数学推导

solr——Lucene打分公式的数学推导

Lucene学习总结之六：Lucene打分公式的数学推导在进行Lucene的搜索过程解析之前，有必要单独的一张把Lucenescore公式的推导，各部分的意义阐述一下。
不同的日子丶看不同的云·2019-09-03 18:00

100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现

[如何正确使用「K均值聚类」？1、k均值聚类模型给定样本，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。2、k均值聚类策略k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数。首先，计算样本之间的距离，这里选欧氏距离平方。然后定义样本与其所
jpld·2019-08-25 22:00

NN入门，手把手教你用Numpy手撕NN(一)

前言这是一篇包含极少数学推导的NN入门文章大概从今年4月份起就想着学一学NN，但是无奈平时时间不多，而且空闲时间都拿去做比赛或是看动漫去了，所以一拖再拖，直到这8月份才正式开始NN的学习。
ITryagain·2019-08-24 23:00

HDU6683 Rikka with Geometric Sequence 多校九(推导+杜教筛+分块)

我们接下来来一下，数学推导（瞎JB乱搞）：我们设等比数列的公比,等比数列的长度为，首项末项这个必定是一个整数，所以可以得到,这个是显而易见的。但不过这个好像不好弄。
KXL5180·2019-08-20 17:47

《统计学习方法》极简笔记P2：感知机数学推导

感知机模型输入空间是$\chi\subseteq\mathbb{R}^n$,输出空间是$y={+1,-1}$感知机定义为：$f(x)=sign(wx+b)$感知机学习策略输入空间任一点$x_0$到超平面S的距离：$\frac{1}{||w||}|wx_0+b|$误分类数据$(x_i,y_i)$,有$-y_i(wx_i+b)>0$误分类点$x_i$到超平面S的距离$-\frac{1}{||w||}y
jpld·2019-08-18 15:00

【机器学习】几种常见的概率分布

这个知识目前来看，还没有人令我满意的答案，因为其他人多数是在举数学推导公式。我这个人是最讨厌数学公式的，但是这并不妨碍我用统计概率思维做很多事情。相比熟悉公式，我更想知道学的这个知识能用到什么地方。
UESTC_20172222·2019-08-10 10:20

cs231n课程作业assignment1（KNN）

前言：以斯坦福cs231n课程的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。
27Up·2019-07-31 18:10

『NOIP普及：数学推导组题训练』

NOIP普及：数学推导组题训练T1超级英雄的战斗解析T2方方方解析T1超级英雄的战斗【问题描述】美国队长和钢铁侠正在与很多外星人战斗。
Parsnip_·2019-07-29 08:09

机器学习算法理论与实践——线性判别分析(LDA)

文章目录一、基本思想二、数学推导1.二分类2.多分类三、sklearn包中的LinearDiscriminantAnalysis1.参数解释2.属性解释3.方法解释四、实例1.数据来源2.数据概况3.代码实现一
Magic 杨·2019-07-24 22:50

李群、李代数只求理解不求数学推导

群：集合+运算（G,·）在近世代数中多次出现的概念，定义为“一种集合加上一种运算的代数结构”，运算需要满足封闭性，结合律，幺元，逆。群结构可以保证在群概念下的运算具有良好的性质。知乎大佬讲解：https://www.zhihu.com/question/23091609https://mp.weixin.qq.com/s/sVjy9kr-8qc9W9VN78JoDQ这里二郎的理解（非数学学科出身）
三眼二郎·2019-07-19 22:01

ubuntu之路——day5(今天看了浅层神经网络的数学推导过程)

1.初始化2.前向传播导数比较好理解3.反向传播全符号积分的推导看得我头有点晕最后唤起我依稀的线代回忆感谢吴恩达老师的反向传播讲解，第一遍看的有点晕，然后仔细看了一下又找了个B站的推导就懂了：吴恩达老师原讲解：https://mooc.study.163.com/learn/2001281002?tid=2001392029#/learn/content?type=detail&id=200170
NWNU-LHY·2019-07-12 22:00

李宏毅学习笔记22.Ensemble

求d1（数学推导）Adaboost算法AdaboostToyExampleAdaBoost证明（WarningofMath）AdaBoost结果分析AdaBoost+决
oldmao_2001·2019-06-17 09:29

关于单变量高斯分布的一些数学推导

关于单变量高斯分布的一些数学推导1.满足概率密度函数的标准化条件的推导,即推导式(1.48):2.均值的推导3.方差的推导4.均值和方差的最大似然估计推导对ChristopherM.Bishop大神的《
NeutronT·2019-06-01 18:29

