【X2】Qt学习第65页

矩阵的二次型，矩阵的迹、正定矩阵、Hessian矩阵、实对称

一、二次型：1.1定义含有nnn个变量x1,x2,…,xnx_1,x_2,\dots,x_nx1,x2,…,xn的二次齐次函数（如果变量乘以一个系数，则新函数会是原函数再乘上系数的某次方倍）：f(x1,

你回到了你的家·2022-10-19 14:14

二次型和矩阵正定的意义

2、通过矩阵来研究二次方程因为二次函数（方程）的二次部分最重要，为了方便研究，我们把含有n个变量的二次齐次函数：f(x1,x2,⋅,xn)f(x1,x2,⋅,xn)f(x1,x2,⋅,xn)=a11x12

winner8881·2022-10-19 14:08

林轩田-机器学习基石-作业3-python源码

13-15题主要考察在分类问题上的线性回归和特征转换，所使用的样本点均由目标函数f(x1;x2)=sign(x1^2+x2^2−0.6)产生13.1：在使用线性回归且不进行参数转换的情况下（也就是直接使用特征向量

周周周睿·2022-10-19 13:06

[图像处理]-霍夫变换原理及python实现线段检测

1.问题简介霍夫变换常用来在图像中提取直线和圆等几何形状,如下图所示:在这里我使用霍夫变换主要是想来提取图像中的直线.2.基本原理一条直线可由两个点A=(X1,Y1)和B=(X2,Y2)确定(笛卡尔坐标

orangezs·2022-10-19 07:44

Python简单代码实现k-means聚类算法

二、在我的代码里面就是只有五个点：x1（2,10），x2（2,5），x3（8,4），x4（5,8），x5（7,5），我们分两簇，以第二个点和第四个点为第一次的中心。

佳佳小姐·2022-10-19 07:12

动手学深度学习Pytorch（二）——线性回归

给定n维输入x=[x1,x2,⋯ ,xn]Tx=[x_1,x_2,\cdots,x_n]^Tx=[x1,x2,⋯,xn]T，线性

冠long馨·2022-10-16 10:19

DeskMini H470W 黑苹果

DeskMiniH470W主板/机箱/电源/无线网卡:DeskMiniH470准系统CPU:inteli310100散热:IS-40X内存:威刚DDR432008G笔记本内存x2固态硬盘:铠侠RC10500G

jmukirin·2022-10-15 22:26

用 Python 进行多元线性回归分析（附代码）

图1.多元回归模型中要用到的公式如图1所示，我们假设随机变量y与一般变量x1、x2、...、xp之间线

Python中文社区·2022-10-15 12:21

如何使用torch计算梯度，理解Autograd的作用及原理

下面代码演示在y=x2

rpsate·2022-10-15 07:49

机器学习西瓜书第三章学习笔记-线性模型（线性回归、对数几率回归、LDA）

线性回归:解决回归问题，输出为连续的值数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…(xm,ym)},其中xi有d个属性描述，多元线性回归试图学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。

她的我·2022-10-13 19:30

【学习笔记】机器学习西瓜书-第三章：线性模型

其中，x=(x1;x2;…;xd)，表示由d个属性描述组成的示例。3.2线性回归线性回归（linearregression）试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。

Schanappi·2022-10-13 19:30

RCNN SPPNet Fast R-CNN Faster R-CNN Cascade R-CNN

RegionProposalNetworks）：取代ss算法获取候选框（速度更快）anchors：一组矩形框，3*3卷积核滑动窗口时生成anchors，其坐标是backbone之前图像(M,N)尺寸上的坐标(x1,y1,x2

puspos·2022-10-13 09:46

感知器和多层感知机

一、感知器的组成部分1、输入(inputs)：一个感知器可以接收多个输入(x1,x2,...,xn)。2、权值(weights)：每一个输入上有个一权值wi，此外还有一个偏执项b，也就是图中的w0。

