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RSS订阅原创 机器学习笔记
http://www.csuldw.com/2016/02/26/2016-02-26-choosing-a-machine-learning-classifier/
2016-12-26 20:45:46
301
原创 [caffe] 使用笔记
snapshot 再训练命令 #!/usr/bin/env shcd ~/caffe./build/tools/caffe train \ --solver=examples/ResDN/ResDN_solver.prototxt \ --snapshot=examples/ResDN/Conv1-_iter_5500.solverstate通过设置snapshot参数，在已有的结果上继续
2016-12-11 21:14:38
214
转载 [转] Caffe 基础
Caffe的全称应该是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，它是一个清晰、高效的深度学习框架，它是开源的，核心语言是C++，它支持命令行、python和Matlab接口，它既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行。它的license是BSD 2-Clause。Deep Learning比较流行的一个原因，主要是因为它能够自主地从数
2016-12-08 20:43:44
378
翻译 卷积神经网络-截自Deep Learning by Yann LeCun
卷积神经网络是为了处理多维数组提出的模型。这个多维数组可以指3通道的二维数组比如颜色图像。除此之外，这种类型的数据还有许多：1维的信号或序列数组（比如文字）、二维的图像或音频频谱图以及三维的视频或立体图像。通过利用自然信号的特点，卷积神经网络的四个设计点在于局部连接、权值共享、池化以及多层结构（local connections, shared weights, pooling and the us
2016-11-26 19:15:49
708
原创 Learning Deep Learning
深度学习的基本网络架构： 1、LeNet 结构设计： layer 1: 卷积层 6x6x5 layer 1.5: 下采样层 2x2 layer 2: 卷积层 5x5x16 layer 2.5: 下采样层 2x2 layer 3: 全连接层 120 layer 4: 全连接层 84 layer 5: soft-max 输出10个类别 之后的发展趋势就是在基本的网络结构的基础
2016-11-06 11:40:38
424
原创 算法刷题笔记
1、记一个挺赞的宏定义 #define (i) [(1+2*i)%(len|1)] 其作用是将[0,1,2,3,4,5,6,…,len]映射成[0,2,4,6,…,1,3,5,…]
2016-11-02 21:46:24
272
原创 概率相关面试题总结
1、随机数生成器 假设一个随机数生成器randK可以随机产生1-K之间的随机数，问如何能够构造一个randN的随机数生成器，一般来说N<KN<K。 设N<KmN<K^m，即m个randK生成器可以生成大于N个组合，则对于n=Km/Nn=K^m/N个组合，每个组合可以表示一个randN的生成随机数 2、随机洗牌问题 for i in range(n): swap(a[i], a[random(
2016-10-21 11:28:04
616
原创 SVM分类器
支持向量机的目的是为了找到分类间隔最大的分割超平面。 分割超平面即距离所有样本最小距离的值最大的超平面。 一般是通过最大化几何间隔实现。 几何间隔： y(wx+b)||w||\frac{{y(wx + b)}}{{||w||}}由于通过按照一定的比例缩放，我们总可以另y(wx+1)y(wx+1)为1,从而最大化几何间隔就等价于求解1||w||\frac{1}{||w||}的最大值。将其转化为
2016-10-19 21:01:28
524
原创 贝叶斯分类器
贝叶斯定理是一个条件概率或边缘概率计算公式，已知事件X下事件Y的后验概率，P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}。这里，补充一点，虽然后验概率和似然概率都是条件概率，区别在于后验概率是相对事件而言的，而似然函数是对未知参数而言的。一般来说贝叶斯分类器是根据贝叶斯定理求出后验概率（经验风险）最大的一组输出y。 最大后验概率等价于0-1损
2016-10-05 21:22:05
313
原创 逻辑回归学习笔记
逻辑回归逻辑回归是一个二分类问题，在分类过程值中可以得到代分类样本所属类别的概率。对于输入x和输出预测结果y={0,1}y=\{0,1\}，逻辑回归采用sigmoid函数，将实数域的x映射到[0,1][0,1]区间。sigmoid函数如下所示 h(θx)=11−e−θxh(\theta x)=\frac{1}{1-e^{-\theta x}} 则可以得到输入x属于正例和反例的概率，如下 P
2016-10-05 20:27:53
287
原创 统计学习基础知识
