数学推导第6页

主成分分析降维的数学推导

一、迹运算（1）迹（trace）是用来表示矩阵主对角元素和的概念：Tr⁡(A)=∑iAi,i\operatorname{Tr}(\boldsymbol{A})=\sum_{i}\boldsymbol{A}_{i,i}Tr(A)=i∑Ai,i例如A=[a11a12a21a22]A=\begin{bmatrix}a_{11}&a_{12}\\a_{21}&a_{22}\end{bmat

摩霄志在潜修羽·2022-12-14 11:44

Logistic回归基础篇之梯度上升算法

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。

小白学视觉·2022-12-12 01:36

前沿丨双目视觉测距原理，数学推导及三维重建资源

作者丨Penny@知乎来源丨Naruto_Q@CSDN简单来说，基于双目立体视觉的测距类似人类的双眼，和基于TOF、结构光原理的测距不同，它不对外主动投射光源，完全依靠拍摄的两张图片（RGB或者灰度图）来计算距离。在正文开始之前，我们先厘清单目和双目的测距原理有哪些区别。•单目测距原理单目是先通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。这就要求在估算

3Ｄ视觉工坊·2022-12-11 03:11

对CART决策树剪枝过程的理解

下文不涉及复杂严密的数学推导，以辅助理解为主。

Half_Kettle·2022-12-10 19:58

计算机视觉面试考点（11）常用评价指标(准确率、精确率、召回率、漏警率、虚警率、F1、P-R、ROC、AUC)

然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。

嘻嘻哈哈yjy·2022-12-09 10:37

数据降维方法（主成分分析PCA、线性判别分析LDA）

2.3.1、主成分分析(PCA)2.3.1.1、数学分析2.3.1.2、算法步骤2.3.1.3、可区分性2.3.1.4、可重构性2.3.1.5、维数选择2.3.2、线性判别分析(LDA)2.3.2.1、数学推导

北山杉林·2022-12-09 02:32

机器学习入门必读书籍——李航《统计学习方法》（文尾免费领取）

叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实

无知红·2022-12-08 16:47

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法17：XGBoost

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab自从陈天奇于2015年提出XGBoost以来，该模型就一直在各大数据竞赛中当作大杀器被频繁祭出。速度快、效果好是XGBoost的最大优点。XGBoost与GBDT同出一脉，都属于boosting集成学习算法，但XGBoost相较于GBDT要青出于蓝而胜于蓝。XGBoost的全程为eXtremeGradien

风度78·2022-12-08 06:06

SVM支持向量机的数学推导

本文为整理老师PPT结果，仅作为个人学习使用支持向量机学习方法有一些由简至繁的模型:线性可分SVM当训练数据线性可分时，通过硬间隔(hardmargin，什么是硬、软间隔下面会讲)最大化可以学习得到一个线性分类器，即硬间隔SVM，如上图的的H3。线性SVM当训练数据不能线性可分但是可以近似线性可分时，通过软间隔(softmargin)最大化也可以学习到一个线性分类器，即软间隔SVM。非线性SVM当

WHS-_-2022·2022-12-07 16:45

月度总结 | 福利面经 | 机器学习共20题（附答案）

作者是清华大学出版社的签约作家，擅长于以通俗语言讲解算法，并且保留数学推导内容，读者易于理解，且能理解内部数学原理。

人工智能与算法学习·2022-12-06 12:28

滤波算法_扩展卡尔曼滤波(EKF, Extended Kalman filter)_全网最详细的数学推导_Part1

本文提供全网最详细的扩展卡尔曼滤波的全部数学推导。由于推导公式很多，CSDN嫌我的文章太长了，所以我分成了Part1和Part2。

江湖上都叫我秋博·2022-12-05 13:17

【超详细】支持向量机（SVM）数学推导

目录一、硬间隔SVM（HardMarginSVM)二、对偶问题（DualProblem)1.将有约束问题转变为无约束问题2.强对偶关系3.计算拉格朗日函数的最小值4.得到对偶形式三、对偶形式的求解1.KKT条件的引入2.计算w*和b*四、软间隔SVM（SoftMarginSVM)1.HingeLoss的引入2.软间隔SVM的形式SVM是一种无监督机器学习方法，常用于二分类问题。其相较于逻辑回归，引