醉翁之意不在酒~·2022-10-13 07:39

SPSS操作(四)：系统聚类分析

步骤如下：①【分析】----【分类】----【系统聚类】②x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8添加到变量，x1（即地区）添加到个案标注依据③点击【统计】勾选【解的范围】，可以根据自己的需要选择最小聚类数和最大聚类数

淋了一场雨·2022-10-12 22:26

机器学习西瓜书&南瓜书线性模型

机器学习西瓜书&南瓜书线性模型1.基本形式给定由d个属性描述的示例x=(x1;x2;...xd)x=(x_1;x_2;...x_d)x=(x1;x2;...xd)，其中xix_ixi是x在第i个属性上的取值

includeSteven·2022-10-12 21:38

1010语言模型

语言模型语言模型是NLP中最经典的模型，假设给定长度为T的文本序列x1,x2,...,xT（可能是词序列，也可能是字符序列），xt（1<=t<=T）可以被认为是文本序列在时间步t处的观测或者标签。

不玩游戏的小菜鸡·2022-10-12 19:00

labelme标注格式转yolov5

/2.0y=(box[1]+box[3])/2.0w=box[2]-box[0]h=box[3]-box[1]x=x*dww=w*dwy=y*dhh=h*dh#x1=box[0]#y1=box[1]#x2

快看，那儿有个哈士奇·2022-10-12 11:04

Pytorch 语言模型和数据集

1.语言模型假设长度为的文本序列中的词元依次为x1,x2,…,xTx_1,x_2,\ldots,x_Tx1,x2,…,xT。于是，xtx_txt（1≤t≤T1\leqt\leqT1≤t≤T）可以被

哇咔咔负负得正·2022-10-12 07:55

吴恩达机器学习决策边界05

1.复习Sigmoid函数Sigmoid函数与线性回归函数结合推导过程如下图所示：2.边界函数的例子·决策边界不一定是直线，也可能是其他的曲线例1.这里是有两个变量x1,x2,右上方的X是正样本，左下方的

·2022-10-10 20:37

R语言滞后差分diff()函数

例如：存在向量C（x1,x2,x3,x4,x5）,若为一阶（滞后一阶是前一期的值），滞后差则是当前项与前一项的差，如：x2-x1,x3-x2。

Bio大恐龙·2022-10-10 19:23

torch.nn.LSTM

LSTM的输入输出首先来看这张图input序列的长度为LLL，包括x1,x2,...,xn−1,xn(n=L)x_1,x_2,...,x_{n-1},x_n(n=L)x1,x2,...,xn−1,xn(

吊儿郎当的凡·2022-10-10 19:42

支持向量机（SVM）学习笔记

目标函数推导：给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_n,y_n)\}D={(x1,y1),(x2,y2),

Asita_c·2022-10-08 18:26

人工智能算法一&朴素贝叶斯模型

如果计算多维的时候比如在婚恋网的预测的时候，根据x1身高，x2体重,x3收入，预测你是否受欢迎，如果有数据数据丢失的情况，比如体重的数据有些没有，那么预测就不是很准。

顶尖高手养成计划·2022-10-05 18:46

利用tf-idf计算文本相似度

比如向量a(x1,x2,x3,x4,x5)，向量b(y1,y2,y3,y4,y5)。分子为(x1y1)+(x2y2)+(x3y3)+(

丁叔叔·2022-10-05 07:48

线性回归（Linear Regression）（机器学习）

有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)，因变量y(y1,y2,…,yn)，然后我们假设它们之间

