数理第37页

高等代数理论基础43：子空间的直和

子空间的直和直和定义：设是线性空间V的子空间,若,分解式是唯一的,则称为直和,记作例：三维几何空间V中,用表示一条通过原点的直线,表示一张通过原点且与垂直的平面,则是直和定理：是直和等式只在全为零向量时才成立证明：推论：是直和证明：定理：设是V的子空间,令,则证明：定理：设U是线性空间V的一个子空间,则存在子空间W使证明：推广定义：设是线性空间V的子空间,若的分解式是唯一的,则该和称为直和,记作定

溺于恐·2023-01-26 06:40

奥巴马：我们为什么要上学 - D2作业

段落1：你们需要在数理科学课程上学习的知识和技能，去治疗癌症、艾滋那样的疾病，和解决我们面临的能源问题与

KarenLiu_8a94·2023-01-26 05:14

计算机配色模型中存在的限制点

一、传统配色模型中存在的问题对于不透明的混浊介质而言，计算机配色理论是指由K-M光学模型和色料加和混合模型组成的K-M单常数理论和K-M双常数理论，K-M单常数理论多用于织物配色（适用于着色剂散射系数相对于基底而言接近于零的场

申申申申申申·2023-01-26 05:13

一名澳洲博士学生的一年

今天的故事主人公是一名博士，普通，也不普通；普通是因为，他也和大多数理工男博士一样；每天赶实验、压力大，可能还掉头发；离诺贝尔奖还很远，但已经离诺贝尔很近了。

博事说·2023-01-26 02:52

五月份组队学习【吃瓜教程】Task02打卡笔记

笔记部分内容来源于网络检索，如有侵权联系可删本次学习针对的对象：有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解

miskirito·2023-01-25 11:52

人工智能“六步走”学习路线

、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计

Bennyee·2023-01-25 10:49

torch.nn.functional.embedding的参数理解，尤其是weight

介绍一下我们常用的嵌入函数torch.nn.functional.embedding，先看一下参数：torch.nn.functional.embedding(input,weight,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq=False,sparse=False)。我们常使用的就是前两个参数。input是在词向

Rouge-Eradiction·2023-01-25 07:40

pytorch之detach()函数理解

https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/95498211https://blog.csdn.net/weixin_33913332/article/details/93300411?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7Edefaul

kaims·2023-01-24 15:37

Matlab概率论与数理统计实践-假设检验

题目：某车间用一台包装机包装某食品，包得的袋装重是一个随机变量，它服从正态分布。当机器正常时，其均值为0.5公斤，标准差为0.015。某日开工后检验包装机是否正常，随机地抽取所包装的9袋，称得净重为（公斤）:0.4970.5060.5180.5240.4980.5110.520.5150.512问机器是否正常？若总体σ²未知，是否有理由猜测包装食品的平均净重为0.5公斤？问题理论分析：该题为假设检

cartes1us·2023-01-24 10:37

计算机在化学化工中的应用第四版答案,计算机在化学化工中的应用

计算机在化学化工中的应用出版时间：2005年03月定价：22.10ISBN：9787040164251所属分类：计算机•网络计算机•网络>行业软件及应用标签：综合化学工业科技高等教育教材教材计算机与互联网数理化计算机专业大学教材教辅与参考书本书是介绍计算机在化学化工中应用的实用基础教材

培根悖论唠唠嗑·2023-01-23 14:36

Datawhale 2021.7集成学习笔记

Dtawhale集成学习Github开源地址CH1-机器学习数学基础python笔记（基于讲义和自己的笔记）机器学习数学基础基于python-B站视频高等数学和线性代数概率论和随机过程初步数理统计（极大似然估计

今夜我说·2023-01-23 10:24

Matlab数值剔除

坏值判断准则就不多啰嗦，数理统计中都有。代码如下：[m,

lch737171__·2023-01-22 01:57

离散数学——第三章命题逻辑的推理理论

引言数理逻辑：是用数学方法来研究推理的形式结构和推理规律的数学学科。推理：从前提推出结论的思维过程。前提：已知的命题。结论：指从前提出发应用推理规则推出的命题。推理定律——重言蕴含式

故梦连城·2023-01-21 12:08

matlab假设检验摘要,MATLAB数据统计和分析：参数估计和假设检验

掌握参数估计和假设检验这两个数理统计的最基本方法，方能有效地对数据进行描述和分析。文章目录参数估计和假设检验参数估计1.点估计1.最大似然法2.矩法2.区间估计假设检验1.方差已知时的

4564344·2023-01-21 09:30

数理统计SPSS软件实验报告二--参数估计

实验报告内容：1、实验目的：熟练掌握利用SPSS进行参数估计的实现方法。2、实验要求：(1)利用SPSS软件求未知参数的点估计；(2)利用SPSS软件求未知参数的置信区间。3、仪器用具及材料：PC机，SPSS软件4、实验内容：一、测厚仪有两台测厚仪，由一个人按同一规程操作对某一批产品的厚度进行测量，所得的数据如下：第一台所测数据：1.29，1.31，1.3，1.3，1.33，1.33，1.3，1.

