【X2】Qt学习第53页

2.1神经网络优化之损失函数

x1和x2是影响日销量的因素建模前，应预先采集的数据有，每日x1和x2和y（已知答案，最佳情况销量=产量），拟造数据X，Y_，y_=x1+x2噪声：

SuperBetterMan·2022-12-16 19:57

支持向量机python代码_Python实现支持向量机(SVM)

importnumpyasnpfromnumpyimportlinalgimportcvxoptimportcvxopt.solversdef(x1,x2):returnnp.dot(x1,x2)defpolynomial_kernel

weixin_39968410·2022-12-16 16:27

机器人轨迹弧线规划

公式推导：第一步：首先先确定空间中三点位置p1（x1,y1,z1）,p2（x2,y2,z2）,p3（x3,y3,z3）以这空间三点为基准建立坐标系P1—UVW确定U

白纸道·2022-12-16 15:21

向量的交叉积计算& python的实现 ~python

已知A=[x1,y1,z1],B=[x2,y2,z2]则A和B的交叉积运算方法：C=[y1z2-y2z1,x2z1-x1z2,x1y2-x2y1]。

冷心笑看丽美人·2022-12-16 14:36

向量叉积的应用（求多边形面积、凸包问题）

叉积概念两个向量a(x1,y1)，b(x2,y2)，叉积：a×b=x1y2-x2y1叉积的应用：判断向量位置关系可以用这个性质对点进行角度排序引伸：判断两条线段是否相交：线段如图当p1p2在p3p4两侧且

Shanhj·2022-12-16 14:34

HDOJ 2036 求多边形面积向量叉积法

题目思路：利用向量叉积求n边形面积每个三角形面积为（x1*y2-y1*x2）/2本人第一次不是用向量法来做，把直接n边形分成n-2个三角形，最终总是过不了，一查资料才知道，多边形分凹凸多边形，凹多边形使用直接分割法

程序小白_龙·2022-12-16 14:33

机器学习-Logistic Regression（逻辑回归）原理

样本数据：{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),(x(3),y(3))…(x(m),y(m))}，即x∈Rnx,y∈(0,1)一个样本数据可能是含有nx个特征向量：x(i)={x1(i),x2

沐风野草·2022-12-16 13:07

读书笔记---《集体智慧编程》第3章：发现群组

抽象地说，对样本X，设有p个指标，即X=(X1,X2,⋯,Xp)T.在博客聚类的这个例子中，选取的分类指标是一些单词（这里暂时不管为什么要选这些单词），即为china,

lxy孙悟空·2022-12-16 12:07

机器学习----多项式回归

多项式回归简介考虑下面的数据，虽然我们可以使用线性回归来拟合这些数据，但是这些数据更像是一条二次曲线,相应的方程是y=ax2+bx+c,这是式子虽然可以理解为二次方程，但是我们呢可以从另外一个角度来理解这个式子：如果将x2

__Miracle__·2022-12-16 09:27

机器学习算法之 K-means、层次聚类，谱聚类

实际中最常用的是k-means，k-means效果不好的情况下才会采用其他聚类K-means算法K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，是一种使用广泛的最基础的聚类算法假设输入样本为T=X1,X2

奔跑的大西吉·2022-12-16 09:49

matlab三次多样式对函数拟合,Matlab regress函数拟合多个变量分析

简介拟合曲线，在matlab中有polyfit函数，有cftool工具，对于多项式，指数，对数都有很好的拟合，但是对于多个参数的拟合，比如x1,x2……用什么函数呢？

孙天任·2022-12-16 09:42

特征工程之高维组合特征的处理、组合特征、文本表示模型

假设数据的特征向量为X=(x1,x2,x3,x4,x5……xk)。比如xi和xj两个特征组合，组合之后特征的维度=xi取值个数*xj取值个数。但是当引入特征ID进