随机梯度下降SGD算法理解

梯度下降：这个算法我在之前的博文LogisticRegression的数学推导过程以及Python实现中有详细的说明介绍，这里我们再来简单回顾一下梯度下降算法：假设在逻辑斯蒂回
深圳湾刘能·2019-05-29 10:21

一名小白，完全是零基础，我们该如何学习人工智能？

因为人工智能里面会设计很多数据、算法的问题，而这些算法又是数学推导出来，所以你要理解算法，就需要先学习一部分高数知识。
duozhishidai·2019-05-27 18:52

计算机图形学01——坐标系

世界坐标系坐标系统主要用于计算机图形场景中的所有图形对象的空间定位和定义局部坐标系独立于世界坐标系来定义物体几何特性观察坐标系观察坐标系通常是以视点的位置为原点，通过用户指定的一个向上的观察向量来定义整个坐标系统，观察坐标系主要用于从观察者的角度对整个世界坐标系内的对象进行重新定位和描述，从而简化几何物体在投影面的成像的数学推导和计算投影坐标系物体从世界坐标描述转换到观察坐标后
余生以学·2019-05-20 17:00

不依靠第三方库（除了numpy）实现一个神经网络

但是对于一个机器学习/深度学习的入门者来说，这些代码封装得太过彻底，往往一行代码就能实现BP算法或者梯度下降算法，这导致很多初学者即使掌握了繁复的数学推导后，依旧对神经网络的工作流程没有一个直观的认知。
zxhohai·2019-05-07 22:04

入门深度学习

先上干货网上说，吴恩达的课程上手容易，更适合面向新手，数学推导没有向李宏毅那样多，李宏毅的课程会加深巩固相关基础吴恩达的机器学习在知乎上找到的吴恩达的课程太多了，做个简单整理归纳！
EAGLEEYEMihok·2019-04-29 19:54

入门深度学习

先上干货网上说，吴恩达的课程上手容易，更适合面向新手，数学推导没有向李宏毅那样多，李宏毅的课程会加深巩固相关基础吴恩达的机器学习在知乎上找到的吴恩达的课程太多了，做个简单整理归纳！
Zhuang_Qizhi·2019-04-29 16:00

机器学习——梯度下降算法数学推导

在机器学习中，我们构建的模型，大部分都是通过求解代价函数的最优值进而得到模型参数的值。那么，对于构建好的目标函数和约束条件，我们应该如何对其进行求解呢！在机器学习中，最常用的优化方法是梯度下降法。梯度下降法或最速下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。假设f(x)是Rn上具有一阶连续偏导数的函数。要求解的无约束最优化
Baby-Lily·2019-04-21 22:00

卷积神经网络的数学推导及简单实现

先来看一个网络：这是一个简单的CNN的前半部分，不包含全连接层，而且已有一个卷积层和一个池化层，卷积核大小是2X2，步长1，Padding为0，Pooling操作为MaxPooling，大小同样是2x2先来看正向的计算，卷积操作就没什么好说的了，不了解的可以随便百度一下，下面直接写公式：是节点的加权输入，是激活函数ReLUself.activative=lambdax:np.maximum(0,x
迎风漂扬·2019-04-11 11:16

神经网络的数学推导及简单实现

如图所示，先画一个简单的神经网络，输入是一个向量（x1,x2,x3,x4）对于每一个所有的隐藏层和输出层的节点都有：：不同层之间节点的连接权重：上一层节点的输出值：该节点的输入值：该节点的输出值：激活函数，这里采用ReLU函数self.activative=lambdax:np.maximum(0,x)#激活函self.dirivative=lambdax:1ifx>0else0#导数例如对所有隐
迎风漂扬·2019-04-10 13:59

程序员也需要感性

人需要感性，idea更能给人一种直观的感受，理解算法的合理性，数学推导只是用一种严谨的话表达出来而已。就好比一个梨很甜，你可以说它含糖量95%，但真的有多甜只有你咬一口才知道吧。
Snail_For_Five·2019-03-27 22:20

神经网络中BP算法的数学推导

神经网络中的BP（误差反向传播）网络算法的数学推导网上找了很多资料感觉都没说清楚，这学期旁听自动化学院神经网络课后，感觉算法终于理清了。最后结合一个很简单的小例子加深理解。
ShenHang_·2019-03-27 11:41