力扣刷穿·2022-12-05 11:58

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解

由于格式问题，为方便阅读，请点击链接访问原文点击此处访问原文关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解，这两天自己在网上看了看资料，结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理，把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了又易懂，但SVM本就有严格的数学理论支撑，不像其他机器学习算法是一个黑箱，写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述，再加上前辈们也整理的很好，所以啰嗦了很长很长。但也

子木呀·2022-12-05 11:22

SVM（支持向量机）基本形式推导

据说在dl之前是SVM撑起了ml的半片天，学习后发现SVM是由纯粹的数学推导、转化、求解、优化“堆砌”而来，不如说是数学撑起了ml，ml是数学的学科。

u小鬼·2022-12-05 11:17

PCL 二次曲面拟合并计算曲率

二次曲面拟合求点云的曲率_点云侠的博客-CSDN博客_二次曲面拟合求点云的曲率下面的所有数学推导都是摘抄自上面那篇博客，只是学习而已。

Σίσυφος1900·2022-12-04 12:43

PCL 学习计算点云法向量的夹角

一、数学推导PCL计算点云法向量的夹角_点云侠的博客-CSDN博客二、代码实现1、pcl中计算夹角的函数doublepcl::getAngle3D(constVector4f&v1,constVector4f

Σίσυφος1900·2022-12-04 12:43

机器学习算法理论与实践——Logistic回归

文章目录一、基本思想二、数学推导1.二分类2.多分类（1）一对一（2）一对其余（3）多对多三、sklearn包中的LogisticRegression1.参数解释2.属性解释3.方法解释四、实例1.数据来源

Magic 杨·2022-12-04 10:14

【OpenCV】OpenCV-C++自己编写函数实现单应性矩阵求解findHomograph和单应性变换warpPerspective

2022.04.22补充：为了防止通篇照搬，且出于对老师的尊重，数学推导全部省略，代码故意设置了一些bug，直接跑是跑不通的，请各位耗子尾汁。为了防止通

Quentin_HIT·2022-12-04 09:20

【目标检测】研究生第四次组会Faster RCNN论文加代码实现汇报PPT（初稿）

一、前言因为第三次组会是数学推导，并没有制作PPT，而是以Word的形式展现的，所以没有分享，这次分享第四次的组会内容。二、PPT内容的展示

旅途中的宽~·2022-12-04 04:09

李宏毅机器学习33——GAN（5）

摘要：这节课主要学习了GAN背后的理论知识，主要是原理和数学推导。由于GAN是两部分组成的，这节课学习也是分为生成器生成图片的原理与判别器的原理。

zeng-233·2022-12-03 03:54

Variational Inference数学推导

前言这篇博客，我们主要通过详尽的数学推导来直观的了解VariationalInference，首先我们还是要讲一下它的背景知识。

Burt3·2022-12-02 17:00

【生成模型】DDPM概率扩散模型（原理+代码)

---前言一、常见生成模型二、直观理解Diffusionmodel三、形式化解析Diffusionmodel*四、详解DiffusionModel（数学推导）1.前向过程(扩散过程)2.逆扩散过程3.逆扩散条件概率推导

杀生丸变大叔了·2022-12-02 15:52

阿克曼转向几何&纯路径跟踪算法

/tree/master/PathTracking/pure_pursuitWiki：https://en.wikipedia.org/wiki/Ackermann_steering_geometry数学推导

Archer、·2022-12-01 14:52

Python实现逻辑回归实战(完整版)--内附详细代码

上一篇小A已经详细的为大家讲解了逻辑回归的原理和数学推导，但是对于学习人工智能来说仅仅学会原理是远远不够的，还必须要动手实践，必须要学会使用编程语言将算法实现。

一直有梦想的兔子·2022-12-01 10:49

MUSIC算法相关原理知识（物理解读+数学推导+Matlab代码实现）

部分来自于网络教程，如有侵权请联系本人删除教程链接：MUSIC算法的直观解释：1，MUSIC算法的背景和基础知识_哔哩哔哩_bilibiliMUSIC算法的直观解释：2，我对于MUSIC算法的理解_哔哩哔哩_bilibilihttps://blog.csdn.net/zhangziju/article/details/100730081一、MUSIC算法作用MUSIC（MultipleSignal

