- 男人九想
男人九想: 一想小姐免费,二想强奸无罪,三想做爱不累,四想长命百岁,五想无所不会,六想猜奖总对,七想什么都会，八想现在就睡，九想什么都不累。花花世界花花心,天下男人无良心,甜言蜜语骗人心,面对女人装细心,情话绵绵...
- 首届广西网络安全技术大赛初赛通关攻略
首届广西网络安全技术大赛初赛通关攻略前言第一次参加安全类比赛（好吧，其实我这种宅男参加的比赛都很少，很多种比赛都是第一次 - -），同组的组员建议我在比赛完写个...大概因为是第一届，环境没配好，有些题目解法有
- 从感知机(Perceptron)到支持向量机(SVM)
\quad 本文会介绍感知机和支持向量机的原理，着重阐述这两个算法中的一些逻辑推导思路。1.基础知识：函数距离(functional margins)和几何距离(geometrical margins)假设x∈Rnx\in\mathbb{R}^n，那么显然wTx+b=0w^Tx+...
- 主成分分析（PCA）和基于核函数的主成分分析（KPCA）入门
主成分分析是在做特征筛选时的重要手段，这个方法在大部分的书中都只是介绍了步骤方法，并没有从头到尾把这个事情给说清楚。本文的目的是把PCA和KPCA给说清楚。主要参考了YouTube上李政轩的Principal Component ...
- 可爱的字符表情
(^_^)O 听随身听~~ (#^_^) 被K头贴OK绷~ (#_(^o^)c旦`` 喝咖啡 (^。^)y-~~。o0 抽烟中~~~..@_@|||||.. 头昏眼花 ^.vv.^ 可爱的蝙蝠! p(^o^)q 双手握拳，表示加油努力之意！ /(^o^)/ 举手欢呼 -_-||| 像樱桃小...
- 台大机器学习技法学习笔记
台大机器学习技法学习笔记标签（空格分隔）： 机器学习 台大机器学习技法学习笔记 Lecture 1 Linear hard-margin SVM Large-Margin Separating Hyperplane Standard Large-Margin Problem Support Vector Machine ...
- 正态分布的由来及推导
P(yi=1)=∫0P(y_i=1)=\int_{0}^{}P(yi=1)=∫0 P(Y>22)P(Y&...
- 线性回归、logistic回归、广义线性模型——斯坦福CS229机器学习个人总结（一）
CS229第一份讲义，包括线性回归、logistic回归、广义线性模型。
- 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解
上节我们讨论到解SVM问题最终演化为求下列带约束条件的问题： minW(α)=12(∑i,j=1Nαiyiαjyjxi∗xj)−∑i=1Nαis.t.0≤αi≤C∑i=1Nαiyi=0min\quad W(\alpha)=\dfrac{1}{2}(\sum_{i,j=1}^{N}\alpha_iy_i\alpha_...
- 支持向量机（SVM）——斯坦福CS229机器学习个人总结（三）
鉴于我刚开始学习支持向量机（Support vector machines，简称SVM）时的一脸懵逼，我认为有必要先给出一些SVM的定义。 下面是一个最简单的SVM： 图一 分类算法：支持向量机（SVM）是一个分类算法（机器学习中...
- 排列组合的一些公式及推导(非常详细易懂)
绪论：加法原理、乘法原理 分类计数原理：做一件事，有\(n\)类办法，在第\(1\)类办法中有\(m_1\)种不同的方法，在第\(2\)类办法中有\(m_2\)种不同的方法，…，在第\(n\)类办法中有\(m_n\)种不同的方法，那么完成这件...
- 深入理解SVM---从头到尾详细推导（软硬间隔、KKT条件、核技巧）
前言：大概一个月前，通过李宏毅的机器学习系列视频，我自学了一点SVM，整理在：机器学习之SVM...当时也没想太多，就选择了SVM，后来发现SVM内容之多之复杂，远超我的预期，于是到处找资料又自学了一遍，现整理如下。
- Expectation-Maximum（EM算法）
EM算法原理，深度理解。首先它是解决含隐变量（latent variable）情况下的参数估计问题，而求模型的参数时一般采用最大似然估计，由于含有了隐含变量，所以对似然函数参数求导是求不出来的，虽然通过梯度下降等优化...
- 机器学习入门系列04，Gradient Descent（梯度下降法）
什么是梯度下降法？学习速率的引入；如何调整学习速率；Adagrad算法介绍；用泰勒展开式对梯度下降法进行数学理论支持
- 【论文理解】理解yolov3的anchor、置信度和类别概率
以前写过一篇博客，都是转载其余博主的内容，对...在网络最后的输出中，对于每个grid cell产生3个bounding box，每个bounding box的输出有三类参数：一个是对象的box参数，一共是四个值，即box的中心点坐标（x,y...
