数学推导第8页

拉格朗日乘子法的简单数学推导

拉格朗日乘子法公式结论原问题转换问题其中推导过程一、隐函数将自变量展开成向量形式则等式存在隐函数使得令隐函数偏导数对于等式（方程）有式的隐函数，对其两边同时进行求导得二、原问题的转换原问题结合等式可以等价为对式求解，即为观察式，等式中含有共同项，式子两侧同除以共同项，可以变换为将式依次带入式，得令代入得同时，式可变换为结合式，即可等价于意其即为式的最优解证毕。©

andyhacker·2022-08-06 15:47

Python:机器学习：SVM（SVR）（GA遗传\grid网格）

目录0前言（优缺点）1了解SVM/SVR2了解SVM数学推导2.1从低维映射到高维（独特）2.2找出w和b3了解SVR数学推导3.1松弛变量4掌握python代码应用4.1调节c和g4.2核函数的选择4.3

谨谦呀·2022-08-01 07:17

如何进行论文写作？

研究方法科学地论证，以数学推导或实验的方式证明自己所做的工作。例如，探究上传视频的播放量，可使用后台数据查看观众性别，年龄分布等结果/讨论透过现象看本质，分析结果。看视

yizhi_hao·2022-07-28 21:09

高斯过程部分数学推导

已知高斯过程：任意给定一批样本点X=[x1,x2,...,xn]\mathbf{X=[x_1,x_2,...,x_n]}X=[x1,x2,...,xn]为其随机分配F=[f(x1),f(x2),...,f(xn)]\mathbf{F=[f(x_1),f(x_2),...,f(x_n)]}F=[f(x1),f(x2),...,f(xn)]，F\boldFF服从多维高斯分布。假设F\mathbf{F}

孤独腹地·2022-07-10 07:37

循环神经网络RNN入门介绍

目录一、RNN基本结构及数学推导二、RNN的缺陷及改进方法三、长短期记忆网络（LSTM）四、门控循环单元（GRU）4.1GRU的前向传播4.2GRU的训练过程4.3GRU的优势一、RNN基本结构及数学推导

wendy_ya·2022-07-09 07:06

matlab bp神经网络工具箱_Matlab神经网络工具箱的使用

笔者也是机器学习的小白一枚，想要对神经网络进行一些了解，但大部分资料要么是介绍众所周知的基本概念，要么就是进行晦涩难懂的数学推导，对初学者不太友好。

weixin_39590566·2022-07-01 23:29

P2181 对角线

*;/*数学推导，当顶点小于4时不可能有交点，当顶点等于四时有且只有一个

陈毓辰·2022-06-29 23:29

BilSTM 实体识别_NLP实战-中文命名实体识别

前言：本文章将通过pytorch作为主要工具实现不同的模型（包括HMM，CRF，Bi-LSTM，Bi-LSTM+CRF）来解决中文命名实体识别问题，文章不会涉及过多的数学推导，但会从直观上简单解释模型的原理

weixin_39699163·2022-06-23 07:57

2.数据及其预处理

1.数据样本矩阵一般数据集的构造形式：一行一样本，一列一特征，以下为一个示例姓名年龄性别工作经验月薪A22男25000B23女36000C25男37000在数学推导中，常用$x={x_1,x_2,\cdots

Wang-YL·2022-06-19 15:00

MPC模型预测控制数学推导以及MatLab实现

文章目录最优化控制SISO系统MIMO系统MPC基本概念滚动优化最优化建模二次规划MPC建模各向量维度代码实现最优化控制研究动机：在一定的约束条件下达到最优的系统表现。关于最优的，举个车变道的例子，从表面上来看，轨迹1行车轨迹很平滑，很舒适，没有什么急转弯；轨迹2是快速的，但是假如前面有了障碍物，也需要一种快速的紧急避障能力，所以关于最优的，还得分析特定的情况。SISO系统轨迹跟踪的性能表示：∫0

_Kagome·2022-06-17 07:33

机器学习之梯度下降法数学推导--回归

前言本来对数学没什么感觉的，但是停摆了一年复习考研，于是开始对数学有些感觉了，之前看到《机器学习实战》中第五章中梯度上升法，使用了一个它所谓的十分简单的推导，一直好奇怎么个简单法，于是重新学习机器学习的相关算法，这次将主推数学推导

