【X2】Qt学习第64页

PT_正态总体的抽样分布

文章目录正态总体的抽样分布性质样本均值一个正态总体的抽样分布χ2分布\chi^2分布χ2分布cases1:cases2:自由度说明t分布:两个正态总体的抽样分布F分布σ1=σ2\sigma_1=\sigma_2σ1=σ2的t分布正态总体的抽样分布设X1,X2

xuchaoxin1375·2022-11-06 20:02

迭代法求解线性方程组

//[-13-100.50][x2][1.5]!//[0-13-100][x3]=[1.0]!//[00-13-10][x4][1.0]!//[00.50-13-1][x5][1.5]!

chder_白南·2022-11-06 17:44

Pytorch--2.搭建一个简易全连接层的网络(使用自定义网络)

:本篇文章所使用的数据集是作者自己构造的一个数据集，所以训练的效果比较好，在现实具体的例子中可能会存在垃圾数据，所以本篇模型仅做参考1.构造我们的数据集(CSV)首先我们使用excel随机的生成x1，x2

SpongeBob@USTC·2022-11-06 12:05

《算法图解》系列笔记（十）—— K 最近邻算法

毕达哥拉斯公式（欧氏距离）：(x1−x2)2+(y1−y2)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√(x1−x2)2+(y1−y2)2这里需要考

xiaodianzichen·2022-11-06 11:34

基于bp的神经网络算法,bp神经网络是什么算法

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。

快乐的小荣荣·2022-11-06 07:25

机器学习——多元梯度下降法

一、多维特征模型目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型（参考机器学习专栏中前面的文章），现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(x1,x2,.

Luo_LA·2022-11-05 01:04

【Qt学习】制作一个简单的Qt界面（QQ登录）

制作一个简单的Qt界面（QQ登录）效果如下：用到的组件有：qlabel——放图片、文本、gifqlineedit——一行输入，放账号和密码qpushbutton——放按钮，注册+登录Qt设计界面分析：关于密码输入时的显示问题：在属性设置中找到echoMode（回显模式），设置为password就会出现密码隐藏效果。这个界面的实现是挺简单的，初学者可以来练练手。以上。

Frank学习路上·2022-11-04 22:29

K-Means算法详解

K-Means的思想很简单，就是对于数据集D={x1,x2,…,

lzk_nus·2022-11-04 17:03

距离的度量

一、闵可夫斯基距离给定两个mmm维样本x1=(x11,x12,x13,...,x1m)x_1=(x_1^1,x_1^2,x_1^3,...,x_1^m)x1=(x11,x12,x13,...,x1m)x2

圆月弯刀鞘·2022-11-04 11:12

QT学习笔记(二) 创建类, 信号和槽

一.QT简介一.窗口1.设置窗口大小resize(600,400);setFixedSize(600,400);//设置固定窗口大小2.设置窗口标题setWindowTitle(“窗口1”)例子:#include"mywidget.h"#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){QApplicationa(argc,argv);MyWidgetw;w.

熊爸天下_56c7·2022-11-04 09:58

极大似然法python例子

最大似然估计方法的思路是：要估计ppp，我们可以先写出在所有样本已知条件下的似然函数，P(x1,x2,⋯ ,xm∣p)=∏i=1mP(xi∣p)P(x_1,x_2,\cdots,x_m|p)=\prod

新宿一次狼·2022-11-04 09:05

【深度学习基础知识 - 45】机器学习中常用的距离计算方法

假设有两个点(x1,y1)(x2,y2)欧氏距离曼哈顿距离余弦距离博主会持续更新一些深度学习相关的基础知识以及工作中遇到的问题和感悟，喜欢请关注、点赞、收藏。

雁宇up·2022-11-03 20:02

机器学习中几种距离的度量方法

二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:n

我脾气很好·2022-11-03 20:31

2022年第十三届蓝桥杯国赛JavaB组-决赛部分题解

而到x2:00:00时会重合，但是这已经是另一个小时了。

Geho·2022-11-03 17:31

P1036 [NOIP2002 普及组] 选数

题目描述已知n个整数x1,x2,⋯,xn，以及1个整数k(k#include#include#includeusingnamespacestd;constexprintN=25;intn,k,z=0,s

q619718·2022-11-03 14:26

人工神经网络的基本原理

M-P模型把神经元看作n个的输入对应产生1个输出，该模型的函数的表达式如下：该表达式中W=[W1,W2,W3...Wn]表示权值，X=[X1,X2,X3...Xn]表示输入，表达式中的b为阈值函数的对应法则

九欧·2022-11-03 08:24

集成学习 Task01 机器学习数学基础

高等数学和线性代数和概率论等知识；完成阶段一作业二、学习内容高等数学1.多元函数（1）n维空间：【元素+对应关系】设nnn为取定的一个正整数,我们用Rn\mathbf{R}^{n}Rn表示nnn元有序实数组(x1,x2

