用差分代替：所以：以(x,y)为中心点，在水平和垂直方向上应用拉普拉斯算子，滤波器(对应a=1的情况)为：

数学是算法的灵魂·2023-01-14 07:54

实战10：基于opencv的数字图像处理：边缘检测（完整代码+详细教程）

给出“离散拉普拉斯算子”一般形式的数学推导离散值的导数使用差分代替：所以：以(x,y)为中心点，在水平和垂直方向上应用拉普拉斯算子，滤波器(对应a=1的情况)为：

甜辣uu·2023-01-14 07:24

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--数值微分、梯度法

像这样用微小的差分求导数的过程就称为数值微分而基于数学推导式推导的导数称为解析性求

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-13 00:36

【分类器 Softmax-Classifier softmax数学原理与源码详解深度学习 Pytorch笔记 B站刘二大人（8/10）】

分类器Softmax-Classifiersoftmax数学原理与源码详解深度学习Pytorch笔记B站刘二大人（8/10）在进行本章的数学推导前，有必要先粗浅的介绍一下，笔者在广泛查找后发现当前并没有官方定义什么是

狗头狗不狗·2023-01-09 19:41

机器学习实战教程（六）：Logistic回归基础篇

机器学习实战教程（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法一、前言本文从Logistic回归的原理开始讲起，补充了书上省略的数学推导。

M_Q_T·2023-01-09 15:41

基于python的数据建模与分析案例_基于案例详解Python数据分析与机器学习

课程特色：通俗易懂，快速入门对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。2.Python主导，实用高效使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。

weixin_39927508·2023-01-09 14:16

推荐算法炼丹笔记：推荐系统采样评估指标及线上线下一致性问题

炼丹笔记·2023-01-07 08:23

【机器学习】模型又线上线下不一致怎么办？

风度78·2023-01-07 08:21

深度学习（五）：神经网络训练不起来怎么办

神经网络训练不起来怎么办梯度很小的时候无法判断是localminimalocal\minimalocalminima还是saddlepointsaddle\pointsaddlepoint，以下是判断的一个方法的数学推导

XF永不007·2023-01-06 08:48

机器学习——逻辑回归算法

二、数学推导1.Sigmoid函数2.损失函数3.求导过程总结前言最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归中涉及得数学公式推导以及算法的代码实现进行记录！

风继续吹x·2023-01-05 19:55

leetcode刷题记录--搜索；模拟；数学推导；1716. 计算力扣银行的钱；48. 旋转图像剑指；Offer 29. 顺时针打印矩阵

leetcode每日一题1716.计算力扣银行的钱Hercy想要为购买第一辆车存钱。他每天都往力扣银行里存钱。最开始，他在周一的时候存入1块钱。从周二到周日，他每天都比前一天多存入1块钱。在接下来每一个周一，他都会比前一个周一多存入1块钱。给你n，请你返回在第n天结束的时候他在力扣银行总共存了多少块钱。示例1：输入：n=4输出：10解释：第4天后，总额为1+2+3+4=10。示例2：输入：n=10

小白白007·2023-01-05 17:43

自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用（一）

正因如此，深度神经网络总被诟病为black-box，因为hyparameter是基于实验求得而并非通过严谨的数学推导。

lll423·2023-01-04 18:47

高斯牛顿法，LM法

Gauss–Newtonalgorithm应用场景：TheGauss–Newtonalgorithmisusedtosolvenon-linearleastsquaresproblems高斯牛顿法的推导来自于牛顿法，Wiki的数学推导确实很清楚

narutojxl·2023-01-03 02:33

机器学习（六）统计学习理论

数学推导设训练集S={(xi,yi)}mi=1S={(xi,yi)}i=1m,所有的(xi,yi)(xi,yi)独立同分布（Independentandidenticaldistribution），则我们可以定义分类器

goodluckcwl·2023-01-02 07:22

[持续学习] Fisher信息矩阵与EWC

文章目录一、前置知识1.得分函数score/informant2.Fisher信息矩阵二、EWC1.数学推导2.如何计算Fisher信息矩阵一、前置知识1.得分函数score/informantscore

小声逼逼·2022-12-31 10:12

python实现最小二乘法的线性回归_线性回归最小二乘法与梯度下降法数学推导及 Python 实现...

