08 2018 档案
摘要：统计要与大量的数据打交道，涉及繁杂的计算和图表绘制。现代的数据分析工作如果离开统计软件几乎是无法正常开展。在准确理解和掌握了各种统计方法原理之后，再来掌握几种统计分析软件的实际操作，是十分必要的。 常见的统计软件有SAS，SPSS，MINITAB，EXCEL等。这些统计软件的功能和作用大同小异，各自
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摘要：EViews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。EVi
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摘要：首先说明，今天要推荐的这款软件，不能不能不能免费提取百度文库里 PDF 格式的文件。 对于其他的格式，无论收费与否都能免费提取。 只是口头说说免不了耍流氓的嫌疑，举栗如下： 百度文库里《喜迎党的十九大知识竞赛题库 500 道有答案》这份资料，购买的话需要 15 元大洋。 在工具最上方复制粘贴文档的地
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摘要：1、length函数：计算向量或矩阵的长度 2、用法说明 y = length(x) 函数计算指定向量或矩阵的长度y。如果参数变量x是向量，则返回其长度；如果参数变量是非空矩阵，则length(x)与max(size(x))等价 3、举例说明 注： 1）size 获取数组的行数和列数 2）lengt
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摘要：1 fileparts [pathstr,name,ext] = fileparts(filename) 将filename字符串分解成路径，文件名和文件后缀。文件可以不存在，ext中含有前缀dot(.)。 2 mfilename 返回当前执行代码的文件名。fullpath参数指定返回完整路径+文件
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摘要：输出数组类型的数据，也可以把string类型的数据看做数组输出 输出数字 输出字符串 输出数字和字符串 输出数组 参考：https://blog.csdn.net/m0_38037810/article/details/78674287
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摘要：%这里是主函数：命名为readImg.m; %build_database_src.m子函数; 我的路径：G:\人脸重建\data\src_all。运行程序可以看到生成两个.mat文件。 参考：https://blog.csdn.net/yongjiankuang/article/details/7
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摘要：dir函数是最常用的转换路径的函数，可以获得指定文件夹下的所有子文件夹和文件，并存放在一个文件结构的数组中，这个数组各结构体内容如下： name -- 文件名 date -- 修改日期 bytes -- 文件大小 isdir -- 目录是1，不是为0 datenum -- matlab中特定的修改日
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摘要：1 为了搞清这个问题，我们先来了解一下matlab编译运行代码的几种方式。 在脚本编辑器中编写，全选后右键执行所选内容。使用这种方式编译运行，无非就是将选中的代码一行一行放到命令行中运行，这种方式，便于程序的调试，也是我常用的方式。 在编辑器中编写完成后，摁F5键保存运行。这种运行方式，其实上相当于
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摘要：1 概述 fopen()是个将数据按指定格式读入到matlab中的函数。 fprintf()是个将数据按指定格式写入到文本文件中的函数。 2 用法 2.1 fopen函数 matlab中fopen函数两种常用的调用格式 fid = fopen(‘filename’) fid= fopen(‘file
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摘要：1 make、makefile概述 makefile定义了一系列的规则，来规定哪些部分先编译，哪些部分后编译，写好makefile以后，只需一个make命令就可以让整个工程完全自动编译，所以简单的说，make&makefile实现了大工程的自动化编译。 2 make make是如何工作的？ make
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摘要：1 MATLAB命名规则 2 MATLAB数据类型 1. 整型： 包括有符号位和无符号位。int8(x), int16(x), int32(x), int64(x), uint8(x)…… intmin(), intmax()分别用于确定整型数据类型的下限和上限 x = zeros(3, 'int8
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摘要：一 软件下载 Matlab 2017b /64位（中文版）下载地址： 链接：pan.baidu.com/s/13urQx9pO7nGQcUcmVcxhmA 密码：sydc 二 安装步骤 1.鼠标右击“Matlab R2017b Win64”压缩包，选择解压。 2.打开解压后的文件夹，鼠标右击“set
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摘要：一 概述 Transfer Learning 利用与task没有直接相关的data。那么什么叫没有直接相关呢？ 比如： 那么为什么要利用不直接相关的数据呢，如下： Example in real life 二 各种情况对应的解决方法 分成四个象限：下面将以象限作为小标题。 Target Data：直
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摘要：一 前言 1.1 Creation 据说在费曼死后，人们在他生前的黑板上拍到如图画片，在左上角有道：What i cannot create ,I do not understand. Generative models，就是在做创造的事情。 1.2 Image Processing 二 Gener
