04 2017 档案
奇异值分解(SVD)原理详解及推导(转载)
摘要:转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularl
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奇异值分解(SVD) --- 几何意义 (转载)
摘要:PS:一直以来对SVD分解似懂非懂,此文为译文,原文以细致的分析+大量的可视化图形演示了SVD的几何意义。能在有限的篇幅把 这个问题讲解的如此清晰,实属不易。原文举了一个简单的图像处理问题,简单形象,真心希望路过的各路朋友能从不同的角度阐述下自己对SVD实际意义的理 解,比如 个性化推荐中应用了SV
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奇异值分解(SVD)原理详解及推导 (转载)
摘要:转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的,讲的也都不错,但是感觉还是有需要补充的,特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章,叫A Singularl
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正态分布的前世今生(下)(转载)
摘要:转载自:https://cos.name/2013/01/story-of-normal-distribution-2/ 6. 开疆拓土,正态分布的进一步发展 19世纪初,随着拉普拉斯中心极限定理的建立与高斯正态误差理论的问世,正态分布开始崭露头角,逐步在近代概率论和数理统计学中大放异彩。在概率论中
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正态分布的前世今生(上)(转载)
摘要:转载自:https://cos.name/2013/01/story-of-normal-distribution-1/ 神说,要有正态分布,就有了正态分布。神看正态分布是好的,就让随机误差服从了正态分布。创世纪—数理统计 1. 正态分布,熟悉的陌生人 学过基础统计学的同学大都对正态分布非常熟悉。这
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拉格朗日乘子法原理(装载)
摘要:高数里面有一个内容叫做拉格朗日乘子法,用于求解约束条件下的极值问题,过程简单巧妙,也是各类考试的常考题型。 然而,拉格朗日乘子法的原理我却一直不是很清楚,这两天在网上查了资料,也说说我自己的理解,用一个例子来解释。 求解例题如下: (1) 其中min表示求函数f(x,y)的最小值,后面的s.t.表示
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