线性回归是一种十分基础的机器学习算法。但是基础并不意味着不重要，相反，基础往往才是最重要的。很多人入门机器学习，第一个学习的就是线性回归。例如，吴恩达的机器学习课程中，也是以线性回归开始。对于一个线性回归问题，一般来讲有2种解决方法，分别是：最小二乘法和梯度下降法。其中最小二乘法又分为两种求解思路：代数求解和矩阵求解。接下来，我将梳理线性回归问题的求解过程，以及使用Python进行编程实现的完整过

weixin_39611043·2022-12-31 08:03

python机器学习 | SVM算法介绍及实现

本篇博客具体学习参考：1【机器学习】支持向量机SVM及实例应用2【ML】支持向量机（SVM）从入门到放弃再到掌握这两篇文章讲得特别清楚，数学推导（第一篇）也能看明白，强烈推荐学习~~本篇博文介绍仅在二维展开

Claire_chen_jia·2022-12-29 21:31

Diffusion模型学习

经过精密的数学推导，有一个极其好的性质$$q(x_t|x_0)=\mathcal{N}(x_t;\sqrt{\overli

思念殇千寻·2022-12-28 15:00

GNN学习笔记（1）——信号与系统基础知识

我看这部分内容没有做数学推导，主要是考虑在应用层面的内容，最主要的在于理解这是个什么东西。当然由于学无止境，我难免会有些东西理解的错误或者没有写明白的部分，希望各位多多指教。

野指针小李·2022-12-28 12:21

线性回归法

那么这个相应的数学推导会稍微复杂一点，但也并不是特别难，但是由于有这种数学的支撑，使得我们的计算机的实现是很容易的。与此同时，线性回归法虽然非常简

Icarus_·2022-12-28 09:00

SVD奇异值分解求解位姿变换矩阵

1.SLAM常见问题(四)：求解ICP，利用SVD分解得到旋转矩阵2.机器学习中的矩阵方法04：SVD分解3.SVD分解求变换矩阵(C++版)4.利用SVD求得两个对应点集合的旋转矩阵R和转移矩阵t的数学推导

TimeRiverForever·2022-12-28 01:05

高斯误差函数erf的数值计算方法（C++实现）

HskErf函数前言由于毕设的数学推导中涉及了erf\mathrm{erf}erf函数，关于其他函数的渐近计算推导见链接类指数级数（指数积分函数的变体）数值计算算法的C++实现。

间宫羽咲sama·2022-12-27 18:15

反卷积理解和推导

图1反卷积原理图（stride=1）图1反卷积原理图（stride=2）2.数学推导假设输入图像input尺寸为4×4，元素矩阵为：卷积核kernel尺寸为3×3，元素矩阵为：步长strides=1，填充

qq_54867493·2022-12-27 18:02

傅里叶变换

、时域（时间域）2、频域（频率域）二、相位谱0）前言1）相位谱引入2）完整立体图三、傅里叶变换0）前言1）引入2）欧拉公式（1）虚数i的理解（2）欧拉公式的作用3）指数形式的傅里叶变换4）理论总结四、数学推导

十年前的树·2022-12-27 11:31

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法28：CRF条件随机场

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab本文我们来看一下条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）模型。作为概率图模型的经典代表之一，CRF理解起来并不容易。究其缘由，还是在于CRF模型过于抽象，大量的概率公式放在一起时常让人犯晕。还有就是即使理解了公式，很多朋友也迷惑CRF具体用在什么地方。所以在本文的开头，我们先具体化