会打代码的扫地王大爷·2022-06-13 07:44

吴恩达老师机器学习课程--神经网络

图片的分类问题二、神经元与大脑起源：用来模拟大脑的算法我们几乎可以将任何传感器接入大脑主要学习将它应用于现代机器学习技术三、神经网络结构及表达神经网络模型：（逻辑单元）组成单元：输入，隐藏层，权重，输出，如图所示数学推导

dayday up·2022-06-12 15:39

基于pytorch的MNIST手写数字识别

60000张训练集28*28的灰度图像及标签10000张测试集28*28的灰度图像及标签二、神经网络结构两层全连通神经网络：输入层：784隐藏层：80（自定）输出层：10三、传播过程四、交叉熵损失函数BP算法数学推导五

仲夏夜之梦xz·2022-06-12 09:11

独孤九剑第七式-物以类聚人以群分（K-means模型）

文章目录前言K-means模型讲解⚡️K-means模型思想⚡️K-means聚类算法步骤⚡️K-means聚类算法数学推导K-means模型中K值得选取⚡️拐点法⚡️轮廓系数法K-means模型实战⚡️

吃猫的鱼python·2022-06-01 07:09

逻辑回归三部曲——逻辑回归(logistics regression)原理-让你彻底读懂逻辑回归

如果想更深刻地探索逻辑回归的数学推导，可以去看逻辑回归的由来一文，数学基础

阿黎逸阳·2022-05-21 07:30

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（3）

基础知识本章节涉及的矩阵知识，放在下方，需要深入研究的同学可以看一下矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（矩阵求导——本质篇）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/263777564矩阵求导公式的数学推导

Reedsway在重庆·2022-05-20 07:39

卷积神经网络(CNN)反向传播算法推导

多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂，即使是纯数学公式也比较好理解。而卷积神经网络相对比较复杂，在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式

Tom Hardy·2022-05-02 07:16

自己动手实现一个全连接神经网络模型

自己动手实现一个全连接神经网络模型代码实现激活函数函数实现单层网络实现全连接神经网络模型实现数据集加载进行训练与预测模型性能统计数学推导梯度下降链式求导法则写在最后代码实现激活函数函数实现神经网络模型中常用的激活函数有

灵刃酒水管理员·2022-05-02 07:01

机器学习之降维方法PCA与因子分析

文章重在python实现，不是数学推导。喜欢推到的同学可以参考文章目录主成分分析(PCA)1、原理2、基本流程3、优缺点4、python实战利用python实现利用sk

小磊要努力哟·2022-05-02 07:30

汽车质心绝对加速度数学推导和滑模控制实例

1.线性二自由度汽车质心绝对加速度在车辆坐标系下的公式在汽车线性二自由度微分方程那篇博客中，我具体推导了$a_y$，但是用了近似和忽略。下面将用向量的方法，详细推导出$a_x、a_y$。下面是推导的过程：$$\begin{aligned}a&=a_\tau+a_n\&=\overset{

静候佳茵·2022-04-27 21:00

python-opencv学习笔记（九）：图像的仿射变换与应用实例

图像平移图像平移的数学推导简单来说，图像的本质可以看做一个三维矩阵，第一维为长度，第二维是宽度，第三维是通道数(RGB)，如果一张图在python中是一个变量image，那么其长宽即width，height

submarineas·2022-04-25 07:05

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法26：随机森林

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab自从第14篇文章结束，所有的单模型基本就讲完了。而后我们进入了集成学习的系列，整整花了5篇文章的篇幅来介绍集成学习中最具代表性的Boosting框架。从AdaBoost到GBDT系列，对XGBoost、LightGBM和CatBoost作了较为详细的了解。本文作为集成学习的最后一篇文章，来介绍与Boosti

风度78·2022-04-22 07:33

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法23：kmeans聚类

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab聚类分析（ClusterAnalysis）是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法，将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法（HierarchicalClustering）、k均值聚类（K-meansClustering）、模糊聚类（Fuz

风度78·2022-04-22 07:02

【相机标定与三维重建原理及实现】学习笔记1——相机模型数学推导详解

目录前言一.小孔成像模型二.坐标系的变换1.世界坐标系到相机坐标系的变换（刚体变换）[xw^→xc^\boldsymbol{\hat{x_{w}}}\rightarrow\boldsymbol{\hat{x_{c}}}xw^→xc^]2.相机坐标系到图像坐标系的变换（射影变换，基于小孔成像模型）[xc^→xp^\boldsymbol{\hat{x_{c}}}\rightarrow\boldsymb