唯见江心秋月白、·2022-10-04 07:24

SOM网络聚类完整示例（利用python和java）

为人均GDP(元)；X2为工业总产值(亿元)；X。为社会消费品零售总额(亿元)；x。为批发零售贸易总额(亿元)；x。为地区货运总量(万吨)，表1中数据来自2002年城市统计年鉴。

abvj64979·2022-10-04 07:33

深度学习梯度下降优化算法(AdaGrad、RMSProp、AdaDelta、Adam)（MXNet）

动量法由于每个元素都使用了相同的学习率来做迭代，这也导致另外一个问题：如果x1和x2的梯度值有较大差别，那就会选择一个比较小的学习率，确保自变量在梯度值较大的维度不被发散，但是这造成了自变量在梯度值较小的维度上迭代过慢

寅恪光潜·2022-10-01 08:27

softmax与交叉熵

Expect)二、熵(Entropy)三、相对熵(KL散度)四、交叉熵(Crossentropy)五、Softmax六、One-hot编码一、期望(Expect)随机变量的均值：E(x)=x1∗P(x1)+x2

懒竹子bamboo·2022-10-01 07:17

月亮数据预测(决策树和随机森林算法)

其中(x1,x2)是特征组，颜色是标签值。如图所示。采用决策树算法和随机森林算法进行月亮数据的标签预测，并给出预测的可视化结果。二、实验目的学习决策树算法和随机森林算

汪程序猿·2022-09-30 07:13

Logistic回归 vs 前馈神经网络（正确的弯月数据集分类）

其中(x1,x2)是特征组，颜色是标签值。在邱老师给出的代码中，弯月数据集的噪声太大，所以看起来很像两团独立的数据，如下图所示。

不是蒋承翰·2022-09-30 07:04

【QT学习】多文档编辑器

问题描述设计多文档编辑器，掌握菜单、工具栏、标题栏、主界面的布局等的使用方法。步骤1打开软件qtcreator，创建QMainWindow基类的项目。2ui设计界面添加菜单栏标签，并添加快捷键。在ActionEditor窗口中，分别为两个标签添加下拉菜单内容。3为工程添加资源并构建资源不构建无法使用4为菜单添加图标5编写工具栏代码，添加QToolButton组件和spinBox组件为例。6创建标签

AriseXxx·2022-09-30 05:25

QT学习之进度条

QT学习之进度条1、简介显示事件处理进度，有俩种形式，进度条形式与进度条对话框形式2、ui3、代码3.1头文件privateslots:voidstartProgress();3.2源文件#include"QtWidgetsApplication.h

宁德杰出青年代表·2022-09-30 05:05

如何用Qt设计一个多文档文本编辑器

作者简介：一名大二在校生，日常更新Qt学习和刷题知识个人主页：小李的主页目录前言一、设计目标二、效果展示三、设计过程1.设计思路1.1文件的打开和新建1.2设置字体和字号1.3设置字型和颜色1.4设置文字对齐撤销等

小李小Li·2022-09-30 05:39

matlab如何绘制函数方程,如何使用MatLab来绘制函数曲线方程图像？

语法：用rand函数随机取100个从-1到1(原来写成了2)的数x1，x2，，x=rand(1,100)*2-1。扩展资料MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。

er0s10n·2022-09-29 21:02

几类常微分方程的matlab求解方法 | 刚性微分方程、隐式微分方程、微分代数方程

一、单个高阶常微分方程1、原状态高阶常微分方程一般形式：初值为y(0),y'(0),...,y^(n-1)(0)2、变换后可以选择一组状态变量x1=y,x2=y',...,xn=y^(n-1

深海深夜深·2022-09-29 14:01

数学建模——相关系数

如果两组数据X:(X1,X2,X3...Xn)X:(X_1,X_2,X_3.

