Tracy_Lee1993-CSDN博客

转载 CPU、GPU、CUDA，CuDNN 简介

转自：http://blog.csdn.net/fangjin_kl/article/details/53906874一、CPU和GPU的区别CPU (Central Processing Unit) 即中央处理器GPU (Graphics Processing Unit) 即图形处理器GPGPU全称General Purpose GPU，即通用计算图形处理器。其中第一个“GP

2018-01-25 12:27:59 511

转载 (sklearn)逻辑回归linear_model.LogisticRegression用法

class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’liblinear’, max_iter=1

2018-01-19 18:31:49 1680

转载机器学习系列(3)_逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

2018-01-04 12:34:01 692

转载 pandas中的isin函数详解

原文链接：http://www.datastudy.cc/to/68今天有个同学问到，not in 的逻辑，想用 SQL 的select c_xxx_s from t1 left join t2 on t1.key=t2.key where t2.key is NULL 在 Python 中的逻辑来实现，实现了 left join 了（直接用join方法），但是不知道怎么实现whe

2017-12-28 16:10:09 4252

转载用python做数据分析4|pandas库介绍之DataFrame基本操作

原文地址怎样删除list中空字符？最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != '' ]今天是5.1号。这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。设有DataFrame结果的数据a如下所示： a b cone 4 1 1two 6 2 0thre

2017-12-27 18:08:03 515

转载 linux下文件夹的创建、复制、剪切、重命名、清空和删除命令

在home目录下有wwwroot目录，wwwroot下有sinozzz目录，即/home/wwwroot/sinozzz一、目录创建在/home/wwwroot目录下新建一个sinozzz123的文件夹mkdir /home/wwwroot/sinozzz123二、目录复制1.把/home/wwwroot/sinozzz里面的文件和文件夹等复制到home/w

2017-12-27 10:28:05 675

原创 python 之 pandas 学习笔记--read_excel()

持续更新中。。。。（2017.12.25）#df = pd.read_excel(filefullpath, sheetname=[0,2],skiprows=[0])#filefullpath 表示Excel文件的完整路径#sheetname 指定为读取几个sheet，sheet数目从0开始#如果sheetname=[0,2]，

2017-12-25 17:28:56 1363

转载 VGGNet笔记

1. 简介VGGNet由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）提出，是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名。其突出贡献在于证明使用很小的卷积（3*3），增加网络深度可以有效提升模型的效果，而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。如今，卷积神经网络已经成为计算机视觉领域的常用工具，所以有很多人尝试改善2012年提出的AlexNet

2017-12-22 12:26:41 846

转载 K-SVD算法

转自：http://blog.csdn.net/hjxzb/article/details/39433905K-SVD算法的基本思想：Y为训练样本，D为字典，X为稀疏系数。一般分为Sparse Coding和DictionaryUpdate两个步骤：1：Sparse Coding：固定字典D通过下面的目标函数采用一种追踪算法找到样本的最佳稀疏矩阵。

2017-11-21 09:48:56 2138

转载奇异值分解(SVD)原理详解及推导

转自：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix，觉得

2017-11-21 09:28:17 248

转载 MATLAB 之 wavedec2函数详解

wavedec2函数:1.功能:实现图像(即二维信号)的多层分解，多层,即多尺度.2.格式:[c,s]=wavedec2(X,N,'wname') [c,s]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)(我不讨论它)3.参数说明:对图像X用wname小波基函数实现N层分解,这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体选择办法可以搜之或者 hel

2017-11-20 15:04:43 14875 1

转载 MATLAB 之图像小波变换函数

MATLAB 之图像小波变换函数1 一维小波变换的 Matlab 实现(1) dwt 函数功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname') [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解，cA、cD 分别为近似

2017-11-20 14:20:47 9469

转载主成分分析（PCA）原理总结

主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，下面我们就对PCA的原理做一个总结。1. PCA的思想　　　　PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据。具体的，假如我们的数据集是n维的

2017-11-17 17:01:11 1971

原创 Matlab 之几个随机函数-randperm,rand,randn,randint

1.randperm( )Matlab自带函数randperm(n)产生1到n的整数的无重复的随机排列，利用它就可以得到无重复的随机数。>>randperm(6)ans = 5 2 6 4 1 3>>randperm(6,3)ans = 2 6 42. rand( )(1)rand(n)：生成均匀分布的0到1之间的n

2017-11-06 16:08:25 1756

转载 matlab 之 diag 函数用法

--------------------转载自网络---------------------diag函数功能：矩阵对角元素的提取和创建对角阵设以下X为方阵，v为向量1、X = diag(v,k)当v是一个含有n个元素的向量时，返回一个n+abs(k)阶方阵X，向量v在矩阵X中的第k个对角线上，k=0表示主对角线，k>0表示在主对角线上方，kv=[1 2 3]

2017-11-06 11:18:12 3011

转载如何用Matlab求矩阵的秩、乘积、逆、行列式的值、转置

部分转自【百度经验】，部分自己所写【声明】：所写博客只是为了把知识整理起来，供自己日后查找复习，不存在任何商业目的，如有侵权，请告知，我定会修改。下面简单介绍一下如何用Matlab求行列式的值、求矩阵的乘积、求矩阵的逆、求矩阵的秩。Matlab最初的产生就是为了方便在线性代数中的计算。一、用matlab求行列式的值命令：det(A)

2017-11-06 11:01:32 88653 2

转载 Jacobian矩阵和Hessian矩阵

1. Jacobian在向量分析中, 雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵, 其行列式称为雅可比行列式. 还有, 在代数几何中, 代数曲线的雅可比量表示雅可比簇：伴随该曲线的一个代数群, 曲线可以嵌入其中. 它们全部都以数学家卡尔·雅可比(Carl Jacob, 1804年10月4日－1851年2月18日)命名；英文雅可比量”Jacobian”可以发音为[ja ˈko bi ən]

2017-11-04 11:01:15 381

转载凸函数及凸集的相关概念

机器学习&数据挖掘笔记_15（关于凸优化的一些简单概念）　　没有系统学过数学优化，但是机器学习中又常用到这些工具和技巧，机器学习中最常见的优化当属凸优化了，这些可以参考Ng的教学资料：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf，从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念，比如凸集，凸函数，凸优化问题，线性规划，二次规划，二次

2017-11-04 10:11:54 1733

转载数字图像处理中常用的插值方法

在做数字图像处理时，经常会碰到小数象素坐标的取值问题，这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如：做地图投影转换，对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时，变换出来的对应的坐标是一个小数，再比如做图像的几何校正，也会碰到同样的问题。以下是对常用的三种数字图像插值方法进行介绍。1、最邻近元法　　这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，

2017-11-03 15:14:24 629

转载 Matlab 之 im2col 函数用法

函数原型：B = im2col(A,[m n],block_type)功能：将矩阵A分为m×n的子矩阵，再将每个子矩阵作为B的一列。（1）当block_type为distinct时，将A分解为互不重叠的子矩阵，并转换成列。若不足m×n，以0补足。例： A= 15 36 42 40 67

2017-11-03 15:08:25 1587

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