张士玉小黑屋

    斐波那契数列相信大家都不陌生，从第三项开始每一项都是前两项的和。    F(N)=F(N-1)+F(N-2)(N>2);//假设不存在F(0)    想想最初我们是怎么做的：intfibo(intn){if(n<=2){return1;}returnfibo(n-1)+fibo(n-2);}    相信大家对这段代码并不陌生(递归可是困扰俺好久)    虽然这么写很方便，但是n稍微大一点就需要很长时间，所以聪明的程序员们就想出了

：顾名思义，也就是刻画同类样本点之间“接近”程度的矩阵，下标是

目录LDA基本思想：投影的定义同类投影点的接近异类样本点的远离找到一条直线（转为最优化）类内散度矩阵与类间散度矩阵目标函数对​欧米伽大小的无关性拉格朗日乘子法LDA做法总结本文着重于思想的理解与公式的推导~LinearDiscriminantAnalysis（LDA）是一种经典的线性学习方法，亦称“Fisher判别分析法”注意：本文中的         LDA基本思想：    找到一条直线（低维空间），使得将平面&

高效学习NumPy基础创建数组numpy.array(object，dtype，copy，order，subox，ndmin)numpy.arange(start，stop，step，dtype)numpy.linspace(start，stop，num)numpy.logspase(start，stop，num)numpy.

学习总结传统深度学习模型如LSTM和CNN在欧式空间中表现不俗，却无法直接应用在非欧式数据上。因此大佬们通过引入图论中抽象意义上的“图”来表示非欧式空间中的结构化数据，并通过图卷积网络来提取（graph）的拓扑结构，以挖掘蕴藏在图结构数据中的深层次信息。GCN的本质：图中的每个结点无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而在改变着自己的状态直到最终的平衡，关系越亲近的邻居影响越大。

目录1.问题描述2.解题分析3.代码及测试4.后记1.问题描述         当n=4时，像上述例子一样，根据统计结果重新排列O和X的位置，只有一种排列方式的O和X的排列一共有多少种呢？2.解题分析        因为是对O计数，可以用1代表O，用0代表x，这样原矩阵就转化为一个二进制矩阵。        以下采用暴力搜索法。        对N*N的所有可能的二进制矩阵进行N行和N列的，所得的2*N个值形成的排列{r1_sum,r2_sum,…,rN_sum,c

混淆矩阵是什么？Python多分类的混淆矩阵计算及可视化（包含原始混淆矩阵及归一化的混淆矩阵）:基于skelarn框架iris数据集目录

作者：翟天保Steven版权声明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处问题说明    近期在用vector存放Mat数据时发现个很有意思的现象，大概意思是我初始化了一个vector-V，初始内容为10个全1矩阵，然后给V[0]=5*src，src是一个Mat类型的矩阵，此时发现V[1]和[2]也变成了5*src的内容，有兴趣的可以自己试试。    我个人猜测是因为5*src得到的是一个矩阵算式MatExpr类型，该类型放置在vector

这篇文章是零基础学习矩阵求导方法，如果你不知道矩阵该如何求导，那么这篇文章将能帮助到你。因为写的时候是在Word上编辑的，传到csdn上会比较乱，所以我上传到了Gitee上，点击下面链接即可下载查看：矩阵求导方法

 一、多元线性回归函数上面解决了只有单一变量（面积）的房子价格预测问题，但是如果存在多个特征如：面积、卧室数量、楼层、修建年限等多个特征，如下：我们用m表示样本数量，n表示特征数量，表示输入的第i个样本，表示输入的第i个样本的第j个特征。只有一个变量时假设函数是：，现在我们有4个特征，所以假设函数变为：，我们引入=1，则方程可以变为：，写成矩阵形式为：  则这就是多特征的

文章目录引言透视变换（projectivetransform）单应性（Homography）opencv代码仿射变换相关函数投影变换相关的函数鸟瞰图代码示例小结引言图像的几何变换通常包括拉伸、缩放、扭曲和旋转等操作。对于平面区域来说，分为两类几何转换：1⭐️仿射变换（affinetransform），基于2x3矩阵进行变换。指图像可以通过一系列的几何