【X2】Qt学习

吴恩达机器学习系列课程笔记——第八章：神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

下面是一个例子：当我们使用x1、x2的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。但假设我们有非常多的特征，例如大于100
Lishier99·2022-11-24 05:39

【吴恩达深度学习笔记】1.3 浅层神经网络Shallow neural networks

NeuralNetworkOverview）感觉这块没啥好记的3.2神经网络的表示（NeuralNetworkRepresentation）神经网络包括输入层（inputlayer）：包含输入特征x1,x2
贪钱算法还我头发·2022-11-24 05:08

机器学习笔记（9）— 决策边界

z=向量w向量x+b，然后将sigmoid函数g应用于该值z可以设置一个阈值，大于此阈值ŷ=1，小于这个阈值，ŷ=0，常常把阈值设为0.5，当wx+b>=0时，模型预测为1上图的例子中有两个特征x1和x2
AUG-·2022-11-24 05:47

假设检验：正态性检验的那些bug——为什么对同一数据，normaltest和ktest会得到完全相反的结果？

例如，“X服从正态分布”，“X1，X2，…，Xn”同分布等都是非参数假设。
TingXiao-Ul·2022-11-24 04:24

FindFundamentalMat(python)函数解析——三维视觉

在对极几何中，就是左视图上一点x1到右视图上极线L2的关系，如下公式：L2=Fx1根据对极几何原理，左视图上一点x1*在右视图上的匹配点x2一定在极线L2上，也就是：x2TL2=x2
ning_ww·2022-11-24 02:17

Machine Learning Watermelon Book Blog 2

ChapterThreeLinearModel(线性模型)3.1基本形式Example：x={x1;x2;...
Z e k·2022-11-23 23:19

标签传播算法 Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks

Nearlineartimealgorithmtodetectcommunitystructuresinlarge-scalenetworks文章发表时间：2007年1.算法思想假设节点x有邻居x1,x2
clown丶随你·2022-11-23 23:05

Watermelon Book(二）线性模型

文章目录线性回归对数几率回归线性类别分类多分类学习类别不平衡问题基本形式：若给定d个属性描述的示例x=(x1,x2,x3…xd)，则线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测。
太一TT·2022-11-23 23:58

时域中数据统计方法汇总

信号的均值单通道采样信号：X=[X1,X2,X3,Xn]均值的计算公式：均值的统计意义：均值是真值得估计峰值：规定时间段内，时变信号得最大值，既信号波动的最大值。
clever _boy·2022-11-23 21:38

栅格地图建立-Grid-Mapping

data={x1,z1,x2,z2,⋯xn,zn}\text{data}=\left\
古路·2022-11-23 21:56

【Python学习笔记】tensor基础

tensor和numpy之间转化4.GPU的相关内容1.通过多种方法生成Tensor#torchlearningx1=torch.empty(4,6,dtype=torch.float16)#未被初始化x2
修炼清爽·2022-11-23 19:57

Python SymPy求极值

1、求、求导、求偏导以及带值求导JavaScriptimportsympy#求#设置符号变量Symbol只能创建一个变量symbols可一次定义多个变量x1,x2,x3,x4=sympy.symbols
很酷的站长·2022-11-23 17:40

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm2.3

2.3神经网络推理：做出预测（前向传播）例：手写数字识别像素强度值：255表示白色像素，0表示黑色像素=[x1,x2……x64]第一层计算：第二层计算：输出层计算：总结前向传播：传播神经元的激活值从左至右沿着向前的方向进行计算反向传播
m0_54237635·2022-11-23 17:31

ML6自学笔记

集成算法实战集成算法工具包：http://ml-ensemble.com/集成算法的思想X数据通过不同的数据处理可以变成X1，X2，通过不同的处理算法f可以得到不同的结果pi，最后平均成最终的结果P。
十九岁的花季少女·2022-11-23 16:17

Transformer学习笔记

encoder将（x1,x2,…,xn）（原始输入）映射成（z1,z2,…,zn）（机器可以理解的向量）例如：一个句子有n个词，xt是第t个词，zt是第t个词的向量表示。
刚好998·2022-11-23 16:36

transformer笔记

attention式子self-attention=softmax(QK)V:attention1=softmax[q(x1)k(x1),q(x1)k(x2),...,q(x1)k(xn)]v(x1,x2
韩信忍蟑螂·2022-11-23 16:30

线性回归学习

取两个最简单的特征，年龄和工资，设为x1，和x2，获得贷款的额度为y，β1为年龄的参数，β2为工资的参数（解释一下β的含义，这是一个系数，不一样的特征其对应的系数大小也不一样，如你的年龄在20-30之间
MM马潇楠·2022-11-23 13:52

Pytorch基础(6)——多项式函数拟合实验笔记

如下：x1=torch.tensor([[11,21,31],[21,31,41]],dtype=torch.int)x2=torch.tensor([[12,22,32],[22,32,42]],dtype
Ccendoc·2022-11-23 12:57

