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我们在计算模型w的转置乘上x的时候,往往需要把w和x分别进行向量化然后运算,因为这样会使我们的计算机得到结果的时间更快,而且这种方法不管是在CPU还是在GPU上都是成立的,首先我们来看看代码: 第一种方法方法运用了向量化来计算,也就是numpy当中的dot函数来计算,第二种方法则是利用了我们传统的f 阅读全文
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以上是之前我们所学习的sigmoid函数以及logistic函数,下面是我们代价函数的普遍定义形式: 虽然普遍形式是有了,当然这个函数也仅仅是对第i个x才成立,如果想要得到连续的x的值则需要不断累加第i个的代价的值。如果想要上面的那种形式来作为代价函数,那么我们得到的代价函数不是凸函数因此不可能进行 阅读全文
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逻辑回归函数是由两个函数符合而成,首先我们有sigmoid函数g(z): 当然这里面的参数可以加上各种有关theta的定值,并不一定必须就只有x之前的theta参数。 然后再把g(z)拿到h(x)函数里面去拟合就可以了,h(x)则是我们的Logistic回归函数。 把这两个方程拟合放到一起有: si 阅读全文
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我们用下列的这些符号来分别表示我们训练集当中的输入的值x以及输出的值Y。由于是二分分类的问题,因此y一般仅具有两个值0和1。x则一般可以用nx来表示单个训练集当中x的特征的个数,比如一幅图像有10000个特征,那么我们输入的X所对应的nx=10000.假设我们的训练集一共有10个单个的训练集,则m= 阅读全文
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这个报错是因为我们在求解行列式的值的时候使用了: 但是D必须是方阵才可以进行运算,不是方阵则会报错,我们把之前的行列式更改为方阵就不会再报错了,当然这也是numpy自身计算数值的一个缺陷。 阅读全文
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一.矩阵的加减法 输出: 这样我们就实现了我们矩阵的加法,下面我们来实现我们矩阵的乘法 二.矩阵的乘法 输出: 现在开始矩阵的乘法: 得解。 三.求解逆矩阵 输出: 阅读全文
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首先导包: 开始书写人脸检测的代码: 搞定!!!显示结果如下: 阅读全文
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转自:https://www.zhihu.com/question/22298352 从数学上讲,卷积就是一种运算。 某种运算,能被定义出来,至少有以下特征: 首先是抽象的、符号化的 其次,在生活、科研中,有着广泛的作用 比如加法: ,是抽象的,本身只是一个数学符号 在现实中,有非常多的意义,比如增 阅读全文
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首先我们来看看图像二值化的过程,opencv一共有好几种不同的二值化算法可以使用,一般来说图像的像素,亮度等条件如果超过了某个或者低于了某个阈值,就会恒等于某个值,可以用于某些物体轮廓的监测: 导包: 读入图像: 进行二值化的参数设定: 进行二值化: 阅读全文
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导包: RGB当中每一个颜色都有256阶亮度,每一阶都对应着一个亮度: 颜色空间的HSV模型。 H代表的是颜色的色调,一共从0—360度。每一度代表这不同的颜色模型 S:代表饱和度,饱和度的取值范围是%0—100,如果饱和度越大,则白色的占有率越小,颜色则越饱满,饱和度越小则白色越明显。 V:代表明 阅读全文