丰丰小白·2022-09-29 14:28

模式识别学习笔记-lecture3-判别函数1

线性判别函数模式识别系统的主要作用：判别各个模式(样本)所属的类别用判别函数分类的概念判别函数进行分类依赖的因素：判别函数的几何性质：线性的和非线性的函数判别函数的系数两类问题的判别函数若xxx是二维模式样本x=(x1,x2

尔呦·2022-09-29 07:05

金融计量学第一次实验：eviews做多元线性回归分析

利用eviews做多元线性回归分析1、居民消费价格指数CPI,工业品出厂价格指数PPI,固定资产投资价格指数之间的线性回归Y：居民消费价格指数CPI（%）X1：工业品出厂价格指数PPI（%）X2：固定资产投资价格指数

lllzzzhhh2589·2022-09-28 21:23

MoCo中的InfoNCE

结构如下图，论文中代理任务是instancediscrimination（个体判别），先将一个样本x分成两部分，分别为x11和x12，然后随机取mini-batch的样本x2、x3、…。

山上的小酒馆·2022-09-28 10:10

Matlab线性规划函数linprog-小白详解

{x1+x2+x3=72x1−5x2+x3≥10x1+3x2+x3≤12x1,x2,x3≥0max\quadz=2

浩浩的科研笔记·2022-09-28 07:25

人工神经网络分析方法,人工神经网络算法步骤

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。

幸福的小肥熊·2022-09-28 07:22

什么是机器学习

标签在机器学习中，自变量x1,x2,x3,...,

·2022-09-27 18:54

基于蚁群算法的函数寻优算法

MATLAB程序实现1、清空环境变量2、初始化参数3、构建解空间和目标函数4、迭代寻优5、结果显示6、绘图四、参考文献一、理论基础请参考这里二、案例背景1、问题描述本案例的寻优函数为：f(x,y)=20(x2

心️升明月·2022-09-27 07:22

数学模型-插值与拟合matlab实现

水道测量问题插值与拟合模型(二)-----水塔流量问题插值与拟合模型(一)----水道测量问题Matlab的一维插值函数为interp1()，调用格式为：yy=interp1(x,y,xx,方法)其中x=[x1,x2

Python大数据分析·2022-09-25 17:56

Matlab绘图

plot事实上，往往上手的时候，就会个plot就很牛叉了样式的内容我们放在plot3里面了就在下面一点点x1=-8:1:8;y1=0:1:16;x2=-10:2:10;y2=-10:2:10;x3=-3

River Chandler·2022-09-25 17:20

人工智能第五周实验线性规划问题求解

一、线性规划问题求解1、excel求解广告媒体组合优化问题建立数据源在excel中建立下表2.写出资源配置三要素设日间电视、夜间电视、网络媒体、平面媒体、户外广告的使用次数以此为x1,x2,x3,x4,

古岐川·2022-09-25 01:30

[Qt学习笔记]Qt动态切换控件样式属性方法

1介绍在编程过程中我们一般使用setStyleSheet函数来设置控件的样式属性，包括颜色、边框、透明度等属性，如果不同的控件和样式直接在代码中设置，会造成无法统一管理的缺点，反复书写样式属性造成代码的冗余。解决的方法是将所有需要设置的样式属性都放入qss文件中，通过加载qss来实现不同控件不同状态下的样式变化。2实现过程如果我们只设定某些控件的样式属性，可以把样式设置写到ui文件下的styleS

·2022-09-24 18:32

【神经网络】MP神经网络模型（附实例代码讲解）

MP神经网络模型1.MP模型介绍1.1生物神经元1.2人工神经元x1，x2，x3是与生物神经元中的树突相对应的输入。w1，w2，w3代表对应于突触的权重。1.3MP神经元模型模型输入只能是布尔型。

皮皮要HAPPY·2022-09-24 09:21

统计学习方法学习笔记-07-支持向量机01

线性可分支持向量机与硬间隔最大化线性可分支持向量机假设一个特征空间上线性可分的训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots

尔呦·2022-09-23 16:29

动手学深度学习——线性回归模型介绍

关于房价预测1、一个简化的模型假设1：影响房价的关键因素是卧室个数，卫生间个数和居住面积，记为x1,x2,x3.假设2：成交的关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+bquanzhong权重和偏差的实际值在后面决定

橙子吖21·2022-09-23 12:20

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