- 一、概述 原作者提出了一种新的图像编辑方法，通过增加过渡的陡峭度，同时消除了一个低振幅结构的可管理程度，特别有效地锐化主要边缘。这种看似矛盾的效果是在一个利用 L0 梯度最小化的优化框架中实现的，它可以全局控制产生多少个非零梯度，以一种稀疏控制的方式近似出显著的结构。与其他边缘保持平滑方法不同，原作者的方法不依赖于局部特征，而是全局定... 一、概述 原作者提出了一种新的图像编辑方法，通过增加过渡的陡峭度，同时消除了一个低振幅结构的可管理程度，特别有效地锐化主要边缘。这种看似矛盾的效果是在一个利用 L0 梯度最小化的优化框架中实现的，它可以全局控制产生多少个非零梯度，以一种稀疏控制的方式近似出显著的结构。与其他边缘保持平滑方法不同，原作者的方法不依赖于局部特征，而是全局定...
- 前言 参见上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。 机器学习算法源码全解析（二）-范数规则化之L0、L1与L2范数 https://wenyusuran.blog.csdn.net/article/detai... 前言 参见上一篇博文，我们聊到了L0，L1和L2范数，这篇我们絮叨絮叨下核范数和规则项参数选择。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。 机器学习算法源码全解析（二）-范数规则化之L0、L1与L2范数 https://wenyusuran.blog.csdn.net/article/detai...
- 1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法，它使用随机数（或伪随机数）来解决计算的问题，是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗，而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法，假设我们需要计算一个不规则图形的面积，那么图形的不规则程度和分析性计算... 1. 蒙特卡罗方法的基本思想 蒙特卡罗方法又叫统计模拟方法，它使用随机数（或伪随机数）来解决计算的问题，是一类重要的数值计算方法。该方法的名字来源于世界著名的赌城蒙特卡罗，而蒙特卡罗方法正是以概率为基础的方法。 一个简单的例子可以解释蒙特卡罗方法，假设我们需要计算一个不规则图形的面积，那么图形的不规则程度和分析性计算...
- 在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中，我们讨论了使用微分法来求解矩阵向量求导的方法。但是很多时候，求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。需要一些简洁的方法。 本文我们讨论矩阵向量求导链式法则，使用该法则很多时候可以帮我们快速求出导数结果。 本文的标量... 在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中，我们讨论了使用微分法来求解矩阵向量求导的方法。但是很多时候，求导的自变量和因变量直接有复杂的多层链式求导的关系，此时微分法使用起来也有些麻烦。需要一些简洁的方法。 本文我们讨论矩阵向量求导链式法则，使用该法则很多时候可以帮我们快速求出导数结果。 本文的标量...
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- 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。  ... 前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。  ...
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