ViolentElder·2022-04-21 07:34

深入浅出HTTPS协议，RSA算法，对称加密，非对称加密，数字签名，数字证书【包含极简又必不可少的数学推导】

网上大多数介绍HTTPS协议和加密传输的文章都要么过于简洁，要么数学公式过多过于深奥。本文将以一种更加清楚地结构，从根本原理上介绍HTTPS协议，RSA算法，对称加密，非对称加密，数字签名，数字证书等概念，会包含基础的数学原理，并且保证极其简明扼要HTTPS协议HTTP的不安全性体现在很多方面，即HTTP的缺点。内容被窃听：即使是加密过的通信内容，也会被窥视到，这点和未加密的通信是相同的，只能说经

Sofice小司·2022-04-17 07:24

原创 | 机器学习数学推导与代码实现30讲.pdf

机器学习Author：louwillMachineLearningLab机器学习数学推导与代码实现30讲已完成，主要包括监督学习模型、无监督学习模型、集成学习模型和概率模型四个大类29个模型和算法。

算法channel·2022-04-16 07:58

机器学习——PCA（主成分分析）与人脸识别

运用于人脸识别1.预处理1.1数据导入与处理2.人脸重构3.人脸识别4.人脸图像降维与可视化5.其他5.1内部函数定义5.2数据集及资源总结系列文章目录本系列博客重点在机器学习的概念原理与代码实践，不包含繁琐的数学推导

@李忆如·2022-04-16 07:25

深度学习笔记——CNN中的数学推导

参考：矩阵求导术刘建平pinard前向传播一般输入的张量维度的格式有两种一种是channels_last:(batch_sizes,height,width,channels)一种是channels_first:(batch_sizes,channels,height,width)卷积层记s为卷积步长stride\记s为卷积步长stride记s为卷积步长stride，p为padding填充的大小\

廣阝·2022-04-16 07:35

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 A2C with baseline

目录1.引言2.数学推导3.算法1.引言我们上次介绍了利用到了baseline的一种算法：REINFORCE。

ZDDWLIG·2022-04-11 07:34

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Baseline 基本概念

目录1.引言2.数学推导2.1引理2.2改进的策略梯度2.3蒙特卡罗模拟3.baseline的选择1.引言我们前面讲过策略梯度下降算法，现在来介绍一种加快收敛速度的方法：设置Baseline。

ZDDWLIG·2022-04-05 07:59

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Dueling Network

目录1.引言2.数学推导2.1最优价值函数2.2最优状态函数2.3优势函数3.网络结构3.1优势网络3.2状态网络3.3新的DQN1.引言我们之前学习了许多DQN的优化技巧，现在我们再来看看一种有趣的DQN

ZDDWLIG·2022-04-04 07:54

机器学习学习整理（一）前言与线性回归

文章目录前言一、简短的预备知识二、线性回归数学推导：基于numpy实现线性回归总结前言博主是一名普通的EE大三学生，专业分流在电子-生医院系，因为实验和工作需要，目前在自学deeplearning，开这个专栏为了用自己的数学知识来解释一些公式推导

冬阳thu·2022-04-03 07:40

基于Pytorch的强化学习(DQN)之Sarsa算法

目录1.引言2.数学推导2.算法步骤1.引言我们现在来学习一下强化学习中一种常用的算法：Sarsa算法。

ZDDWLIG·2022-03-27 07:47

基于Pytorch的强化学习(DQN)之 Multistep TD target

目录1.引言2.数学推导3.文献1.引言我们之前已经学习了Sarsa算法和Q-learning算法，我们知道这两者都是基于TD算法的，我们又知道TD算法效果改变受TDtarget影响，我们思考一下，如果我们选用包含真实信息更多的

ZDDWLIG·2022-03-27 07:42

基于Pytorch的强化学习(DQN)之Q-learning

目录1.引言2.数学推导3.算法1.引言我们上次已经介绍了Saras算法，现在我们来学习一下和Saras算法非常相似的一个算法:Q-learning算法。

ZDDWLIG·2022-03-27 07:42

高斯过程回归（GPR）—— 数学推导

补充知识点：1.高斯分布；2.条件概率P的值：P=N(u,E)？？posterior：后验分布GP：连续域上，无限多个高维随机变量（高斯分布）所组成的随机过程。：高维高斯分布GPR可从两个视角观察权重空间角度和函数空间角度，二者结果一样，但函数空间角度更加简单。1.权重空间角度GPR=BayesianLR+KernalTrick2.权重空间到函数空间因为f(x)的协方差函数cov是一个核函数，因此

