特征向量

1. 感知机原理（Perceptron） 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT） 4. 支持向量机（SVM）原理 5. 支持向量机（SVM）软间隔 6. 支持向量机（SVM）核函数 1. 前言 感知机是1957年，由Rosenblatt提出会，是 神经网络和支持向量机 的基础。 2. 感知机的原理 感知机是二分类的线性模型，其输入是实例的特征向量，输出的是事例的类别，分别是+1和-1，属于判别模型。 假设训练数据集是线性可分的，感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集 正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面 。如果是非线性可分的数据，则最后无法获得超平面 2.1 点到线的距离 公式中的直线方程为 \(Ax+By+C=0\) ，点 \(P\) 的坐标为 \((x_0,y_0)\) 。 \[d=\frac{Ax_0+By_0+C}{\sqrt{A^2+B^2}} \] 2.2 样本到超平面距离 我们假设超平面是 \(h=w \cdot {x}+b\) ，其中 \(w=(w_0,w_1,...w_m)\) , \(x=(x_0,x_1,...x_m)\) ，样本点 \(x^{'}\) 到超平面的距离如下： \[d=\frac{w \cdot {x^{'}}+b}{||w||} \] 2.2 超平面

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 视频搜索是涉及信息检索、自然语言处理（NLP）、机器学习、计算机视觉（CV）等多领域的综合应用场景，随着深度学习在这些领域的长足进展以及用户对视频生产和消费的广泛需求，视频搜索技术的发展在学术和工业界都取得了飞速的发展。 阿里文娱高级算法专家若仁在 GMIC 2020 分享了视频搜索技术和多模态在视频搜索领域的应用，本文整理自演讲速记，希望能给关注或从事视频搜索方向的算法同学带来启发。 考虑到大家来自不同的业务领域和技术方向，我会先简单介绍优酷视频搜索的业务背景，同时快速介绍搜索的基本评估指标、搜索系统的算法框架以及相关性和排序模型，让大家对视频搜索有一个更全面的认识，后面重点介绍多模态视频搜索相关技术。 阿里文娱搜索现状 搜索团队为整个阿里文娱提供一站式的搜索服务，服务范围包括优酷 Phone 和 OTT 端，还包括大麦、淘票票。涉及的检索内容，从影剧综漫的长视频影视库，到覆盖社会各领域的 UPGC 视频。此外，影人和演出场馆也在搜索服务覆盖范围内。以优酷为例，我们有数亿视频资源，不仅包括平台购买了版权的 OGC 视频，更多是用户上传的 UPGC 视频。视频的存储、计算以及分发，比文字更具挑战。 搜索技术的用户价值主要体现在两个维度： 一是工具属性。

一：降维之数据压缩 将讨论第二种无监督学习的问题：降维。数据压缩不仅能让我们对数据进行压缩，使得数据占用较少的内存和硬盘空间，还能对学习算法进行加速。 （一）降维是什么（二维降至一维） 假使我们要采用两种不同的仪器来测量一些东西的尺寸，其中一个仪器测量结果的单位是英寸，另一个仪器测量的结果是厘米，我们希望将测量的结果作为我们机器学习的特征。 现在的问题的是，两种仪器对同一个东西测量的结果不完全相等（由于误差、精度等），而将两者都作为特征有些重复，因而，我们 希望将这个二维的数据降至一维。 如果能把数据从二维减少到一维，用来减少这种冗余，通过降维，也就说想找出一条线，看起来大多数样本所在的线，所有的数据都投影到这条线上，通过这种做法，能够测量出每个样本在线上的位置。就可以建立新的特征，只需要一个数就能确定新特征。 意味着： 之前要用一个二维数字表示的特征可以一维数直接表示。 通过这种方法，就能够把内存的需求减半或者数据空间需求减半。 （二）降维是什么（三维降至二维） 将数据从三维降至二维： 这个例子中我们要将一个三维的特征向量降至一个二维的特征向量。 过程是与上面类似的，我们将三维向量投射到一个二维的平面上，强迫使得所有的数据都在同一个平面上，降至二维的特征向量。 很难看出图中的数据分布在一个平面上，所以这时降维的方法就是把所有的数据都投影到一个二维平面上：