[算法分析]GAN的数学原理 - 从生成模型到信息熵

文章目录生成模型为什么需要GAN[2]GAN的结构GAN的数学推导过程算法流程GAN的数学基础-散度信息熵交叉熵[9]散度：分布的不相似度[11]参考文献生成模型在概率统计理论中,生成模型是指能够随机生成观测数据的模型
OneLonelyTree·2019-03-21 14:45

GAN入门经典资料

https://www.leiphone.com/news/201707/1JEkcUZI1leAFq5L.html此链接深入浅出的介绍了GAN的原理与数学推导，笔者看了之后觉得很不错，适合初学者看，当一下搬运工
AndrewGSD·2019-03-20 20:12

luoguP1390 公约数的和 数学推导_双倍经验

luoguP1390公约数的和数学推导_双倍经验Code:#include#include#definesetIO(s)freopen(s".in","r",stdin)#definelllonglong
EM-LGH·2019-03-16 14:00

最小公倍数&&最大公约数

最大公约数就是采用常规的辗转相除法，也就是欧几里得算法，其建立的理论依据为：gcd(a,b)=gcd(b,a%b)，其中一定要保证a>b，这里数学推导不给出;gcd函数计算两个数的公约数，然后转换为a%
宋霖轩·2019-02-18 00:00

PCA算法的详细数学推导

PCA的数学推导原理介绍PCA算法是一个用途非常广的降维手段，这种方法其实是一种特征提取方法（featureextraction），是对原始特征进行变化之后的降维压缩，需要注意的是，这并不是特征选择（featureselection
DZF_zuishuai·2019-02-17 03:11

PCA算法的详细数学推导

PCA的数学推导原理介绍PCA算法是一个用途非常广的降维手段，这种方法其实是一种特征提取方法（featureextraction），是对原始特征进行变化之后的降维压缩，需要注意的是，这并不是特征选择（featureselection
DZF_zuishuai·2019-02-17 03:11

原来拉格朗日乘子法这么简单！

注意，本篇博客只是简单的对拉格朗日乘子法进行介绍和数学推导，并非严格的数学证明！拉格朗日乘子法前面提到，我们往往会遇见带有条件约束的优
lost-person·2019-02-09 00:00

递归树： 如何借助树来求解递归算法的时间复杂度

我们都知道，递归代码的时间复杂度分析起来很麻烦，我们在排序（下）那里讲过，如何利用递推公式，求解归并排序的时间复杂度，但是，有此情况，比如快排的平均时间复杂度的分析，用递推公式的话，会涉及非常复杂的数学推导
every__day·2019-01-21 11:15

机器学习算法（3）——线性回归与逻辑回归

线性回归线性回归的数学推导主要涉及到以下几个知识点。1.利用矩阵的知识对线性公式进行整合2.误差项的分析3.似然函数的理解4.矩阵求偏导5.线性回归的最终求解例子本故事纯属虚构如有雷同那肯定是巧合。
菜鸟知识搬运工·2019-01-19 11:49

观远AI实战 | 机器学习系统的工程实践

这些文章中绝大多数内容都跟酷炫的新模型、高大上的数学推导有关。但是PeterNorvig说过，“Wedon
观远数据·2019-01-17 00:00

什么是过拟合 (Overfitting)

dropout教程PyTorch:dropout教程Theano:l1l2regularization教程今天我们会来聊聊机器学习中的过拟合overfitting现象,和解决过拟合的方法.注:本文不会涉及数学推导
qq_36553031·2019-01-15 18:53

深度学习 Python 入门与实战

深度学习的复杂性和难点主要体现在神经网络模型的数学推导、神经网络模型的优化，以及如何构建一个优秀的深度学习模型解决实际问题。
csdn人工智能头条·2019-01-14 19:00

GBDT与xgb区别，以及梯度下降法和牛顿法的数学推导

2018博客之星评选，如果喜欢我的文章，请投我一票，编号：No.009支持连接,万分感谢！！！为什么要介绍梯度下降法和牛顿法那？这里提及两个算法模型GBDT和XGBoost,两个都是boosting模型。GBDT和xgb的目标函数是不同的，同时针对其目标函数中的误差函数L(θ)的拟合方式也有差异：GBDT利用一阶泰勒展开两项，做一个近似xgboost利用二阶泰勒展开三项，做一个近似言为之意，GBD
IT界的小小小学生·2019-01-05 15:32

BP算法精讲(从原理到数学推导)