APPLECHARLOTTE·2022-11-30 20:07

lstm数学推导_手推公式：LSTM单元梯度的详细的数学推导

长短期记忆是复杂和先进的神经网络结构的重要组成部分。本文的主要思想是解释其背后的数学原理，所以阅读本文之前，建议首先对LSTM有一些了解。介绍上面是单个LSTM单元的图表。我知道它看起来可怕,但我们会通过一个接一个的文章,希望它会很清楚。解释基本上一个LSTM单元有4个不同的组件。忘记门、输入门、输出门和单元状态。我们将首先简要讨论这些部分的使用，然后深入讨论数学部分。忘记门顾名思义，这部分负责决

weixin_39650745·2022-11-30 13:55

lstm数学推导_深度学习中的参数梯度推导（五）上篇

前言在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM(LongShort-TermMemory)，它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。5.1LSTM的前传由于RNN梯度消失的问题，大牛们对于序列索引

颜京凉·2022-11-30 13:24

通俗易懂机器学习——朴素贝叶斯算法

本文将叙述朴素贝叶斯算法的来龙去脉，从数学推导到计算演练到编程实战文章内容有借鉴网络资料、李航《统计学习方法》、吴军《数学之美》加以整理及补充基础知识补充：1、贝叶斯理论–吴军数学之美http://mindhacks.cn

snanda·2022-11-29 19:41

数学推导+纯Python实现马尔可夫链蒙特卡洛

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab蒙特卡洛（MonteCarlo，MC）方法作为一种统计模拟和近似计算方法，是一种通过对概率模型随机抽样进行近似数值计算的方法。马尔可夫链（MarkovChain，MC）则是一种具备马尔可夫性的随机序列。将二者结合起来便有了马尔可夫链蒙特卡洛方法（MarkovChainMonteCarlo，MCMC），即是以

文文学霸·2022-11-29 14:47

2022.11.27 第三十二次周报

目录前言文献阅读：基于组合神经网络和改进多目标优化算法的PM2.5预测新系统——以环渤海经济带为例背景当前技术存在的缺陷本文提供的贡献流程图多目标麻雀搜索算法多目标多宇宙优化综述RNN的数学推导时间序列预测问题要求

孙源峰·2022-11-28 13:58

机器学习中的数学基础（三）：随机变量

机器学习中的数学基础（三）：随机变量3随机变量3.1离散型随机变量3.2连续型随机变量3.3简单随机抽样3.4似然函数3.5极大似然估计在看西瓜书的时候有些地方的数学推导（尤其是概率论的似然、各种分布）

三耳01·2022-11-28 13:58

模式识别复习笔记

本文写作目的在于备考模式识别课程，对关键性知识进行总结，不会包含详细的数学推导过程，仅限于理解、记忆与相关知识的应用。部分知识点分散在几次实践作业中，本文只做拉取，不重复赘述。

-KARAS-·2022-11-27 22:58

转载 Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战

LK886·2022-11-27 16:50

机器学习中的数学基础（二）

线代2.1矩阵2.2矩阵的秩2.3内积与正交2.4特征值与特征向量2.5SVD矩阵分解2.5.1要解决的问题2.5.2基变换2.5.3特征值分解2.5.4奇异值分解（SVD）在看西瓜书的时候有些地方的数学推导

三耳01·2022-11-27 07:28

机器学习-逻辑斯蒂回归与最大熵模型概述-数学推导及乳腺癌数据分类python实现

文章目录1.逻辑蒂斯回归1.1二项逻辑斯蒂回归模型1.2逻辑蒂斯回归模型的特点1.3模型参数估计2.最大熵模型2.1最大熵模型（MaximumEntropyModel）2.2定义最大熵模型3.Python实现3.1数据集3.2代码及运行结果4.总结1.逻辑蒂斯回归逻辑蒂斯回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法。属于概率性判别模型。其基本思路是：给定输入实例XXX，分

菜菜小硕·2022-11-26 02:44

2022.11.23 LinearRegression 学习笔记

数学推导主要是用最小二乘法作为代价函数，当代价函数最小时的参数w就是拟合曲线的最优参数，w可以推导出公式直接计算。

小蒋的技术栈记录·2022-11-25 07:28

《亲自动手写一个深度学习框架》-专题视频课程-广州市老刘

具体安排如下：1.板书完成数学推导，同时画图讲解；2.基础：Python实现多层感知器；3.进阶：C++实现深度学习框架；4.穿插讲解重点的Python、C++知识。