- [从头学数学] 第224节 带着计算机去高考（十六）
剧情提要： ...阿伟决定和小伟来尝试一下用计算机算高考题会是怎样的感觉。 正剧开始： 星历2016年05月26日 16:49:14, 银河系厄尔斯星球中华帝国江南行省。 [工程师阿伟]正在和[机器小伟]一起做着20
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- FFT详解
一直想学FFT，当时由于数学基础太差，导致啥都学不懂。请教了机房里的几位学长大神，结果还是没太明白。因此下定决心写一篇关于“FFT”的文章，一篇起码我能看得懂的“FFT”。
- 深度学习1---最简单的全连接神经网络
本文有一部分内容参考以下两篇文章： 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation 神经网络 最简单的全连接神经网络如下图所示(这张图极其重要，本文所有的推导都参照的这张图，如果有兴趣看...
- 【深度学习】BP反向传播算法Python简单实现
个人觉得BP反向传播是深度学习的一个基础，所以很有必要把反向传播算法好好学一下 得益于一步一步弄懂反向传播的例子这篇文章，给出一个例子来说明反向传播 不过是英文的，如果你感觉不好阅读的话，...
- 18国赛A题 详解 附一维多层材料非稳态热传导数值解 maltab,c++结合python 代码
总体上我觉得这道题出的还是不错的，虽说与传热学联系较为紧密，但是聚焦到了一个点上：一维非稳态热传导，从而控制住了问题的复杂度。 编程难度：适中。还是比较考验编程能力的，因为可能有一个小细节没注意到，...
- 夜深人静写算法（十九）- 快速幂
介绍快速幂和一些相关的数论知识
- 多项式乘法（FFT）
多项式乘法（FFT） 前言 作为一名OI选手，至今未写过fft相关的博客，真是一大遗憾，这也导致我并没有真正推过fft的所有式子 这一篇fft的博客我将详细介绍多项式乘法，易于理解，当然，一些公式会有些枯燥，如果是...
- SVM解释：四、线性不可分的情况
之前的博客介绍了在数据为线性可分的情况下，如何用SVM对数据集训练，从而得到一个线性分类器，也就是超平面WX+b=0WX+b=0WX + b = 0. 但是我已经强调过多次，线性可分的情况有相当的局限，所以SVM的终极目标还是要...
- 字节跳动2020届秋招笔试题
文章目录字节跳动2020届秋招第一批笔试题（`2019.8.11`）第一题[编程题25分]： 闹钟叫醒去上课第二题[编程题25分]： 秘密通信第三题[编程题25分]： 万万没想到之抠门的老板第四题[编程题25分]： 跑步 第一题[编程题...
- python机器学习手写算法系列——线性回归
本文致力于手把手教你实现一个最简单的机器学习模型--一元线性回归模型。短短的14行代码，就实现了。希望读完以后，你也能自己实现它。并对线性回归有更好的了解，或者从不了解到了解。
- 2020张宇1000题【好题收集】【第一章：极限、连续】
但是这个是有条件的，比如这种就不能②：用洛必达法则的时候：右存在，则左存在，但左存在，不一定右存在③：泰勒展开的时候，阶数要展够，比如这道④：要求$f(0)=0$⑤：要求$f(x)在0点有意义$1.6 高数 一.极限、...
- 机器翻译自动评估-BLEU算法详解
BLEU实质是对两个句子的共现词频率计算，但计算过程中使用好些技巧，追求计算的数值可以衡量这两句话的一致程度。 BLEU容易陷入常用词和短译句的陷阱中，而给出较高的评分值。本文主要是对解决BLEU的这两个弊端的...
- xgboost原理分析以及实践
本文在写完GBDT的三篇文章后本来就想写的，但一直没有时间，终于刚好碰上需要，有空来写这篇关于xgboost原理以及一些实践的东西（这里实践不是指给出代码然后跑结果，而是我们来手动算一算整个xgboost流程） ...
- SVM详解(包含它的参数C为什么影响着分类器行为)-scikit-learn拟合线性和非线性的SVM
引言这篇文章详细地介绍了SVM背后的原理，它为什么是大间距分类器？分类器的参数C为什么影响着分类器的行为？核函数背后采用了什么样的技术，看过这篇文章以后，相信你能很好地理解这些问题。最后，我用scikit-learn...