【X2】Qt学习第61页

Python 求一元二次方程的根（包括虚根）

(input())b=float(input())c=float(input())delta=b*b-4*a*cif(delta>0):x1=(-1*b+math.sqrt(delta))/(2*a)x2

过期程序猿·2022-11-22 17:21

用matlab实现多元线性回归

x1=[5.52.58332.98946.55.55653.58647.57]';x2=[3155675038713056427360445039557040506259]';x3=[108127812125851112610106111199

KevinTq·2022-11-22 17:15

matlab多元线性回归方程代码

clearclcx1=[252772368923751235222325222824227122242322427]';%0-14岁人口(万人)x2=[190641776716724159611503714524139021326212777

库洛米！·2022-11-22 17:43

百度飞桨第3课|深度学习模型训练和关键参数调优详解

2.手动调整超参数的四大方法四、效果展示：1.可视化输入与输出2.巧用VisualDL3.权重可视化五、总结与升华：一、模型选择：1.回归任务人脸关键点检测人脸关键点检测任务中，输出为人脸关键点的数量x2

andelileidisi·2022-11-22 17:21

西瓜书学习——第三章线性模型

基本形式给定由d个属性描述的示例x=(X1;X2;…;Xd)，其中Xi是X在第i个属性上的取值，线性模型(linearmodel)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：向量形式：线性回归“线性回归

ecy_uooki·2022-11-22 16:01

matlab用牛顿差值计算三次差值多项式,matlab牛顿插值多项式

f[x1,x2,…xn+1](xx1)(xx2)…(xxn)注:牛顿插值法中,用到了插值公式%我们以二次牛顿插值公式为例解析牛顿插值法的matlab程序function[......其中p?x?

眠或者恩三·2022-11-22 16:48

双路服务器性能X2,UIT创新科飞腾双路服务器，助力信创产业高质量发展

信创产业以信息技术产业为根基，通过科技创新，构建国内信息技术产业生态体系。通过信创产业发展推动数字化转型，这将关系到未来我国经济的稳定发展和国际竞争力的持续增强。“十四五”纲要提出加强原创性科技攻关、提高高端芯片、操作系统、人工智能算法等关键领域研发突破与迭代应用，并将增强信创供应链安全保障能力列为重点工作。未来，中国IT产业的基础硬件、软件、应用软件、信息安全等诸多领域将迎来新一轮的增长曲线。为

永动机兔·2022-11-22 15:25

Pyhton opencv 图片裁剪

Pyhtonopencv图片裁剪opencv中可以通过imread，imwrite进行图片读取和保存，imread读取图片后可以通过长度高度进行图片的裁剪从上面图片可以得到，对角坐标是（x1,y1）和（x2

超级小皇受·2022-11-22 14:33

神经网络与深度学习-chapter1 神经网络

）第1章使用神经网络识别手写数字1、感知机（Perceptrons）神经网络是从感知机发展起来的，感知机在1950s和1960s由FrankRosenblatt发明感知机的工作原理：一系列输入{x1,x2

保持理智802·2022-11-22 12:34

CINTA作业九：QR

、习题11.5六、习题11.6 一、习题11.1解：（1）封闭性： ∀\forall∀m1,m2∈m_1,m_2\inm1,m2∈QRp\mathbb{QR}_pQRp，∃\exists∃x1,x2

ДЖюЙ·2022-11-22 11:40

机器学习基础——k近邻法

k近邻法三要素距离度量、k值选择、分类决策规则距离度量最一般的形式为LpL_pLp距离，即两个向量作差的ppp范数,x1=(a1,a2,...,an),x2=(b1,b2,...,bn)x_1=(a_1

Jokic_Rn·2022-11-22 09:42

机器学习入门之SVM算法

从简单说起，例如需要对一组二维数据D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)D={(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})}D=(x1,

young_monkeysun·2022-11-22 09:58

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-梯度下降求解逻辑回归

现在有一个带两个特征并且没有截距的逻辑回归y(x1,x2)y(x_{1},x_{2})y(x1,x2)，两个特征所对应的参数分别为[θ1,θ2][\theta_{1},\theta_{2}][θ1,θ2

烧灯续昼2002·2022-11-22 09:27

zixiebaincheng

#includeintmain(void){intarea;floatweight,price,x1,x2;scanf("%d,%f",&area,&weight);if(weight0&&areaintmain

【6.11】·2022-11-22 07:51

机器学习-西瓜书、南瓜书第四章

每个非叶节点表示一个特征属性测试每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出每个叶子节点存放一个类别每个节点包含的样本集合通过属性测试被划分到子节点中，根节点包含样本全集基本算法：输入：训练集D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdot,(x_m,y_m)\}D={(x1,y1),(x2

GoAI·2022-11-22 07:48

【序列召回推荐】(task2)序列召回GRU4Rec和faiss使用

学习总结：一般的RNN模型我们的输入和输出是什么，我们对RNN输入一个序列X=[x1,x2,...,xn]X=[x^1,x^2,...,x^n]X=[x1,x2,...,xn]，注意我们序列中的每一个节点都是一个向量