满腹的小不甘_静静·2022-03-23 08:47

基于Pytorch的强化学习(DQN)之策略学习

目录1.引言2.数学推导2.1状态价值函数2.2策略梯度2.3蒙特卡罗近似3.算法1.引言我们上次讲到了价值学习，这次我们来看看基于策略的学习，我们状态价值函数能够描述当前状态下局势的好坏，如果越大那局势不就会越好吗

ZDDWLIG·2022-03-23 07:26

莫烦 Python 激励函数

Theano激励函数教程Tensorflow激励函数教程PyTorch激励函数教程今天我们会来聊聊现代神经网络中必不可少的一个组成部分,激励函数,activationfunction.注:本文不会涉及数学推导

zhuimengshaonian66·2022-03-21 07:30

labview python opencv_OpenCV官方教程中文版（for Python）pdf+自己编写的全套目录

而我翻译的这本书是来源于OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用OpenCⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要是能解决实

weixin_39906358·2022-03-20 07:41

python编写opencv-OpenCV官方教程中文版（for Python）pdf+自己编写的全套目录

而我翻译的这本书是来源于OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用OpenCⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要是能解决实

weixin_39836898·2022-03-20 07:40

双目立体视觉系统

数学推导是

AndyCheng_hgcc·2022-03-20 07:47

量子计算学习（2）：数学推导量子门作用

量子计算态矢量子门在BlochSphere中的表现绕XYZ轴旋转绕特定轴旋转旋转的ZY分解这一部分主要介绍量子计算涉及到的一部分数学知识（主要为线性代数），以及量子门在BlochSphere的作用表现态矢在上文有提到量子态可以用线性代数中的向量来描述（比如单量子比特为一个2为矢量）。在量子理论中，描述量子态的向量被称为态矢，分为左矢和右矢，也就是上文提到的bra和ket。右矢（ket）：∣φ>=[

Zccccccc_tz·2022-03-14 10:01

如何用python进行回归分析_python数据分析——在python中实现线性回归

而至于线性回归的数学推导、线性回归具体怎样工作，参数选择如何改进回归模型将在以后说明。回归回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。有许多可用的回归方法。

weixin_39712705·2022-03-11 07:22

通用评估神经网络鲁棒性方法—CLEVER

该论文涉及到大量的数学推导，需要沉下心来慢慢琢磨。论文链接：

鬼道2022·2022-03-11 07:00

深度学习——从感知机到BP神经网络

从感知机到神经网络2、激活函数3、几种激活函数3.1sigmoid函数3.2tanh激活函数3.3ReLU函数4、小结三、误差反向传播算法及BP神经网络1、误差反向传播算法2、梯度下降法2.1梯度下降法的数学推导

一棵Lychee·2022-03-09 08:31

算法笔记-贪心算法

如果证明贪心算法的可行性需要复杂的数学推导，但是通过简单的举例演示更容易让我们理解这种算法思想，有助于我们在实际中运用。

黑子.·2022-02-28 07:12

GAN（对抗生成网络）原理及数学推导

本文主要涉及GAN网络的直观理解和其背后的数学原理。参考课程：计算机视觉与深度学习北京邮电大学鲁鹏概述在所有生成模型中，GAN属于“密度函数未知，直接硬train”的那一类，和密度函数可定义的PixelRNN/CNN以及变分自编码器VAE有本质区别。假设现在我们想做人脸的生成任务。我们希望能找到人脸图像的真实分布，这样直接在这个分布上随便取点，得到的都是人脸的图像。但是分布非常复杂，且无法知道。所

琦子k·2022-02-27 10:27

变分自编码器（VAE）直观理解and 数学推导

琦子k·2022-02-27 10:57

练习推导一个最简单的BP神经网络训练过程【个人作业/数学推导】

写在前面各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽，故不在此过多赘述。本文重点在于由一个“最简单”的神经网络练习推导其训练过程，和大家一起在练习中一起更好理解神经网络训练过程。一、BP神经网络1.1简介 BP网络（Back-PropagationNetwork）是1986年被提出的，是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一，用于函数逼近、模型识

姜子牙会更好·2022-02-21 19:00

机器学习求解自由落体的重力加速度

牛顿，物理界的大神，1643年出生于英国的一个小村，根据自由落体现象发现万有引力，他所在的那个时代，应该还没有机器学习这个概念，但是:他通过数学推导得出了重力加速度常量G，并且公布自由落体运动的表达式为

烨枫_邱·2022-02-16 07:45

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