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摘要：一 Auto-encoder NN Encoder & NN Decoder 要一起训练。 二 Starting from PCA 三 Deep Auto-encoder PCA&Deep Auto-encoder 比较，明显后者效果更好。 当code为二维时，很明显看到Deep Auto-enco
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摘要：一 Manifold Learning 我们要做的是非线性的降维，data是分布在低维空间里面，只是被扭曲到了高维空间。 比如地球的表面是一个二维平面，但是被塞到一个三维空间中。 Manifold就是把S型摊平，将高维空间内的低维数据展开，这样才能计算点对点的距离。 二 几种方法 2.1 Local
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摘要：一 Unsupervised Learning 把Unsupervised Learning分为两大类： 化繁为简：有很多种input，进行抽象化处理，只有input没有output 无中生有：随机给一个input，自动画一张图，只有output没有input 二 Clustering 有一大堆im
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摘要：Introduction Why semi-supervised learning helps? outline Semi-supervised Learning for Generative Model 步骤： 原因： Low-density Separation 核心思想：非黑即白。典型的算法如
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摘要：Deeper is Better? 是不是深度学习的Hidden layer越多越好，我们并不是单纯的研究参数增多的所带来的性能改善，我们关注的是相同的参数情况下，是不是深度越深越好。 Fat + Short v.s. Thin + Tall 那么是什么样的原因出现上边的情况呢？一个合理的解释就是M
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摘要：为什么CNN常用于图像的识别？ 同样的pattern，在image里面，他可能会出现在image不同的部分，但是它们代表的是同样的含义，同样的形状，也有同样的neural，同样的参数，detector就可以侦测出来。 做Subsampling使图片变小对影响辨识没什么影响 整个CNN实现的过程为：
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摘要：深度学习的过程： 通过上述的过程，我们知道，我们训练好的model需要先在training set上测试性能，并且准确率很可能不是100%。有时候我们发现我们的model在testing set上表现不好时，不一定就是over fitting，也可能是training set 上没有train好。
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摘要：一 摘要 在本文中，我们提出了一个非常简单的图像分类深度学习框架，它主要依赖几个基本的数据处理方法：1）级联主成分分析（PCA）;2）二值化哈希编码;3）分块直方图。在所提出的框架中，首先通过PCA方法学习多层滤波器核，然后使用二值化哈希编码以及分块直方图特征来进行下采样和编码。因此，该框架称为PC
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摘要：数据准备 课程中获取数据的方法是从库中直接load_data 我尝试了一下，报这样的错误：[WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。so，我就直接去官网下载了数据集：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。该数据下载后得到的是idx格式数据，具体
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摘要：问题描述： 解决方法： 参考：https://blog.csdn.net/Chris_zhangrx/article/details/78407459
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摘要：利用MNIST数据集做手写数字识别时，model.add(Dense(units=10,activation='softmax')) 一直报如下错： TypeError:softmax() got an unexpected keyword argument 'axis'。 查了下相关主题。有以下几
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摘要：一 框架介绍 那么使用keras框架的Deep Learning 有什么感想呢，下边的一张图就很好的论证了 二 手写数字识别实例 这个时候告诉大家一个秘密，我们实际过程中并不会计算total loss 的最小值，而是将按照下边的方式进行 矩阵运算的加速： 当使用GPU时，下边所示的计算公式用 Min
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摘要：首先安装ipython ipython安装完成以后出现如下界面 然后安装theano 中途安装因为网络不好，造成超时而停止安装或者停滞不前，则按下Ctrl+C，停止此操作，或者关掉Anaconda Prompt窗口，重新来过。不过要注意，此时要清理一下lock的已下载部分，不然会造成Sleeping
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摘要：一 预备知识 二 反向传播 取出来一个神经元 Forward pass Backward pass 第一项比较简单，通过已知的函数可以直接求出： 第二项就比较复杂，简单的求解过程如下： 前边的论述是假设有两项是已知的情况，如果不知道呢？？？ 总结： 参考： http://speech.ee.ntu.
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摘要：一 Deep Leraning 的发展 二 深度学习的三大步骤 Step 1: Neural Network 每一个Logistic Regression 就是一个Neuron,不同的连接方式构成不同的Network。 Network 的连接方式有很多，而 Full Connect Feedforw
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