首先介绍一下，博主是受到了这个视频的启发https://www.bilibili.com/video/av16577449。在此基础之上，使用数学的语言对我们的BP算法进行了相应的推导。因此在看文章前，可以先看一下这个视频，从而对我们的BP算法有一个直观的理解，这样也有助于你理解我们的运算。这里是一个具有两个隐藏层的前馈神经网络，我们的目的就是更新他们的权值，使得网络可以满足我们的要求。实际上神经
Blibo·Oakenshield·2019-01-04 15:19

[Learning-from-data]有限假设空间的可学性

明白机器学习中的通用理论,然后在细化到数学推导,之后再明白局限性以及改进;辅助以代码.笔记.防止看得太过于枯燥.-Whatislearning?-Canamachinelearn?
csdn0006·2018-12-12 21:03

EM算法-机器学习中的隐变量估计利器

本文面向对象是热爱机器学习并渴望深入研究的小伙伴们，文章风格多以数学推导为主，每一步推导都会附带笔者自己的理解，希望大家在和笔者共同研究的过程中，一起感受数学的严谨和美～首先，说起机器学习，不得不说一下周志华老师的西瓜书
溪鹤·2018-12-10 13:45

机器学习反向传播算法的数学推导

这一章对于深度学习的介绍非常浅显，没有很深入的对其中的知识进行挖掘，也没有很复杂的数学推导。博主在这里对反向传播算法进行数学推导，这里我使用的方法和周老师有些不同，或许更方便一些。
Yolo_1996·2018-12-09 00:00

机器学习——支持向量机SVM（一）

在之前做数学建模的时候就有使用过支持向量机的有关知识，但是对于支持向量机的理解一直不是很深刻，尤其是数学推导部分还是存在一些问题。
Yolo_1996·2018-12-08 00:00

利用Python通过频谱分析和KNN完成iphone拨号的语音识别

数学推导固然重要，但写那个实在是太
jingsupo·2018-12-04 11:00

深度学习CNN提升性能的方法总结

这里只是做一个各种方法的总结和简述，并不会很详细的说明怎么去实现和一些数学推导，如果有需要的可以看我后面的博客或者是其他CSD
小李好好学·2018-12-03 23:02

Matlab之数据回归分析 --- 最小二乘估计曲线拟合

文章目录1、最小二乘估计的概念2、Matlab直线拟合2.1、直线拟合的数学推导2.2、Matlab代码2.3、绘制效果3、多项式曲线拟合3.1、曲线拟合的数学推导3.2、Matlab代码3.3、绘制效果
ReCclay·2018-11-27 22:32

最小二乘法的数学推导

网上看到的最小二乘法都是互相抄来抄去，一错一大片，连标点符号都错的一样，其实整个推导过程并不是很难的一件事，只需要简单的一步步按照最小化损失函数就可以得到，最终我们需要得到的线性方程为y^=β0+β1x^\hat{y}=\beta_0+\beta_1\hat{x}y^=β0+β1x^损失函数采用欧式距离定义，L=∑i=1n(yi−y^i)2\mathcal{L}=\sum_{i=1}^n(y_i-
洗脚看电视·2018-11-12 17:36

GAN的数学推导和案例应用

本章涉及到的知识点清单：1、数学期望的定义2、KL散度的定义3、零和博弈4、GAN的工作原理5、GAN的目标函数6、求解D的最优解7、反求解G使得G和D的概率分布差异最小8、案例之GAN实现拟合二次函数在推导GAN公式之前，需要预备一些数学期望和KL散度的知识点一、数学期望的定义期望：在概率论中，将实验中每次可能产生的结果的概率乘以其结果的总和，反映随机变量平均取值的大小。根据其随机变量的取值范围
PrivateEye_zzy·2018-11-12 11:44

国内知名独角兽 语音信号处理算法工程师招聘

岗位要求：1、具备扎实的数学基础，数学推导能力，
Tudou_ee44·2018-11-09 16:06

机器学习入门视频总结

不过鉴于我并没有找到算法类的工作(可能就是因为我看不懂一些视频中的数学推导)，这种看很多视频的学习方式是个反面教材。
huobumingbai1234·2018-11-08 20:28

机器学习笔记——梯度下降（Gradient Descent）

梯度下降算法（GradientDescent）在所有的机器学习算法中，并不是每一个算法都能像之前的线性回归算法一样直接通过数学推导就可以得到一个具体的计算公式，而再更多的时候我们是通过基于搜索的方式来求得最优解的
Peter_Huang0623·2018-11-08 17:50
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