摘要：
简单实现MongoDB的复制集和分片的功能 阅读全文
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背景 Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et. al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。 在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别（比如 阅读全文
摘要：
主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最常用的降维方法之一，在数据压缩和消除冗余方面具有广泛的应用，本文由浅入深的对其降维原理进行了详细总结。 1. 向量投影和矩阵投影的含义 如下图： 向量a在向量b的投影为： 其中，θ是向量间的夹角 。 向量a在 阅读全文
摘要：
Introduce 感知机模型(Perceptron)是一个最简单的有监督的二分类线性模型。他可以从两个方面进行介绍 方面一 问题分析 问题（一维）：儿童免票乘车问题（孩子身高低于1.2m可以免票上车） 这转换成数学表达式就是 $x:$身高，$y:\{-1:$免票 ,$1:$购票$\}$ $$ y= 阅读全文
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先对几个概念和问题做一个解释： 图像为什么要灰度化？ 识别物体，最关键的因素是梯度（SIFT/HOG），梯度意味着边缘，这是最本质的部分，而计算梯度，自然就用到灰度图像了，可以把灰度理解为图像的强度。 颜色，易受光照影响，难以提供关键信息，故将图像进行灰度化，同时也可以加快特征提取的速度。 仿射不变 阅读全文
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范数本质是向量或者矩阵映射到实数域的单值函数。 假设$N(x)=\Vert x \Vert$是定义在$R^n$上的函数，她需要满足以下三个条件： 非负性： \(\Vert x \Vert \ge 0\)，当且仅当$x=0$时，\(\Vert x \Vert = 0\) 齐次性：\(\Vert kx 阅读全文
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Tensor的概念 说起张量（tensor）就不得不说他和scalar、vertor、matrix之间的关系了，直接上图： 标量（scalar）：只有大小概念，没有方向的概念。通过一个具体的数值就能表达完整。比如：重量、温度、长度、提及、时间、热量等都数据标量。 向量（vector）：物理学上也叫矢 阅读全文
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距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析，分为以下几类展开： 阅读全文