PCA学习

知识点

imshow should be followed by waitKey function which displays the image for specified milliseconds. Otherwise, it won’t display the image. For example, waitKey(0) will display the window infinitely until any keypress (it is suitable for image display). waitKey(25) will display a frame for 25 ms, after which display will be automatically closed. (If you put it in a loop to read videos, it will display the video frame-by-frame). Here’s a working example:

工作总结

基于神经网络的信道均衡

1.为什么要用cnn和rnn?

PCA学习

Wiki定义

在多元统计分析中,主成分分析(英语:Principal components analysis,PCA)是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数,同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分,忽略高阶主成分做到的。这样低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。但是,这也不是一定的,要视具体应用而定。由于主成分分析依赖所给数据,所以数据的准确性对分析结果影响很大。

机器学习面试题及解答

算法及原理类

Generative Adversarial Nets

笔记

GAN在训练的时候:

从Flappy Bird学到的强化学习

Deep Q-learning Network

Uninformed Search

Search problem

一个搜索问题由以下部分组成:

强化学习基础

Reinforcement Learning Summary

Summary:

cs231n笔记5

卷积层细节

输入层宽表示为$W$,高表示为$H$,卷积核尺寸$F$,卷积步长$S$(stride),zero-padding数量$P$。则有卷积层输出宽

EM与HMM

EM算法

EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成:E步,求期望(Expectation);M步,求极大(Maximization)。