算法星球·2022-12-16 08:55

因子分析以及SPSS实现

假设我们有nnn个样本，ppp个指标，则可以构成大小为n×pn\timespn×p的样本矩阵x=[x11x12⋯x1px21x22⋯x2p⋮⋮⋱⋮xn1xn2⋯xnp]=（x1,x2,⋯ ,xp）x=\

Logistic..·2022-12-16 07:57

吴恩达机器学习视频课笔记【第1-3章】

梯度下降（Gradientdescent）2.4线性回归算法（Linearregression）3矩阵和向量typora使用数学公式(部分)1机器学习的一些概念1.1基础概念数据集datasetD={x1,x2

反正没几根头发·2022-12-16 04:41

系统辨识char3_3——递推最小二乘辨识程序

seed',100);v=randn(1,60);%产生M序列L=60;%M序列的周期y1=1;y2=1;y3=1;y4=0;%四个移位积存器的输出初始值fori=1:L;x1=xor(y3,y4);x2

小凡1991·2022-12-16 01:27

RLS算法-公式初探

RLS）——全网最简单易懂的推导过程-阿Q在江湖的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/111758532对于一组观测点(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1)，(x2

天之道，利而不害·2022-12-16 01:26

嵌入式学习之QT学习---5 QT上位机开发之串口助手（上）

1、qt的三驾马车qt下的串口编程qt下的网络编程qt下操作GPIO2、设计ui界面设计ui界面之前，需要新建一个QT工程，简要再回顾一下创建QT工程的步骤：newproject—》application—》Qtwidgetsapplication—》写入名字，选择路径—》基类选择“QWidget”。创建好QT工程之后，先编译一下，看会不会报错，不然万一有错误，等到最后全部搞完的时候再去编译，如果

要努力丫！·2022-12-15 17:50

嵌入式学习之QT学习---6 QT上位机开发之串口助手（下）

接着嵌入式QT上位机开发之串口助手（上）来完善一下串口助手的功能，上一篇博客已经实现了自动获取的功能了。首先要在头文件里面包含一下头文件，再定义一个QSerialPort类型的参数；其次打开widget.cpp文件，在这个文件里面也要定义一个QSerialPort类型的参数。修改完成之后，编译运行一下，看是否有报错，无报错，继续接着操作串口。第一步：对串口进行初始化串口的初始化是在“打开”串口的时

要努力丫！·2022-12-15 17:50

详细版【卷积神经网络CNN】基础模型（邱锡鹏）

如果使用全连接，则所有维度都被一视同仁，如(x1,y1)(x2,y2)中的四个数字被等价看待，但是实际上x1和x2的关联度（相关性）会高于x1和y1，一般需要进行数据增强来提高性能。

皇皇零岁·2022-12-15 15:55

数学期望、信息量、信息熵、相对熵、交叉熵

先看离散的情况，假设X为离散型随机变量，x1，x2，x3，……，xk为随机变量的所有可能取值，p1，p2，p3，……，pk为随机变量相应取值发生的概率，其中p1+p2+p3+……+pk=1。

wchwdog13·2022-12-15 13:08

贤哲栖栖古如此，今时亦弃青云士。不要二

对于两个格子坐标(x1,y1),(x2,y2)的欧几里得距离为:((x1-x2)*(x1-x

famur·2022-12-15 13:46

CH4_朴素贝叶斯及其Spark实现

朴素贝叶斯模型假设我们有数据样本如下：(X1,X2,..Xn,Y)(X_1,X_2,..X_n,Y)(X1,X2,..Xn,Y)有m个样本，每个样本有n个特征，特征输出有K个类别我们可以通过以上样本学习得出先验概率

k_wzzc·2022-12-15 11:41

机器学习笔记 - 决策树基本算法

决策树的形态大致如下图所示基本算法:输入:训练集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}属性集

volvet·2022-12-15 11:55

Qt学习总结之QComboBox

一.简介1.下拉框是一个组合控件（包含一个文本显示控件和一个按钮）。它默认显示最小的控件给用户来操作，并且可以用下拉选择的界面提供给用户更多的预置选项。2.它是直接继承自QWidget。如下：二.功能作用1.构造函数。可以直接实例化，不用传递参数。m_combox=newQComboBox(this);2.数据操作数据的操作主要分对数据项的增删改和一些其他的操作a.增加项目下拉框的内容有两种增加方