轩辕十四·2022-11-24 19:49

EM算法理解的第一层境界：期望E和最大化M（二）

四、数学推导理解EM算法的形式接下来我们通过严格的数学推导来理解EM算法形式式子的含义。接着上面给出的EM算法的式子：θ(t+1)=arg max⁡θQ(θ

wp_csdn·2022-11-24 07:21

Re1：读论文 C&S (Correct and Smooth) Combining Label Propagation and Simple Models Out-performs Graph Ne

CombiningLabelPropagationandSimpleModelsOut-performsGraphNeuralNetworks文章目录1.模型构造思路2.Notation和模型介绍2.1notation2.2模型介绍2.2.1Predictor2.2.2Correct阶段2.2.3Smooth阶段3.详细的数学推导和证明

诸神缄默不语·2022-11-23 07:54

Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战

沉迷单车的追风少年·2022-11-23 02:28

朴素贝叶斯 Naive Bayes

模型变为贝叶斯网络基于上一条的假设，朴素贝叶斯方法高效，但分类性能受损将输入的x分类到后验概率最大的类y 原理对于给定的输入x通过学习到的模型计算后验概率分布P(Y=ck|X=x)将后验概率最大的类作为x类的输出朴素贝叶斯分类器-数学推导

sjystone·2022-11-22 18:22

第27期 Datawhale 组队学习吃瓜教程——西瓜书+南瓜书第六章 / 周志华《机器学习》

目录前言1.支持向量机1.0须知知识点1.0.1超平面1.0.1.1基础知识1.0.1.2数学推导1.0.1.3可参考文献：1.0.2几何间隔1.0.2.1基础知识1.0.2.2可参考文献1.0.3sign

weixin_45856170·2022-11-22 17:17

GCN——一张图是一个样本的情况（ENZYMES数据集）

最近简单看了下图卷积，由于图卷积需要用到傅里叶变换，拉普拉斯矩阵等数据知识，但是之前没有学过，因此没有深入地从严谨数学推导角度出发看一遍图卷积，而是看了白话的图卷积操作的理解，具体可以看这篇文章。

WenbinYao&YouweiHu·2022-11-22 12:09

什么是循环神经网络 RNN (Recurrent Neural Network)

我会将会一一探讨.注:本文不会涉及数学推导.大家可以在

xyk_hust·2022-11-22 12:16

[计算机视觉]-CVPR2021全新Backbone-ReXNet论文解析与涨点思路理解及pytorch实现

1.资源论文：https://arxiv.org/pdf/2007.00992.pdf代码：https://github.com/clovaai/rexnet2.核心贡献个人认为就是做了一堆实验+数学推导

orangezs·2022-11-22 11:17

滤波笔记一：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）详解

目录Lesson1递归算法Lesson2数学基础_数据融合_协方差矩阵_状态空间方程Lesson3卡尔曼增益的详细推导Lesson4误差的协方差矩阵Pe的数学推导Lesson5直观理解卡尔曼滤波以及一个实例当计算误差

scoutee·2022-11-22 07:45

python 学习笔记——线性回归预测模型

检验回归模型的诊断正态性检验直方图法PP图与QQ图Shapiro检验和K-S检验多重共线性检验线性相关检验独立性检验方差齐性BP检验本文介绍的是线性回归方程的预测模型的学习笔记，将重点记录python的实现过程，对于线性模型的数学推导将不做赘述

仇邇·2022-11-22 00:34

PCA降维全过程

PCA的目的将原有的d维数据集，转换成k维的数据（k数学推导假设对n个样本xix_ixi进行PCA处理，先对数据进行中心化，即将数据的均值变为

Deepin_L·2022-11-21 18:55

算法推导 | 卷积神经网络(CNN)反向传播

作者丨南柯一梦宁沉沦@知乎编辑丨极市平台来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/61898234多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂

机器学习与AI生成创作·2022-11-21 09:06

NLP系列笔记：通俗理解LDA主题模型

记得还打印过一次，但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长（现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA的基础，但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中），还是因为其中的数学推导细节太多

数据饕餮·2022-11-21 09:56

推荐频道

数学推导