【QT学习教程1】制作用户登陆界面

目录0.前言1.登录界面的创建和设计2.子界面的创建与设计3.子界面的.cpp文件和.h文件的编写4.修改Main函数5.编译测试结果0.前言本文代码部分参考这篇博文。1.登录界面的创建和设计创建过程在前面博客中已经写过，这里贴出关键步骤图。首先，关于基类的选择问题，参考这篇博文。此项目中，选择QDialog作为基类。VS2019的项目中如下图所示。双击进入QtLogin.ui（若进入后闪退，修改
布里楸楸迪布利多·2022-11-23 11:26

【QT学习教程2】文件操作功能实现

目录0.前言一、界面布局二、文件操作功能的实现2.1思路整理2.2初始化界面功能的实现2.3判断当前文本是否可以"修改"的功能实现2.4新建文本功能的实现2.5保存功能的实现2.6另存为功能的实现2.7文件保存功能的实现2.8加载文件功能的实现2.9界面退出、文本打开、关闭、剪切、粘贴、复制、撤销功能的实现2.10信号与槽机制2.11误触关闭预防功能的实现2.12文本查找功能的实现0.前言所有教程
布里楸楸迪布利多·2022-11-23 11:26

【数理统计】学习笔记01：数理统计的基本概念

文章目录一、统计的基本概念1.1总体1.2简单随机样本1.3样本(X1,X2,⋯ ,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)(X1,X2,⋯,Xn)的联合分布1.4统计量1.4.1常用统计量1.4.2
鱼儿听雨眠·2022-11-23 11:55

yolo V5学习笔记

yoloV5学习笔记2021.8.5新手上路学习自用xyxy2xywh(x)示例defxyxy2xywh(x):#Convertnx4boxesfrom#[x1,y1,x2,y2]to[x,y,w,h]
Yang_4881002·2022-11-23 11:29

每日一题：Day6

对于两个格子坐标(x1,y1),(x2,y2)的欧几里得距离为:((x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2))的算术平方根小易想知道最多可以放多少块蛋糕在网格盒子里。
叶子★·2022-11-23 10:12

python数组增加维度_numpy添加新的维度:newaxis的方法

np.random.randint(1,8,size=5)xOut[48]:array([4,6,6,6,5])x1=x[np.newaxis,:]x1Out[50]:array([[4,6,6,6,5]])x2
weixin_39984105·2022-11-23 10:17

预测房价--基于python的线性回归模型

预测房价影响房价最大的因素就是房屋的面积和地段，本文章中针对房屋的面积作为主要影响因素，分析房屋面积对房价的影响1.神经元模型根据生物神经元的模型抽象出如图（1.1）所示的数学结构：神经元的输入向量x=[x1,x2
勇敢牛牛@·2022-11-23 07:14

动手学深度学习（三十六）——语言模型和数据集

P(x1,x2,…,xT).P(x_1,x_2,\ldots,
留小星·2022-11-23 07:37

【理论+案例实战】Python数据分析之逻辑回归（logistic regression）

假设在自变量x1,x2,……,xp，作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p。逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。
无艳影·2022-11-23 06:30

cv2.rectangle 报错（error: OpenCV(4.5.5) :-1: error: (-5:Bad argument) in function ‘rectangle‘）

#报错原因一，不是整数，加int（），强制为整数cv2.rectangle(img,(int(x1),int(y1)),(int(x2),int(y2)),(0,0,255),3)#报错原因二，numpy
Dennis-Ning·2022-11-23 06:59

多元线性回归及案例（Python）

其中x1、x2、x3……为不同的特征变量，k1、k2、k3……则为这些特征变量前的系数，k0为常数项。
QYiRen·2022-11-23 06:21

python学习——逻辑回归

假设在自变量x1,x2,……,xp，作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p1、回归步骤面对一个回归或者分类问题，建立代价函数通过优化方法迭代求解出最优的模型参数测试验证我
Annaaphq·2022-11-23 06:10

吴恩达机器学习课后作业ex2（python实现）

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取数据df=pd.read_csv('ex2data1.txt',names=['x1','x2
糖醋web排骨·2022-11-23 04:13

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

使用numpy实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):a=1/(1+np.exp(-z))returnadefforward_propagate(x1,x2,y1,y2,w1,w2
冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:02

基于R语言主成分分析

假设对于某个问题的研究涉及到P个指标，分别用Xl，X2….XP，表示，这个指标构成的P维随机向量设为X1-XP，对X进行线性变换，可以通过线性组合的方式形成新的综合变量这里用C表示：新的综合变
天桥下的卖艺者·2022-11-23 02:05

matlab imagesc 坐标,[转载]matlab 中imagesc的用法

中的元素数值按大小转化为不同颜色，并在坐标轴对应位置处以这种颜色染色imagesc(x,y,A)x,y决定坐标范围，x,y应是两个二维向量，即x=[x1x2],y=[y1y2],matlab会在[x1,x2
weixin_39689819·2022-11-23 01:51

求两点间的距离-c语言入门(3)