嵌入式小龙·2022-12-15 08:03

语言模型（马尔可夫模型，n元语法）

参考：8.3.语言模型和数据集—动手学深度学习2.0.0documentation假设长度为T的文本序列中的词元依次为x1,x2,…,xT。

流萤数点·2022-12-15 07:10

Ceres学习笔记006_使用Ceres解决一般无约束优化问题

本文将以Rosenbrock函数为例，使用Ceres优化出能够使其最小化的参数值，Rosenbrock函数表达式如下：f(x,y)=(1−x)2+100(y−x2)2f(x,y)=(1-x)^2+1

wang.chen.xue·2022-12-15 05:26

朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 原理总结

训练集：T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}。对于每个实

nathan_deep·2022-12-14 20:42

《西瓜书》阅读笔记——第三章

3.1基本形式给定由ddd个属性描述的示例x=(x1;x2;...;xd)x=(x_1;x_2;...;x_d)x=(x1;x2;...

Shannon_Lau·2022-12-14 16:25

谱聚类算法

2.算法流程输入：样本集D=(x1,x2,

泡不会菜·2022-12-14 15:34

1.4&1.5 模型评估和选择，正则化和交叉验证

学习到的模型：Y=f^(X)Y=\hat{f}(X)Y=f^(X)训练集(TrainingSet)：T={(x1,y1),(x2,y2)⋯ ,([xN,yN)}T=\left\{\left(x_

是我樂樂呀·2022-12-14 15:49

（二）实值函数相对于向量的梯度

1、定义以n维向量xx为变元的实标量函数f(x)f(x)相对于xx的梯度结果为n*1列向量，定义为▽xf(x)=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢∂f(x)∂x1∂f(x)∂x2⋮∂f(x)∂xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥

HawardScut·2022-12-14 13:28

python中无法在for循环中修改变量

有这么一段代码forcls,(x1,y1,x2,y2),confinpred:cls,(x1,y1,x2,y2),conf=pred[fcount]ifCheckBlackPercent(img_only_paster

南京黑芝麻浆·2022-12-14 12:36

机器学习（聚类二）——K-Means

假设输入样本为T=X1,X2,...,XmT=X_1,X_2,...,X_mT=X1,X2,...,Xm;则算法步骤为（使用欧几里得距离公式）：选择初始化的k个类别中心a1,a2,...aka_

张连海·2022-12-14 09:46

K-means及其改进

一.k-means1.算法流程给定数据样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,...,xm},k-means欲将DDD划分成K个簇C={c1,c2

Jender_Sean·2022-12-14 09:03

阅读Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions

然后将输入X均匀地分成两个部分{X1，X2}，然后将每个部分发送到一个特殊的路径中，用于收集不同类型的上下文信息。在第一种途径中，我们利用{K1，K2，K

大白兔奶糖yyds·2022-12-14 07:35

【pytorch】2.9 交叉熵损失函数 nn.CrossEntropyLoss()

一、交叉熵损失函数交叉熵损失多用于多分类函数，下面我们通过拆解交叉熵的公式来理解其作为损失函数的意义假设我们在做一个n分类的问题，模型预测的输出结果是[x1,x2,x3,....,xn][x_1,x_2

Enzo 想砸电脑·2022-12-14 07:46

【机器学习】EM 算法

在本文中规定，下凸函数为类似于f(x)=x2f(x)=x^2f(x)=x2的函数，上凸函数为类似于f(x)=−x2f(x)=-x^2f(x)=−x2的函数，f(x)=kx+bf(x)=kx+bf(x)=

