HOG特征能够很好地反映人体或汽车的轮廓，而且对整体光照、亮度等不敏感。现在比较流行HOG和SVM组合使用，在行人检测、车辆检测、跟踪方面有比较广泛的运用。因此两者结合之后，在检测方面具有良好的性能和鲁棒性。

「Python 图像处理 OpenCV ：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」。前面介绍了图像形态学的两种基础算法，图像腐蚀和图像膨胀，本篇接着介绍图像形态学中的开运算、闭运算以及梯度运算。第一件事情还是给图像增加噪声，思路沿

plt.plot # 红色星形的点。W = tf.Variable # 初始化 Weight. b = tf.Variable # 初始化 Bias. y = W * x_data + b

学习机器学习时作为基础概念。梯度下降在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法

梯度交换是现代多机训练常用的通讯方式。长期以来，人们认为梯度是可以安全共享的，即训练数据不会因梯度交换而泄漏。但是 MIT 的一项研究表明，隐私的训练数据可以通过共享的梯度来获取。实验结果表明，他们的攻击比以前的方法要强大得多，在各种数据集和任务上，DLG

激励层把卷积层输出结果做非线性映射SigmoidTanhReLULeaky ReLUELUMaxout梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的， 最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小（饱和区），导致后向传播过程中由于多次用到激

OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，Sobel，Scharr和Laplacian.1 Sobel 和 Scharr 导数Sobel算子是结合了高斯平滑与微分运算的结合方法，所以它的抗噪声能力很强.用户可以设定求导方向，水平或者垂直.也可以指定

trY = 2 * trX + np.random.randn * 0.33 # 创建一些线性值附近的随机值。求极值的这个函数我们称为损失函数loss function，或代价函数cost function，或者误差函数error function。那么这

足够深就是网络层数足够深，足够广就意味着不能从传统尺度来解决问题，而应该是多尺度，也就是multi-scale。但是随着网络的深入，一些经典的问题也就随之出现，例如梯度弥散和梯度爆炸。这两种问题都是由于神经网络的特殊结构和特殊求参数方法造成的，也就是链式求

现在，人工智能正在为越来越多的计算功能提供支持，今天，俄罗斯搜索巨头Yandex宣布，将向开源社区提交一款梯度提升机器学习库CatBoost。它能够在数据稀疏的情况下“教”机器学习。特别是在没有像视频、文本、图像这类感官型数据的时候，CatBoost也能根

您如何描述梯度下降和正规方程之间的差异作为拟合线性回归的两种方法？回归技术的不同主要取决于自变量的数量和自变量与因变量之间关系的类型。之后，它将计算该点的成本函数的导数，该导数定义了我们需要移动哪个方向以降低成本。建立一个直观的图像，显示如何拟合一条直线，

梯度下降是目前最流行的优化策略，目前用于机器学习和深度学习。它在训练模型时使用，可以与每种算法结合使用，易于理解和实施。因此，每个使用机器学习的人都应该理解它的概念。阅读完这篇文章后，你将了解梯度下降是如何工作的，它今天使用了哪些类型，以及它们的优点和权衡

梯度下降法的原理和公式这里不讲，就是一个直观的、易于理解的简单例子。多变量的则可为使用体重或身高判断男女，则变量有两个，一个是体重，一个是身高，则可表示为,即一个目标值有两个属性。而深度学习中，我们是不知道函数的，也就是不知道上述的k。在不知道k的情况下，

使用神经网络进行样本训练，要实现随机梯度下降算法。这里我根据麦子学院彭亮老师的讲解，总结如下，：。print "Epoch {0} complete".format其中training_data是训练集，是由很多的tuples（元组）组

大多数机器学习任务——从自然语言处理、图像分类到翻译以及大量其他任务，都依赖于无梯度优化来调整模型中的参数和/或超参数。Nevergrad 提供了许多不依赖梯度计算的优化算法，并将其呈现在标准的问答 Python 框架中。此外，Nevergrad 还包括了

从很大程度上来说，深度学习实际上是在解决大量烦人的优化问题。实质上，通过训练神经网络，我们是在最小化一个损失函数。这个损失函数的值衡量了我们网络的性能在给定数据集上离完美还差多少。一个很棒的损失函数的轮廓可能是这样的。因为拥有这种轮廓的损失函数就像圣诞老人

过去10年，人们对机器学习的兴趣激增。几乎每天，你都可以在各种各样的计算机科学课程、行业会议、华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论。在所有关于机器学习的讨论中，许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事情混为一谈。从根本上讲，机器学习是使用算法从原

logistic回归是一种广义线性回归，因此与多重线性回归分析有很多相同之处。通常我们使用线性回归来预测值，但逻辑回归随有“回归”二字，却通常是用来解决二分类问题的。