山顶夕景·2022-11-22 06:54

KNN python 实现 (KNN from Scratch)

KNN算法实现#implementknnfromscratchimportnumpyasnpfromcollectionsimportCounterdefeuclidean_distance(x1,x2

维京大锤·2022-11-22 05:12

统计计算——基于R语言的随机数生成

)#设置随机数种子，为了保证多次生成的随机数一致，需要保证数据一样情况下进行再次实验时可用到N=100#生成随机数个数#1生成BETA分布随机数x1=rbeta(N,2,2)x1#2生成二项分布随机数x2

shlay·2022-11-22 03:44

样本的方差的均值等于总体的方差

E(s2)=E(Xi2)-E(X均2)(此处的X均是均值，不会打)=D(Xi)+E(X2)-[DX+E(X均)2](不是D(X2i))=D(Xi)+DX均

天下一般·2022-11-22 03:38

估计、偏差和方差

这个定义非常宽泛，θ^m=g(x1,x2,...,xm)\hat{\theta}_m=g(x_

我是任玉琢·2022-11-22 01:43

用python构建线性回归和决策树模型实现房价预测

ziyin_2013·2022-11-22 00:57

IOU、GIOU、DIOU、CIOU剖析及代码实现

一、IOUdefiou(box,boxes):#box:[x1,y1,x2,y2]左上角和右下角坐标#boxes:[[x1,y1,x2,y2],[x1,y1,x2,y2],[x1,y1,x2,y2]..

有温度的AI·2022-11-21 22:36

朴素贝叶斯代码（Python）

朴素贝叶斯使用朴素贝叶斯，特征向量为离散型x1，x2是两个特征向量，Y是类别123456789101112131415x1111112222233333x2SMMSSSMMLLLMMLLY-1-111-

D.ziyu·2022-11-21 19:31

【数学基础】线性代数以及符号编总

例如，对于这个方程组:这里有两个方程和两个变量，如果你学过高中代数的话，你肯定知道，可以为x1和x2找到一组唯一的解(除非方程可以进一步简化，例如，如果第二个方程只是第一个方程的倍数形式。

YZXnuaa·2022-11-21 16:52

动手学深度学习----线性回归（从0开始实现）

基础概念线性回归的过程是已知数据点，需要通过一条直线来拟合这些点，这条直线对应的参数都是通过线性回归求得例子：假设y=X×w+by是一个房子的价格X是一个向量[X1,X2]，X1是面积，X2是位置，是影响

几度热忱·2022-11-21 16:45

一个完整决策树的构建案例

"""数据样本展示：#x1,x2,x3,Y是,单身,125,否否,已婚,100,否否,单身,100,否是,已婚,110,否是,离婚,60,否否,离婚,95,是否,单身,85,是否,已婚,75,否否,单身

小白进阶---持续充电中·2022-11-21 16:40

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第二章(感知机)

np.sum(xw):xw对应元素相乘后，在相加即：x1w1+x2*w2defAND(x1,x2)x=np.array([x1,x2])w=np.array([0.5,0.5])b=-0.7temp=np.sum

呆瓜种呆瓜·2022-11-21 14:18

鱼书学习笔记-第二章感知机

0对应”不传递信号“，1对应”传递信号“当输入信号×权重的总和超过阈值θ时，神经元被激活权重越大，对应该权重的信号的重要性越高与门(阈值θ换成-b，b称为偏置）：x=np.array([x1,x2])w

欧佩琼·2022-11-21 14:47

PyTorch学习笔记之多层感知机

梯度的公式如下：∇f=(∂f∂x1;∂f∂x2;⋯ ;∂f∂xn)\nabla{f}=(\frac{\partialf}{\partialx_1};\frac{\partialf}{\partialx_

稀里糊涂的赢·2022-11-21 13:00

神经网络的常用方法有,神经网络原理及应用

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。

普通网友·2022-11-21 11:38

马尔科夫链预测，Python实现

偷渡一下：[译]用Python实现马尔可夫链的初级教程用概率数学公式表示如下：Pr(Xn+1=x|X1=x1,X2=x2,…,Xn=xn)=Pr(Xn+1=x|Xn=xn)就是说Xn+1的概率只和之前的

PY_smallH·2022-11-21 10:47

python线性回归实现(简易版+原理版)

线性回归模型样例:假设1：影响房价的关键因素是卧室个数和居住面积等因素，即为x1,x2,x3假设2：成交价的关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+b这里我们通常将w理解为权重，b理解为偏差量

小朱在努力·2022-11-21 10:50

dlib.get_frontal_face_detector()及detector()返回值

dlib.get_frontal_face_detector()获得脸部位置检测器dets=detector(gray,0)返回值是，即一个矩形，表示为能够唯一表示这个人脸矩形框两个点坐标：左上角（x1,y1）、右下角(x2

