有时候特征x和目标y不呈线性关系，线性模型y=wx+b不能很好地反映事物的规律或者无法对事物进行有效分类，因此此时我们需要使用非线性模型。 （x=([x1,x2,...,xn])T，w=([w1,w2,...,wn])T） 比如说下图的分类问题，显然无论用什么样的直线都很难把圈圈和叉叉 ...

(from: wikipedia) The whitening transformation is a decorrelation method which transforms a set of random variables having the covariance matrix ...

转自：https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.html http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html 变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像 ...

问题引入 如何将\(f(x,y)\)变换成\(G(u,y)\) 过程推导 \[\begin{align*} &f(x,y)=f(x_1,\cdots,x_n,y_1,\cdots,y_n)\\ &df=\frac {\partial f} {\partial x_1 ...

转载： 一个集合 XX 的仿射变换为： f(x)=Ax+b,x∈X它的几何意义是对一个图形进行： 缩放（Scale）、平移(transform)、旋转(rotate)、反射（reflection, 对图形照镜子）、错切(shear mapping，感觉像是一个图形的倒影) 或者它们的任意组合 ...

http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html 变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图： 参考 ...

　　成本函数（cost function）也叫损失函数（loss function），用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差（residuals）或训练误差（test e ...

一、主要思想 在 L2-norm 的误差意义下寻找对所有观测目标值 Y 拟合得最好的函数 f(X) = WTX 。 其中 yi 是 scalar，xi 和 W 都是 P 维向量（比实际的 xi 多 ...