不牌不改·2022-12-14 06:22

小波变换与matlab仿真,二维小波变换与图像处理matlab仿真.ppt

二维连续小波定义令表示一个二维信号，x1、x2分别是其横坐标和纵坐标。表示二维基本小波，二维连续小波定义：二维连续小波定义则二维

来年去岁·2022-12-14 06:10

数学规划（Python cvxpy、scipy.optimize）

一、线性规划模型1.模型结构①决策变量，x=（x1,x2,x3…,xn）。

Zengwh_02·2022-12-14 04:47

python机器学习——支持向量机回归与波士顿房价案例

给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，yi∈R，希望学得一个形如的回归

曹文杰1519030112·2022-12-14 01:50

python实现温度转化代码

笔记:1.eval函数的作用为取消字符串两侧的引号2.[]的形式为索引（从0开始取头不去尾）[x1:x2:x3]:x1表示首位x2表示末位x3：可写可不写表示步长

孜然汾沫·2022-12-13 21:23

机器学习——使用array函数构建一维数组

函数构建一维数组importnumpyasnp#构建一维数组a=[1,2,3,4]b=[5,6,7,8]print(a,type(a),b,type(b))x1=np.array(a)#使用array函数构建数组x2

糖糖唐w·2022-12-13 18:14

QT学习笔记

1QT报错C2134语法错误缺少；（在*的前面）（1）头文件A.H和B.H无限循环引用（2）需前置声明类（classxxx;）2C2146缺少；（标识符xxx的前面）（1）定义的变量没有使用，删除即可（2）将报错的头文件没有使用删除3不同文件中获取值得方法1上行转换2定义类变量传递3信号右元4VS中简单helloWord程序出错找不到XXX_lib文件项目——》属性——》VC++目录——》库目录中

weixin_44270564·2022-12-13 17:11

Pytorch中目标检测内容学习

1.坐标转换将[x1,x2,y1,y2]和[cx,cy,w,h]进行互相转换defxy_to_cxcy(xy):'''xy:[[x1,x2,y1,y2],...]'''

Fighting_1997·2022-12-13 14:11

OpenCV中minAreaRect()最小外接矩形详解

2、举例说明：画一个任意四边形（任意多边形都可以）的最小外接矩形，那么点集cnt存放的就是该四边形的4个顶点坐标（点集里面有4个点）cnt=np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y

wzw12315·2022-12-13 14:05

用四阶龙格库塔法(RK4)求解二阶微分方程

importmathimportmatplotlib.pyplotasplt#龙格-库塔法的定义defrunge_kutta(y,h,f):k1=h*f(t,x1,x2)k2=h*f(t+0.5*h,x1

百star·2022-12-13 13:16

洛谷----P1036 [NOIP2002 普及组] 选数

题目描述已知nn个整数x1,x2,⋯,xn，以及1个整数k（k#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intn

今天会营业·2022-12-13 12:11

P1024 [NOIP2001 提高组] 一元三次方程求解

#includeusingnamespacestd;doublea,b,c,d;doublex1,x2,x3,p,q;doublef(doublex){returna*x*x*x+b*x*x+c*x+d

YetJamYoung·2022-12-13 10:29

协方差矩阵求解

一、原理二、实现clearallclcX=[1,2,3;3,1,1];[m,n]=size(X);%meathodoneA=ones(m,m);X2=X-(1/m)*A*X;C1=(1/(m-1))*(

Goodness2020·2022-12-13 10:25

pytorch-softmax回归

例如在一个图片分类的问题中，输入的图像为2x2像素图片，分别记为x1，x2，x3，x4。对应数据集的真实标签为狗，猫，鸡，记为o1，o2，o3。softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络。

我渊啊我渊啊·2022-12-13 09:06

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