摘要：
引言 卷积神经网络：听起来像是生物与数学还有少量计算机科学的奇怪结合，但是这些网络在计算机视觉领域已经造就了一些最有影响力的创新。2012年神经网络开始崭露头角，那一年Alex Krizhevskyj在ImageNet竞赛上（ImageNet可以算是竞赛计算机视觉领域一年一度的“奥运会”竞赛）将分类 阅读全文
摘要：
斯坦福的CS131课件中的Lecture2，介绍了计算机视觉所需要必备的一些线性代数知识：向量和矩阵矩阵变换矩阵转置矩阵的秩奇异值分解（SVD）【非常重要】一、向量和矩阵这部分内容主要介绍了矩阵是什么？向量是什么？矩阵的基本操作以及一些特殊矩阵。而这部分内容对于上大学的学生来说应该是非常简单的一部分... 阅读全文
摘要：
奇异值分解在计算机视觉以及机器学习算法中经常用到，深入理解奇异值分解，对于看懂算法非常重要，而奇异值算法的实现调用无论是在python还是在MATLAB中都是非常简单的，经常是一个命令函数就可以实现。 阅读全文
摘要：
仿射变换是二维平面中一种重要的变换，在图像图形领域有广泛的应用。许多人对“仿射”没有一个感官的认识，我觉得很有必要先来说一下“仿射”。所谓的“仿射变换”就是一种简单的变换，它的变化包括旋转、平移、伸缩，原来的直线仿射变换后还是直线，原来的平行线经过仿射变换之后还是平行线，这就是仿射。仿射变换... 阅读全文
摘要：
Problem: Two parallel lines can intersect.问题: 两条平行线会相交 铁轨在无限远处相交于一点Problem: Two parallel lines can intersect.在欧几里得几何空间里，两条平行线永远都不会相交。但是在投影空间中，如右图中的两条... 阅读全文
摘要：
转载自：http://blog.csdn.net/myan/article/details/647511无意中看到孟岩老师的关于理解矩阵的博客，受益匪浅，故转载：理解矩阵一：前不久chensh出于不可告人的目的，要充当老师，教别人线性代数。于是我被揪住就线性代数中一些务虚性的问题与他讨论了几次。很明... 阅读全文
摘要：
在机器学习算法的学习过程中，经常会遇到对向量函数的求导问题，阅读一些文章之后，对于机器学习算法中经常用到的这些求导问题做一些说明，方便在不明白的时候可以进行查询。（一）对标量求导1)向量对标量求导，结果是个向量事实上就是向量的每一个元素对标量求导。举个例子，对于 ，其中是个标量，2)矩阵对标量求导，... 阅读全文
摘要：
以下链接来自于csdn上红色的石头专栏内容，该博主对于林轩田机器学习课程的笔记十分完整，超级赞！机器学习基石：点击打开链接机器学习技法：点击打开链接 阅读全文
摘要：
如果要基于Python进行开发的话，那么pycharm是个不错的选择，试用一个月以后需要激活，原文如下：原文链接：http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/51660951安装完软件后，启动，在要求输入注册码的界面（菜单栏 ⇒ help ⇒ re... 阅读全文
摘要：
在利用列表将两个文本内容合并为一个文本之后的基础上，稍加修改之后，可以用字典来实现def main(): ftele1 = open('C:/Users/Administrator/Desktop/TeleAddressBook.txt','r') ftele2 = open('C:/U... 阅读全文