Breakthrough_code·2022-11-21 08:05

【OLS回归_结果解读】

importnumpyasnpfrompandasimportDataFrameasdfimportstatsmodels.apiassmx=df(np.linspace(0,100,100),columns=['x1'])x['x2

数据分析修炼手册·2022-11-21 03:56

详解RNN(数据解释、结构、计算、优缺点)

例如：x1=‘我的手机坏了’，x2=‘想买一个256g的苹果’。那么在全连接网络中，就很难理解‘256g的苹果’是真实的苹果还是手机了。于是，就又了RNN（循环精神网络）。2.RNN简介RNN网

陈壮实的搬砖生活·2022-11-21 03:51

吃瓜笔记：机器学习第三章：线性模型

3.1基本形式给定由d个属性描述的示例x=（x1；x2；…；xd）,其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，

irrationality·2022-11-21 02:05

西瓜书13-半监督学习

我们有训练样本｛(x1,y1),(x2,y2),…,(xl,yl)｝，这l个样本的类别标记已知，称为“有标记样本”，此外，还有｛xl+1,…,xl+u｝这u个样本的标记未知，称为“未标记样本”。

weixin_41872340·2022-11-21 02:32

西瓜书12-计算学习理论

给定样例集D=｛(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)｝,本章主要讨论二分类问题，Y=｛-1,+1｝，假设所有样本服从一个隐含未知的分布D’，D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得，即独立同分布样本

weixin_41872340·2022-11-21 02:02

【机器学习】线性分类【下】经典线性分类算法

数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_

不牌不改·2022-11-20 23:43

基因型与表型的交互作用如何分析，多元回归来搞定

以线性回归为例，回归方程如下研究的是因变量y和两个自变量x1,x2之间的线性关系，这样的模型我们称之为相加模型additivemodel,该模型假设x1和x2两个自变量是相互独立的，是没有交互作用的。

生信修炼手册·2022-11-20 22:21

一些名词解释——band-pass filter；high-pass filter； L1/L2 norm；欧几里得距离；特征向量

LpL_pLp的表达式为：Lp=(∣x1∣p+∣x2∣p+⋯+∣xn∣p)1/pL_p=(|x

qq_51303289·2022-11-20 21:15

MATLAB点与点之间连线

MATLAB点与点之间连线首先先绘制两个点x1=3;y1=3;x2=6;y2=6;plot(x1,y1,'*r',x2,y2,'*g');效果图：其中（3,3）是红点，（6,6）是绿点然后把这两个点用直线连接起来

坏蛋阿土·2022-11-20 21:30

机器学习西瓜书笔记：神经网络：BP算法公式推导

..,(x⃗m,y⃗m)}D=\{(\vec{x}_1,\vec{y}_1),(\vec{x}_2,\vec{y}_2),...,(\vec{x}_m,\vec{y}_m)\}D={(x1,y1),(x2

sunMoonStar_c·2022-11-20 21:27

BP神经网络推导过程

x1,x2是输入信号，y是输出信号，w1,w2是权重。二、BP神经网络BP神经网络是一种按照信号正向传播和误差反向传播算法训练的多层神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。

要喝星卡里·2022-11-20 20:53

基于kd树的KNN算法原理以及python实现

物以类聚策略我们在二维的空间下分析策略如图，有多个实例(点)，每个点属于一种类别这时我们输入一个需要预测的点，则根据其附近类别最多的点决定将其分为紫色算法根据以上策略，我们不难得出k近邻算法输入训练数据集T=(x1,y1),(x2

Coding_Cadenza·2022-11-20 20:53

机器学习 2.1.1 最小二乘估计

假设训练样本集为：S={(X1,y1),(X2,y2

HeartFireY·2022-11-20 20:03

一文详解线性最小二乘与非线性最小二乘

线性最小二乘一般情况的求解三、非线性最小二乘法1.非线性最小二乘的描述2.非线性最小二乘的求解a.最速下降法b.牛顿法c.高斯牛顿法d.LM法一、最小二乘法的引出我们考虑下面一个方程组的求解：x1+x2=5x1−x2

MIKingZCC·2022-11-20 20:59

pytorch中bilinear的理解

直接参考官方文档，x1和x2是两个输入，A是参数矩阵，如下表达式但仔细看实现发现这个表达式并不是简单连乘的关系。

taoqick·2022-11-20 19:36

最小二乘法求解线性回归模型及求解

linearregression）是一种线性模型，它假设输入变量x和单个输出变量y之间存在线性关系具体来说，利用线性回归模型，可以从一组输入变量x的线性组合中，计算输出变量y给定有d个属性（特征）描述的示例x=（x1;x2

大数据面壁者·2022-11-20 19:35

2021-04-24 Python 最小二乘法求解线性回归模型

）是一种线性模型，它假设输入变量x和单个输出变量y之间存在线性关系具体来说，利用线性回归模型，可以从一组输入变量x的线性组合中，计算输出变量y：y=ax+b给定有d个属性（特征）描述的示例x=（x1;x2

studyer_domi·2022-11-20 19:59

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