目录 基于sklearn的主成分分析代码实现 一、前言及回顾 二、sklearn的PCA类介绍 三、分类结果区域可视化函数 四、10行代码完成葡萄酒数据集分类 五、完整代码 六、总结 基于sklearn的主成分分析代码实现 一、前言及回顾 从上一篇 《PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）》 ，我们知道，主成分分析PCA是一种无监督数据压缩技术，上一篇逐步自行写代码能够让我更好地理解PCA内部实现机制，那知识熟悉以及技术成熟后我们可以运用什么提高编码效率？ 答案就是：基于sklearn的主成分分析代码实现，使用PCA类进行无监督数据降维，仍然以 葡萄酒数据集wine.data 为案例，本文将运用sklearn封装的PCA类来实现，提高编码效率，而且会感觉十分简单，前提需要学习理解PCA实现原理及步骤。 ^_^ 这里回顾： 《PCA数据降维原理及python应用（葡萄酒案例分析）》 二、sklearn的PCA类介绍 sklearn中的PCA类相当于一个转换器，首先用训练数据来拟合模型，以葡萄酒数据集为例，通过逻辑回归转化样本数据，实现了主成分分析以及特征提取，直接调用PCA类即可。 三、分类结果区域可视化函数 为了在分类结果区别决策区域并可视化表示，这里编写plot_decision_region函数。 def plot_decision_regions(x, y,

将谈及在设计复杂的机器学习系统时，你将遇到的主要问题。同时会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议。下面的课程的的数学性可能不是那么强，但是将要讲到的这些东西是非常有用的，可能在构建大型的机器学习系统时，节省大量的时间。 一：改进学习算法 实际工作中，我们应该优先处理哪些事情？以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论: 如何通过监督学习的方法，来构造一个分类器来区分垃圾邮件和非垃圾邮件？ 为了应用监督学习 解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量X,通过特征向量X和分类标签y,我们就能训练一个分类器 。我 们可以选择一个由 100 个最常出现在垃圾邮件中的词所构成的列表，根据这些词是否有在邮件中出现，来获得我们的特征向量（出现为 1 ，不出现为 0 ），尺寸为 100×1 。 我们可以使用上面的特征向量来表示这封邮件，进行垃圾分类。在实际中，选取的单词一般在10000-50000之间（出现频率最高的），这些单词组成了特征变量 对于处理垃圾邮件分类， 一个常见问题就是：如何在有限的时间下，让垃圾邮件分类器，具有高精准度和低错误率 解决方案： 收集更多的数据，让我们有更多的垃圾邮件和非垃圾邮件的样本。通过 Honey Pot 项目可以收集大量垃圾邮件的数据 基于邮件的路由信息开发一系列复杂的特征 基于邮件的标题、正文信息开发一系列复杂的特征

　　选自arXiv 　　 作者：Pim de Haan、Taco Cohen、Max Welling 　　 机器之心编译 　　 编辑：小舟、杜伟 　　近日，韦灵思团队的一项研究通过研究图的局部对称性，提出了一种新的算法。该算法在不同的边上使用不同的核，从而使网络在局部与全局的图同构体上是等变的，也更易于表达。 　　通常来说，常规神经消息传递算法在消息排列下是不变的，因此会忘记信息流如何在网络中传递。 　　近日，阿姆斯特丹大学 ML 教授、高通技术副总裁韦灵思（Max Welling）团队 通过研究图的局部对称性，提出了一种通用性更强的算法 。该算法在不同的边上使用不同的核，从而使得网络在局部图和全局图同构上呈现等变化，也因而更易于表达。 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.08349v1 　　具体而言， 研究者使用了初级范畴论，将许多显式等变神经网络形式化为自然图网络（Natural Graph Network, NGN），并表明它们的核正是两个函子（functor）之间的自然转换 。 　　他们还提供了一个自然网络的图实例，该网络使用等变消息网络参数化，在多个基准上实现了良好的性能。 　　接下来我们来看这篇论文的具体内容。 　　 自然图网络 　　在图上构建神经网络有一种完全不同的策略，即使用图卷积神经网络或消息传递网络（Kipf 和

　　机器之心发布 　　 机器之心编辑部 　　 　　 在近日举行的 CVPR 2020 大会上，最佳论文、最佳学生论文等奖项悉数公布。加拿大西蒙弗雷泽大学陈之钦（Zhiqin Chen ）等人的「BSP-Net」相关研究获得了最佳学生论文奖，他们的论文题目是《BSP-Net: Generating Compact Meshes via Binary Space Partitioning》。在最新一期的机器之心 CVPR 2020 线上论文分享中，西蒙弗雷泽大学 (SFU) 博士一年级学生陈之钦以第一作者的身份向我们分享了这篇最佳学生论文。 　　在这项研究中，西蒙弗雷泽大学和谷歌研究院的三位研究者提出了一种无监督方法，能够通过 convex decomposition 生成紧凑的结构化多边形网格。 　　 　　论文地址： https://arxiv.org/pdf/1911.06971.pdf 　　项目地址： https://github.com/czq142857/BSP-NET-original 　　多边形网格在数字 3D 领域无处不在，但它们在深度学习革命中仅扮演了配角。在学习形状生成模型这一方向上，领先方法要依赖于隐函数，并且只有经过昂贵的 iso-surfacing 处理过程才能生成网格。为了克服这些困难，该研究在 Binary Space Partitioning（BSP

