摘要：
做这个实验对于PCA有了进一步的了解，但是其实还是没有完全理解。不过先就这样了。问题：1）其实对于PCA这块还是没有比较深刻的理解2）SVD不懂呀。3）4）5）想法：1）感觉，如果PCA只是为了降维准备的话，应该还是要按照Andrew Ng CS229中的方法，先0均值，然后标准方差，然后PCA... 阅读全文
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P问题、NP问题、NPC问题、NP难问题的概念离入职尚有几天时间，闲来无事，将大家常见却又很容易搞糊涂的几个概念进行整理，希望对大家有所帮助。你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC... 阅读全文
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二维码的生成细节和原理二维码又称QR Code，QR全称Quick Response，是一个近几年来移动设备上超流行的一种编码方式，它比传统的Bar Code条形码能存更多的信息，也能表示更多的数据类型：比如：字符，数字，日文，中文等等。这两天学习了一下二维码图片生成的相关细节，觉得这个玩意就是一个... 阅读全文
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Exercise:PCA in 2D 代码示例练习参考PCA in 2D实现主成分分析和白化的过程是：pca_2d.m中代码如下：[plain]view plaincopycloseall%%Step0:Loaddatax=load('pcaData.txt','-ascii');figure(1)... 阅读全文
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Deep learning：十一(PCA和whitening在二维数据中的练习)前言： 这节主要是练习下PCA，PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用，2D的数据集是45个数据点，每个数据点是2维的。参考的资料是：Exercise:PCA in 2D。结合前面的... 阅读全文
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Deep learning：十(PCA和whitening)PCA： PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据的可视化。 PCA并不是线性回归，因为线性回归是保证得到的函数是y值方面误差最小，而PCA是保证得到的函数到所降的维度上的误差最小。另外线性... 阅读全文
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PCA ，PCAWhitening ，ZCAWhitening白化的目的：举例来说，假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的。白化的目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们希望通过白化过程使得学习算法的输入具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii... 阅读全文
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Exercise:Vectorization 代码示例练习参考Vectorization需要在练习Sparse Autoencoder的基础上做。可将Sparse Autoencoder拷贝一份并重命名为Vectorization。下载教程提供的数据，解压缩后将train-images-idx3-u... 阅读全文
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这个实验其实主要是对于sparseAutoencoderCost.m向量化，但是由于之前已经进行了向量化，所以这其实没什么内容（之前其实感觉向量化，挺难的，但是第一个实验就向量化是有难度的，不过这个实验之前有很多向量化的提示）。就是自编码的结构参数，按照文档改一下，下载给的帮助代码。问题：1）2... 阅读全文