如何用c求两点间的距离我们设A、B两点的坐标分别为（x1，y1），（x2，y2），则其距离为这里需要用到根号运算符和次方运算，这两个运算的头文件是，源代码如下：开二次根号的函数sqrt（a）；二次根号下
Liu Haiwen·2022-11-23 01:28

C计算CIELAB、CIELUV均匀颜色空间中两种颜色的色差

例如：已知两颜色样品的色度值为：Y1=76.79，x1=0.4480，y1=0.3478；Y2=75.67，x2=0.4621，y2=0.4090试按照2°视场和D50光源计算两颜色的总色差和（如果需要计算其他颜色的色差
Liu Haiwen·2022-11-23 01:27

梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度

我们用X1，X2..Xn去描述feature里面的分量，比如x1=房间的面积，x2=房间的朝向，等等，我们可以做出一个估计函数
Daisy_HJL·2022-11-23 00:23

【python】np.dot()、np.multiply()、np.matmul()方法以及*和@运算符的用法总结

则对于向量a=(x1,y1)a=(x_{1},y_{1})a=(x1,y1)和b=(x2,y2)b=(x_{2},y_{2})b=(x2,y2)，它们的点积就表示为：a⋅b=x1x2+y1
敲代码的quant·2022-11-22 22:27

零基础讲解PCA降维算法原理推导

PCA降维的直观理解原始数据为X=(x1,x2,⋯ ,xn)∈RD×NX=(x_1,x_2,\cdots,x_n)\in\mathbb{R}^{D\
解矣。·2022-11-22 21:24

【SIFT】LoG 与 DoG

Laplacian=∂2f∂x2+∂2f∂y2Laplacian=\frac{\partial^2f}{\partialx^2}+\frac{\partial^2f}{\partialy^2}Laplacian=∂x2
Enzo 想砸电脑·2022-11-22 20:17

Lingo 语言程序设计基础

运算符关系运算符Lingo仅识别"=",">=","x2;x1+x2=2;@bin(x3);@gin(x2);@bnd(2,x1,10);大规模线性计算例s.t.sets:s/1..6/:a,b,d;T
River Chandler·2022-11-22 19:15

yolov5（pytorch）实现目标检测后输出检测框的位置信息

最后在一位博友哪里找到了正确的解决方法，就是在detect.py文件夹下直接修改就行了，下面贴上图片输出结果如下图添加代码如下：x1=int(xyxy[0].item())y1=int(xyxy[1].item())x2
Dawn向阳而生·2022-11-22 19:13

梯度下降法python

如图所示输入特征为（x1,x2,x3,x4)输出特征为y这时候我们假设拟合函数为那么我们要使代价函数最小时，参数的求解如图所示此处只取size和bedrooms两个进行代码编写
yuwang__·2022-11-22 19:29

python数字图像处理笔记07 双线性插值法 ~~~这就是为什么要学数学的例子！

单线性插值已知P1点和P2点，坐标分别为(x1,y1)、(x2,y2)，要计算[x1,x2]区间内某一位置x在直线上的y值2点求一条直线公式由于x值已知，所以可以从公式得到y的值已知y求x的过程与以上过程相同
imxlw00·2022-11-22 19:43

高等数学——常考公式（2）

10一元函数积分学的应用（一）——几何应用常见的几何元素公式：面积：S=∫ab∣f(x)−g(x)∣dx=∫αβ12∣r22(θ)−r12(θ)∣dθ旋转体积：Vx=∫abπy2(x)dxVy=∫abπx2
溜了溜了==3·2022-11-22 18:05

《统计学习方法》极简笔记P4：朴素贝叶斯公式推导

朴素贝叶斯基本方法通过训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),(xN,yN)...,(x1,y1)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_N,y_N)...,(x_1,y_1)\
机器学习算法与Python实战·2022-11-22 18:45

梯度下降法

然后再用x1减去f"(x1)得x2…以此类推，循环多次，慢慢x值就无限接近极小值点。像一个眼神不好的人下山，不知道大方向下那一条路最优，只能在学习率的范围里慢慢试探。
guojing12300·2022-11-22 18:45

spss主成分综合得分_主成分分析SPSS操作与结果解释

【例】：对30名中学生期中考试的成绩进行主成分分析，包含语文(x1)、数学(x2)、英语(x3)、物理(x4)、化学(x5)、生物(x6)、美术(x7)和音乐(x8)8门课程。
yellkies stay·2022-11-22 17:32

多元线性回归matlab代码例题_matlab多元线性回归

1.matlab多元回归示例如下：解决问题：油价预测方法：多元线性回归实现：matlabregress()函数技巧：通过增加X1^2，X2^2，或者X1*X2等构造的特征项，可以提高回归模型的拟合准确度
weixin_39697143·2022-11-22 17:59

基于强化学习的多战机同SEAD联合作战空战辅助决策(改进版)

基于强化学习的多战机同SEAD联合作战空战辅助决策2.之前的工作之前运用强化学习的知识求解时，对其的建模分为以下几个部分:状态空间:两个战机的状态，分别是两个战机的横纵坐标:st=(x1(t),y1(t),x2
赛亚茂·2022-11-22 17:56
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