风度78·2022-12-26 22:09

双目视觉三维重建框架

数学推导是有着几分枯燥的，但奇妙的计算机

zmjsysy·2022-12-26 17:50

摄像机几何学（二）

数学推导是有着几分枯燥的，但奇妙的计算机视觉世界是建立在严密的数学架构之上的。所以对数学框架的理解是理解双目视觉的必由之路。不过请大家放心，接下来玉米会以

pengge0433·2022-12-26 17:18

深度学习笔记（八）神经网络反向传播的梯度下降算法

按照吴恩达老师的话讲，反向传播的数学推导过程实际上是他看过的最复杂的数学之一，涉及线性代数矩阵导数链式法则等等，如果你微积分专家，你可以尝试从头进行数学推导，这是机器学习领域最难的推导之一。

Mr.zwX·2022-12-26 10:57

【ML实验7】人脸识别综合项目（PCA、多分类SVM）

实验代码获取githubrepo山东大学机器学习课程资源索引实验目的实验环境实验内容PCA两种方法EVD-PCA和SVD-PCA的实现、效率对比见我之前的博客一个PCA加速技巧，这里补充SVD方法的数学推导

u小鬼·2022-12-25 09:29

2020牛客国庆集训派对day2 F-SUM OF SUB RECTANGLE AREAS

2020牛客国庆集训派对day2F-SUMOFSUBRECTANGLEAREAS数学推导+大数相乘题意思路Code(71MS)传送门：https://ac.nowcoder.com/acm/contest

狙击美佐·2022-12-25 08:16

逻辑回归总结

文章目录1.简介2.逻辑回归模型的数学推导2.1逻辑回归的损失函数2.2极大似然估计（MLE）2.3使用梯度下降方法求的最佳参数www2.4为什么可以用梯度下降法？

orangerfun·2022-12-24 08:03

机器学习纵览（the machine learning landscape）

HandsonMachineLearningwithScikit-learnandTensorFlow读书笔记不愧是深度学习四大名著之一，个人认为非常适合入门，没有太多数学推导，问题由浅入深，主要聚焦于机器学习方法的使用

ZoeHwang_·2022-12-23 15:24

SMO(序列最小优化算法)解析

姑且不说SVM是否真的已经没有前途了，仅仅是SVM在数学上优美的推导就值得后来者好好欣赏一番，这也是笔者迄今为止见过机器学习领域最优美的数学推导

waeceo·2022-12-23 13:12

线性回归（Linear Regression）中的数学推导--到损失函数求导

1.假设条件x1,x2,…,xN,xi∈Rnx_1,x_2,\ldots,x_N,x_i\inR^nx1,x2,…,xN,xi∈Rn（x为样本，RnR^nRn表示样本的维度为n，此小n是一个方程中未知数的个数的n，而大N为样本的个数。）y1,y2,…,yN,yi∈R1y_1,y_2,\ldots,y_N,y_i\inR^1y1,y2,…,yN,yi∈R1(y为实际值，因为实际值每个方程只有一个，所

peastarrt·2022-12-23 07:53

【总结】关于玻尔兹曼机(BM)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度玻尔兹曼机(DBM)、深度置信网络(DBN)理论总结和代码实践

所以就想着写一篇博客来总结一下繁杂的知识点（尤其是背后的数学推导公式），如果

读书人不谈恋爱·2022-12-22 21:45

meanshift算法学习（三）：自己实现meanshift

有关meanShift的原理和数学推导，网上有大神提供了很详细的讲解文档，这里我推荐下面三篇个人认为比较好的文章。

Mega_Li·2022-12-22 16:28

非常详细的相机标定原理（四）（张正友相机标定法数学推导求解）

目录一、回顾二、解释单应性矩阵H1.H是内参矩阵和外参矩阵的混合体：2.先不考虑镜头畸变：3.旋转向量在构造中是相互正交：4.—个单应性矩阵H可以提供上述两个约束条件5.B带入前面两个约束条件后可转化为6.两约束条件最终可以转化为如下形式:7.通过以上的公式推导做铺垫，求相机内参数。8.求相机外参9.奇异值分解10.考虑透镜畸变的影响(2条消息)非常详细的相机标定原理、步骤（一）_Aneffort