1、学习三要素：模型、策略、算法 模型：即所要学习问题的条件概率分布或决策函数，即想要解决什么样的问题以及对该问题的统计学抽象，加上一定的假设。 策略：学习最优模型的优化方法，一般有两种：经验风险最小化和结构风险最小化。这两个方法是可以同时使用的，一般来说，也都是同时使用的。 经验风险最小化，可以简单理解为对损失函数期望的最小化估计。期望风险就是泛化误差，即该模型对未知数据的预测能力。
2016-10-05 20:16:24
380
原创 [水滴石穿] 从实例开始学习shell script
1、var='Hello World', 求var的长度 >> ${#var}2、算数运算 >> c=`expr $a + $b` #此处算数运算符中间的空格不可以省略 >> let c=a+b >> c=$[ a+b ] >> c=$(( a+b ))2、统计file第8行的字数 >> sed -
2016-08-12 17:11:49
228
原创 chmod命令学习笔记 注意事项
chmod是用来改变文件存取模式的命令Note：* 用户组： u 当前用户 当前用户属性 g 用户组 用户组所有属性 o 其他 其他用户属性 a 所有用户* 权限： r 读 w 写 x 执行 t 设置粘着位 s * 注意事项： chmod u+s file 使f
2016-08-12 11:17:34
283
原创 支持向量机学习笔记
支持向量机支持向量机的目的是为了找到分类间隔最大的分割超平面。分割超平面即距离所有样本最小距离的值最大的超平面。一般是通过最大化几何间隔实现。几何间隔：其中,为由于通过按照一定的比例缩放，我们总可以另为1,从而最大化几何间隔就等价于求解的最大值。将其转化为求最小值的问题，可得目标函数：s.t其lagrange函数为
2016-06-28 21:54:24
308
原创 top 命令
top: linux 下常用性能分析工具，能够实时的显示各个进程的占用情况。 在前台使用该命令，将独占前台直至终止进程参数d 指定每两次屏幕信息刷新之间的时间间隔(during)。当然用户可以使用s交互命令来改变之。p 通过指定监控进程ID来仅仅监控某个进程的状态(pid)。 q 该选项将使top没有任何延迟的进行刷新。如果调用程序有超级用户权
2016-06-25 22:23:44
227
原创 虚继承类内存大小计算
参考文档：http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7883531计算公式基于64-bit os，指针大小为8问题一：含有虚函数类继承的类大小计算#includeusing namespace std;class A{};class B{ char ch; virtual vo
2016-04-29 21:48:02
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原创 虚函数表的测试小demo
关于若干种继承下虚函数表的访问 基于64bit os实现，32bit请自动换成int *#include #include #includeusing namespace std;// the step of construction and deconstructionclass Base{public: virtual void f(){cout<<
2016-04-29 21:15:21
258
原创 opencv Mat子矩阵赋值小tip
总所周知，Mat类型由头部和数据两个部分组成，从一个Mat中提取的子矩阵共享相同的储存空间。基于以上知识，在进行Mat子矩阵赋值的时候，首先需要得到Mat的子矩阵。这里设初始矩阵为A，子矩阵为Mat B=A(rect(0,0,m,n))或Mat B(A,rect(0,0,m,n))或iB=A(Range(0, m), Range(0, n)))都是可以的。在进行赋值时，请注意：1、
2016-03-29 22:11:39
3764
原创 [OJ ] Majority Element II
Q:Given an integer array of size n, find all elements that appear more than ⌊ n/3 ⌋ times. The algorithm should run in linear time and in O(1) space.Solution Thought:1、由于所求数字在数组中的出现次数大于⌊ n/3
2016-03-15 16:16:54
215
原创 [C++] 强制类型转换static_cast、dynamic_cast、reinterpret_cast和const_cast
C++提供了四个显示类型转换static_cast、dynamic_cast、reinterpret_cast和const_cast，其中1、static_cast在进行上行转换（把子类的指针或引用转换成基类）是安全的，但是进行下行转换时，由于没有动态类型检查，所以是不安全的2、dynamic_cast在标准类型转换时类似于static_cast，但是在下行转换时，由于添加了动态类型检查，
2016-03-14 19:44:01
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空空如也
空空如也
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