AnnoraJiao·2022-11-02 15:40

吴恩达深度学习课程笔记（2）

（一）对于神经网络的初识可以以logistic回归作为例子，基本的logistic网络可以如下图所示：其中x1，x2，x3可以是各种特征，最后得到预测值a。

啥都不会的初学者·2022-11-01 23:04

机器学习入门 ————》一元及多元线性回归

1、线性回归（lineRegression）回归，指研究一组随机变量(Y1，Y2，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。

大大U·2022-11-01 17:25

数学基础一：直线方程Ax+By+C=0

在平面直角坐标系中任意不同两点设为（x1,y1）和（x2,y2）,再画一些平行X轴和Y轴的辅助线。

周虽旧邦其命维新·2022-11-01 17:55

深度学习——感知机的理解

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重（w是weight的首字母）。图中的“O”称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送

压垮草的骆驼·2022-11-01 14:18

初识RNN1

输出层隐藏层输入层将原来的特征再次利用特征在时序上呈现相关性x2,和x1同时传入到隐藏层，进行运算应用领域CNN-CV计算机视觉RNN-NPL自然语言处理计算过程构建时间序列必要时自己创建时间序列得到中间输出结果

王摇摆·2022-11-01 11:01

非线性规划（凸规划，无约束最优化方法，约束最优化方法）

二元函数：图解法凸集：集合中任意取两个点x1和x2，若x1和x2之间的任意一个点都在该集合中，则该集合为凸集。凸规划凸规划：可行域是凸集，函数是凸函数。

-Yii·2022-10-31 18:10

三角化得到空间点的三维信息(深度值)

简单来讲就是：在不同的位置观测同一个三维点P(x,y,z)，已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1,y1),X2(x2,y2)，利用三角关系，恢复出三维点的深度信息z。

一只努力翻身的咸鱼·2022-10-30 17:36

VINS 细节系列 - 特征点三角化

设x1,x2为两个特征点的归一化坐标,那么它们满足:总结：根据两帧间的转换关系和两帧中对应的特征点归一化坐标系，求尺度因子（单目）具体分

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2022-10-30 17:30

【TensorFlow 学习】神经网络的优化——2.学习率的设定

例如J(x)=x2J(x)=x^2J(x)=x2函数，如果学习率设置为1，那么整个优化过程如下表：无论进行多少轮迭代，参数将在5和-5之间摇摆，而不会收敛到一个极小值。

Wonder233·2022-10-30 17:58

机器学习西瓜书笔记：支持向量机SVM（support vector machines）

一、概念支持向量机分类学习的基本思想：基于训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),....,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),....,(x_m

sunMoonStar_c·2022-10-30 02:38

【数学计算】判断两条线段是否相交+计算两条线段的交点和夹角

对应的直线方程：a1*x+b1*y+c1=0设线段p3-p4对应的直线方程：a2*x+b2*y+c2=0求解方程系数：A=y2-y1=p2.y()-p1.y()B=x1-x2=p1.x()-p2.x()C=x2

shuaixio·2022-10-28 21:32

python实现牛顿法_牛顿法和最速下降法的Python实现

1牛顿法1.1牛顿法的Python程序fromsympyimport*importnumpyasnp#假设多元函数是二维形式#x_init为二维向量(x1,x2)defnewton_dou(step,x_init

weixin_39562338·2022-10-28 15:31

KNN算法实现&knn完成iris数据集分类

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#已知分类的数据x1=np.array([3,2,1])y1=np.array([104,100,81])#上面是爱情片的坐标，下面是动作片的坐标x2

陈陈的糖罐子·2022-10-28 07:56

Pytorch入门——基础知识及实现两层网络

PyTorch的入门与实战教程（16小时实战）importtorchimportnumpyasnptorch.empty(5,3)#创建未初始化的矩阵x1=torch.rand(5,3)#随机初始化矩阵x2

TonyHsuM·2022-10-27 17:19

NLP学习笔记01-词向量

将单词（apple、吃饭）用向量的形式进行表示，比如将单词“吃饭”表示为一个三维向量x=[x1,x2,x3]。一个词语或者一个字在NLP中被称为一个token。

多少学一点吧·2022-10-27 07:53

多类感知器算法

多类感知器算法1．1题目的主要研究内容用多类感知器算法用多类感知器算法求下列模式的判别函数：W1：X1=[-1，-1]；W2：X2=[0，0]；W3：X3=[1，1]；1．2题目研究的工作基础或实验条件软件环境本次仿真所用的软件为

李逍遥敲代码·2022-10-26 19:50

爱心形函数

有一个神奇的函数，这个函数的函数图象是心形：f(x)=x23+0.9(3.3−x2)12sin(aπx)f(x)=x^{\frac23}+0.9(3.3-x^2)^{\frac12}sin(a\pix)

tanjunming2020·2022-10-26 19:19

美赛python学习d15--人工神经网络ANN

数据集获取网址SuperdataScience神经元输入信号：X1,X2,...XmX_1,X_2,...X_mX1,X2,...Xm权重：W1,W2,...WmW_1,W_2,...W_mW1,W2,