An efforter·2022-12-21 20:12

VAE变分自编码器的直观理解与数学推导

直观理解1.变分自编码器不同于自编码器的是：需要在latentspace中引入噪声，以增加latentspace中的连续性，便于生成。具体表现为在X空间观察到的每一个xi，都会对应隐空间Z的一个分布，即P(Z|X),需要从分布P(Z|X)中采样一个zi,再把zi送入decoder即可产生reconstructedxi，一一对应以便于计算reconstructedloss。（否则只知道先验P(Z)为

nutation1·2022-12-21 16:07

svm算法原理_入门支持向量机2:软间隔与sklearn中的SVM

0前言在《入门支持向量机1：图文详解SVM原理与模型数学推导》这篇文章中，我们介绍了SVM的相关概念、算法思想以及推导过程。

weixin_39925813·2022-12-21 15:51

主成分分析（PCA）（principal component analysis）

大豆木南·2022-12-20 15:36

贝叶斯公式的对数似然函数_回字的四种写法——从线性回归到贝叶斯线性回归...

本文先从不同的角度讨论的线性回归，最后到贝叶斯线性回归本文主要是从数学推导方面进行总结，所以绝大部分都是公式。

戴晓溪·2022-12-20 08:10

CNN反向传播源码实现——CNN数学推导及源码实现系列(4)

前言本系列文章链接：CNN前置知识:模型的数学符号定义——卷积网络从零实现系列(1)_日拱一两卒的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/yangwohenmai1/article/details/126951241?spm=1001.2014.3001.5501CNN前向/反向传播原理推导——卷积网络从零实现系列(2)_日拱一两卒的博客-CSDN博客https://blog

量化交易领域专家YangZongxian·2022-12-18 09:55

2020/11/26 04-机器学习逻辑回归算法实现与应用1

深度学习，主要是图像处理，文本处理，比如云字典最小二乘法的数学推导过程，我们只要知道结果是可靠的就行numpy的实现方式用鸢尾花的数据，分类的例子，对1类和2类的分类现在的分类其实是有一些问题，线性回归分类的时候会存在一些数学基础上的不可靠身高和年龄数据也是线性

48N6E·2022-12-17 10:32

EMD（Earth Mover's Distance）概念及代码

跟EMD有关的数学推导略去不表，

Rorschach·2022-12-17 09:28

机器学习与控制：ADMM的ODE模型与基于Lyapunov的收敛分析

Lyapunov的收敛分析前言ADMM算法Lyapunov函数ADMM算法的ODE模型基于Lypunov函数的算法稳定性与收敛分析前言机器学习与控制领域的结合研究最近得到很多研究者的关注，但是文献中的数学推导与讨论往往省略了很多细节与背景知识

x1ingang·2022-12-17 09:51

张量分解法

张量分解算法（CP分解）_Double-V的博客-CSDN博客_cp分解【张量分解(一)】符号与基础知识_BQW_的博客-CSDN博客_张量符号『矩阵论笔记』张量CP分解的详细数学推导以及Python实现

ぁず·2022-12-17 02:06

数学推导+纯Python实现机器学习算法14：Ridge岭回归

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达上一节我们讲到预防过拟合方法的Lasso回归模型，也就是基于L1正则化的线性回归。本讲我们继续来看基于L2正则化的线性回归模型。L2正则化相较于L0和L1，其实L2才是正则化中的天选之子。在各种防止过拟合和正则化处理过程中，L2正则化可谓第一候选。L2范数是指矩阵中各元素的平方和后的求根结果。采用L2范数进行正则化的原理在于最小

小白学视觉·2022-12-16 11:40

多项式的化简求法

前言：作为一名OIer，数学推导一定不能差。

Infinite_Jerry·2022-12-16 10:30

Resnet-50网络结构详解

关于为什么残差结构（即多了一条跳跃连接线后）为什么一定程度缓解了梯度消散的数学推导：核心思想：引入一个恒等快捷键（也称之为跳跃连接线），直接跳过一个或者多个层。

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

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