Harris角点检测 思想 为什么要检测角点呢？因为角点的特征比较明显。进行角点检测的朴素思想是利用图像梯度，也就是根据图像强度的变化来寻找角点。如图所示 这里举了个例子，给定一个小的区域（Patch），当这个小区域在不同位置滑动的时候，所呈现出来的一些特性是不同的，根据图示，有三个方面。 Flat，平的地方，在任何方向，梯度都没什么变化。 Edge，边的地方，当沿着边方向的时候，梯度没什么变化。 Corner，角的地方，沿着任何方向，梯度都有变化。 Error Function \[E(u,v)=\sum_{x,y}{w(x,y)[I(x+u,y+v)-I(x,y)]^2} \] \(x,y\) 是相对于一个小patch来说的，例如一个5*5的区域 \((u,v)\) 是一个很小的移动量 \(w(x,y)\) 是windows function，也就是对于每个点的权重，例如想让中心的点权重高，可以用高斯核，一般就是全1或者高斯。 \(I(x,y)\) 就代表图像在 \((x,y)\) 的强度值。 后面做差其实就是类似求梯度一样 根据之前的讨论，在一个patch里，如果有角点的存在，各个方向的梯度值都很大，于是乎，我们的目标是让 \(E(u,v)\) 尽可能的大。 因为 \((u,v)\) 的值很小，所以我们可以利用二元函数的泰勒展开，来近似计算。 二元函数的泰勒展开

　　 　　本文解读的是 ICASSP 2020 论文《MULTIMODAL LEARNING FOR CLASSROOM ACTIVITY DETECTION 》，作 者来自好未来 。 　　 作 者 | 李 航 　　 编辑 | 丛 末 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.13799 　　 1 　　 研究背景 　　在教育领域，课堂活动检测（Class Activity Detection）一直是一个热门话题。自1980年开始就不断有人在这方面进行研究，之前已有研究证明，通过分析学生和老师在课堂中的行为，可以使人更容易注意到并纠正老师和学生在上课时犯的错误。通过这种方式，可以同时提升老师的教学技能和学生的学习效率。 　　目前大多数教学质量检测的方法都是基于高质量、细粒度的课堂活动记录来实现的，这些记录通常需要包括老师和学生的说话内容以及对应时间等信息。然而，除非同时让老师和学生都各自佩戴上独立的收声设备，如麦克风，否则课堂中老师和学生各自单独的活动记录是非常难以获取的。而实际上，大部分现有教室都只有单独的一个收声设备，只能获取课堂进行中包含多人说话混合的音频，这就使得相应的研究很难进行。 　　因此，基于上述背景，我们的研究团队根据实际课堂环境产出的多种模态的数据，使用了多模态注意力机制将多种模态的数据进行结合

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 一、全景拍照中的投影变换 在32. 镜头、曝光，以及对焦（下）中，我给你介绍了各种各样的相机镜头，也介绍了视场角（FOV）这个概念。现在咱 图像特征点、投影变换与图像拼接 们手机上的主摄像头一般FOV是七、八十度左右，有的更小一些。但人类的视觉系统FOV可以达到 。 广角镜头、鱼眼镜头能够让你拍摄出非常大FOV的图像。但它们非常昂贵，而且具有强烈的畸变。 全景拼接这个功能也能够让你拍摄出很大FOV的图像，你很可能已经使用过这个功能了，它甚至可以拍摄出水平FOV达到360o的图像。我们可以比较下。这样拍摄出来的图像比起鱼眼镜头的畸变小很多。 人类的视角范围200 x 135° 全景拼接图像视角范围360x180° 全景拼接是通过先拍摄不同视角的多张图像，然后将它们拼接而成的： 那么，像下面这样几个视角拍摄的图像，我们是不是直接拼接平移这些图像然后拼接就可以了呢？ 多个视角拍摄的图像 很显然，不管我们是把左边的图像摆在上面，还是把右边的图像摆在上面，都会观察到“对不齐”的现象（看看中间栏杆的断裂缝）： 仅仅平移图像拼接时会对不齐 那应该怎么办呢？这时候就要用到我在28. 图像扭曲中介绍的图像的Warping技术。适当的Warp图像然后再做拼接，能够使得我们得到完美的全景图像： Warping是一种改变图像像素位置的技术