摘要：
一、基础概念 线性分类模型：决策面(decision boundary)是输入向量的线性函数 目标类别的表示"1 of K" :$ t = (0,1,0,0,0)^T$ 二、分类问题的三种方式 1. 判别函数(discriminant function): 找到函数$f(x)$将输入$x$映射为类别 阅读全文
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一、基本概念 假设检验和参数估计解决的是不同的问题，参数估计是对参数$\theta$作出一个估计比如均值为$\mu$，而假设检验则是对估计的检验，比如均值真的是$\mu$嘛？ 1. 定义 假设检验指的是使用统计学的方法判定某假设为真的概率. 通常假设检验包含以下四个步骤： 1.1 形成零假设null 阅读全文
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一、误差定义 绝对误差：$e^* = x^*-x$ 绝对误差限：$\varepsilon^* = |e^*|$的一个上界 相对误差：$e_r^* = \frac{e^*}{x}$ 相对误差限：$\varepsilon_r^* = |e_r^*|$的一个上界 二、有效数字 若近似值$x^*的误差限是某 阅读全文
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如何开启word公式模式：“Alt”+"=" 1. 如何输入矩阵： 使用&链接行元素，@进行换行，空格键进行转换 如输出： 先开启公式模式：“Alt”+"=" \vbar\matrix(1&2&3@2&4&5)(space) \vbar 注：公式中的(space)为按下空格键，而不是字符输入 2. 阅读全文
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一、 global descriptors and local descriptors 1. golbal descriptors: 描述的是图像的整体特征，也就是将衣服图像作为一个征集来计算特征。常见的全局描述子有：contour representation(轮廓表示)， shape,textu 阅读全文
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http://blog.csdn.net/zhangyingchengqi/article/details/50969064 一、机器学习 1. 包括近400个不同大小和类型的数据集，可用于分类、回归、聚类和推荐系统任务。 http://archive.ics.uci.edu/ml/ 2. Kagg 阅读全文
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Project 6: Deep LearningIntroduction to Computer Vision Brief Due date: Tuesday, December 6th, 11:55pm Project materials including starter code, train 阅读全文
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一、背景知识 1. Discriminant Learning Algorithms(判别式方法) and Generative Learning Algorithms(生成式方法) 现在常见的模式识别方法有两种，一种是判别式方法；一种是生成式方法。可以这样理解生成式方法主要是数据是如何生成的，从统 阅读全文
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1. 经验误差与过拟合 error rate/accuracy error: training error/empirical error, generalization error（机器学习的目的：得到泛化误差小的学习器） overfitting and underfitting：平衡训练样本和潜 阅读全文
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主要符号表： 1.1 引言 机器学习：通过研究计算的手段，利用经验改善系统自身特性。从数据中学习模型. 1.2 基本术语 data set: 数据集，一组记录的集合. instance: 示例，关于事件或者对象的描述 attribute/feature: 属性/特征，反映事物或对象在某方面的表现或者 阅读全文