林生时见lu·2022-10-26 17:35

python与机器学习

NLP、语音识别、统计学习、模式识别套路：1.数据收集处理；2.特征选择与模型构建；3.评估与预测站点：kagglegithubpython库科学计算库numpypandas线性回归例子：工资x1、年龄x2

AI小丸子·2022-10-26 09:59

机器学习非监督学习 EM算法（Expectation Maximization Algorithm）

从袋子中反复对球进行抽样，X1，X2,...,Xn。p=|{Xi=红}|/n2、两个袋子，各自都有红色的球和白色的球，选择第一个袋子的概率为w，选择第二个袋子的概率为1-w。

车厘子子·2022-10-26 07:53

PT_多维随机变量_概述

文章目录随机变量联合分布函数性质边缘分布函数联合分布和边缘分布的关系随机变量X1,X2,⋯ ,Xn定义在同一个样本空间SX_1,X_2,\cdots,X_n定义在同一个样本空间SX1,X2,⋯,Xn定义在同一个样本空间

xuchaoxin1375·2022-10-25 12:49

机器学习SVM算法原理

朗格朗日乘子法3.2.2对偶问题3.2.3整体流程确定4举例5小结1定义输入数据假设给定一个特征空间上的训练集为：T={(x_1,y_1),(x_2,y_2)…,(x_N,y_N)}T={(x1,y1),(x2

赵广陆·2022-10-25 08:33

三角形重心坐标公式推导

则它的重心坐标为:xg=(x1+x2+x3)/3;yg=(y1+y2+y3)/3;设三点为A(x1.y1)B(x2,y2)C(x3,y3)重心G点坐标(x,y)考虑xm任取两点（不妨设为A和B）,则重心

weixin_30646315·2022-10-24 18:21

计算几何之计算三角形的外接圆（三维）

问题描述：已知空间三点的坐标为（x1,y1,z1）,(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),求这三个点所确定的空间圆的圆心坐标和半径。最早找到的是利用三点共面和三点到空间圆心坐标的距离相等来计算，

阿兵-AI医疗·2022-10-24 18:50

西瓜书《学习笔记》-第五章神经网络

1神经元模型这是最经典的M-P神经元模型，x1,x2,x3...xnx_1,x_2,x_3...x_nx1,x2,x3...xn是其他神经元传递出来的信号。

二进制多了2·2022-10-24 17:15

每天五分钟机器学习：如果特征矩阵不可逆，如何使用正规方程？

不可逆的原因有两个：原因一，如果特征x1和x2成比例，也就是说不是满秩，不是满秩那么肯定是不可逆的。

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:13

每天五分钟机器学习：多项式线性回归算法

单变量就是只有一个特征变量x1，多变量就是有多个特征变量x1，x2…xn,无论是单变量还是多变量都是线性的模型。

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:43

每天五分钟机器学习：为什么需要对数值类型的特征做归一化？

举一个例子假如房价问题中有两个特征，特征x1表示面积取值（01000），特征x2表示卧室的数目（15），我们可以看出特征x1的取值是远远大于x2的，那么此时我们画出这个机器学习问题的轮廓图它

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:42

每天五分钟机器学习：多特征变量的样本数据如何使用矩阵表示？

本文重点我们前面已经学习了单变量的线性回归，比如房价预测问题，只有房子大小那一个特征，而实际上我们的机器学习问题中不只有一个特征，比如房价还和楼层数和房间数有关，我们现在的是一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(x1,x2

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:12

MATLAB如何画漂亮的图

helpplothelpaxisaxis(‘xlabel’,‘ylabel’)a1=plot();hlodona2=plot();legend([a1a2],‘图1名’,‘图2名’)holdoff还可以更多x1=-pi:pi/12:pi;x2

丹阳阿豪·2022-10-23 11:13

大话卷积神经网络（CNN）

ArtificialNeuralNetworks，简称ANNs），是一种模仿生物神经网络行为特征的算法数学模型，由神经元、节点与节点之间的连接（突触）所构成，如下图：每个神经网络单元抽象出来的数学模型如下，也叫感知器，它接收多个输入（x1，x2

龙啸wyh·2022-10-22 20:21

【概率论与数理统计(研究生课程)】知识点总结7(参数估计)

)目录矩估计极大似然估计似然函数(θ\thetaθ为待求参数)估计量评选标准无偏性一致性有效性优效估计量（有效估计量）常见分布的参数矩估计和极大似然估计区间估计正态总体均值的区间估计单个正态总体X1,X2

小吴不会敲代码吧·2022-10-22 07:23

梯度下降对比理解

二元函数和多元函数梯度下降示意图依次如下：二、梯度下降和函数求最值对比函数对比普通函数：f(x)=x2f(x)=x^2f(x)=x2损失函数：l(θ)=θ12+θ22+...l(\theta)=\theta

winner8881·2022-10-19 14:47

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【X2】Qt学习