Py小杨·2023-01-21 09:29

李永乐复习全书概率论与数理统计第七、八章参数估计及假设检验

目录第七章参数估计第八章假设检验例题八例4 从两个煤矿各抽样数次，分析其含灰率（%），结果如下。假设各煤矿的含灰率分别服从正态分布，问甲、乙两煤矿的含灰率有无显著差异（取显著性水平α=0.05\alpha=0.05α=0.05）？练习八2.已知X∼N(μ1,σ12),Y∼N(μ2,σ22)X\simN(\mu_1,\sigma_1^2),Y\simN(\mu_2,\sigma^2_2)X

古月忻·2023-01-21 08:54

AI工程师技术学习进阶指南

数学基础微积分《北京大学高等数学B》线性代数北京大学出版社，《线性代数简明教程》MIT的线性代数公开课概率论与数理统计李航《统计学习方法》朴素概率论钟开来概率论朴素统计学理论北京大学出版社，《概率论与数理统计下册

保护我方鲁班七号·2023-01-20 13:08

人工智能复习题

一、人工智能研究的方法及途径1.符号主义学派（逻辑主义、心理学派、计算机学派）主要观点：AI起源于数理逻辑，人类认知的基元是符号，认知过程是符号表示上的一种运算代表性成果：厄尔和西蒙等人研制的称为逻辑理论机的数学定理证明程序

Adele小歌迷·2023-01-20 05:53

Module: tf.keras.losses 理解

损失函数理解BinaryCrossentropy参数解释CategoricalCrossentropy参数解释SparseCategoricalCrossentropy参数解释BinaryCrossentropytf.keras.losses.BinaryCrossentropy

xmu_rq·2023-01-19 13:52

YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7正负样本匹配、YOLO3损失函数理解

YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7正负样本匹配、YOLO3损失函数理解文章目录YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv7正负样本匹配、YOLO3损失函数理解前言一、正负样本匹配

Chaoy6565·2023-01-19 09:19

正则化(regularization)

正则化(regularization)在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。

xjbzju·2023-01-18 20:49

线性代数中的正则化(regularization)（zz）

正则化(regularization)在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。

JasonLiu1919·2023-01-18 20:38

人工智能（第一章绪论）

这段漫长的时期中，数理逻辑、自动控制理

chy3232·2023-01-18 17:04

SVD——奇异值分解的原理机制

篇章目录背景一、SVD用途概况优缺点分析主要应用领域二、预备知识1.线性代数、概率论与数理统计常用分布2.隐形语义含义：隐形语义检索（LSI）*3.PCA降维算法原理与应用三、SVD概念与求解1.与PCA

_Jacklong·2023-01-18 11:24

随机变量的数字特征（概率论常用知识）

随机变量的数字特征本文内容主要参考自1、《概率论与数理统计》第2版，徐全智、吕恕编，高等教育出版社；2、黄庆明老师课件。

zhulf0804·2023-01-18 10:11

概率论与数理统计（4）--泊松分布、指数分布与爱尔朗分布

在排队论中，我们经常见到上面三种分布，即泊松分布、指数分布和爱尔朗分布。我们详细整理一下。1.泊松分布在我们的日常生活中，大量的事件发生是有其固定频率的。就比如下面的例子：某医院平均每小时出生3个婴儿某公司平均每10分钟接到1个电话某超市平均每天销售4包xx牌奶粉某网站平均每分钟有2次访问我们可以预估上述事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。就比如，我们已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时

爱听雨声的北方汉·2023-01-18 09:19

概率论与数理统计（3）--指数分布函数及其期望、方差

1.什么是指数分布设随机变量X具有如下形式的密度函数，那么则称X服从参数为θ的指数分布,记为X~EXP(θ).指数分布的分布函数为：2.指数分布的期望和方差①数学期望如果X服从参数为λ(λ>0)的指数分布,那么指数分布X~EXP(θ)的数学期望：λ②方差设X服从参数为λ(λ>0)的指数分布,指数分布X~EXP(θ)的方差：λ^2。总结一下，我们经常遇到的指数分布、均匀分布和正态分布的概率密度函数与

爱听雨声的北方汉·2023-01-18 09:49

统计学习基础:数据挖掘、推理和预测_《数据分析第一期》，数据分析基础—“统计学”...

统计学是一门应用学科，来源于数学和概率论数理统计，比这两个基础学科应用更广泛，在这个数据创造价值的社会，统计学正在大放光彩。更重要的是学会了解各种技术背后的基础

weixin_39885469·2023-01-17 15:57

人工智能的过去与未来——萌芽

1943年—M-P模型美国神经生理学家WarrenMcCulloch和数理逻辑学家WalterPitts在合作的《Alogicalcalculusoftheideasimmanentinnervousactivity

知来者逆·2023-01-16 21:38

数据分析避坑必读：让人怀疑人生的七大悖论

数理统计学是数据分析的基础理论，我们之前所有为数据分析所做的工作，比如梳理指标、筛选数据、可视化等等，都是为了我们能够更好地找到数据之间的关系，利用统计学原理对这些关系进行界定和联系。

Leo.yuan·2023-01-16 14:33

学会七大悖论，不管财税还是各大行业让你的数据分析不踩坑

统计学界，我总结了七个悖论数理统计学是数据分析的基础理论，我们之前所有为数据分析所做的工作，比如梳理指标、筛选数据、可视化等等，都是为了我们能够更好地找到数据之间的关系，利用统计学原理对这些关系进行界定和联系

宋懵懵的数据生活·2023-01-16 14:30

数理逻辑 3.8习题 15,16

本人比较懒，只写了能够支持且、或、非的程序不过命题数可为1~26，命题用大写的A~Z表示Code#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;intR(){inta=0,b=1;charc=getchar();while(c'9'){if(c=='-')b=-1;c=getchar();}while(c>='0'&&cM;stackop;stackv;ve

L1ven·2023-01-16 11:24

Pytorch——线性回归和逻辑回归学习笔记

回归回归的分类线性回归线性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法。

風凪、·2023-01-16 10:20

[机器学习] Pytorch19种损失函数理解[上]— L1、MSE、CrossEntropy、KL、BCE、BCEWithLogits loss function

损失函数通过torch.nn包实现。文章目录1基本用法2损失函数（前6种）2-1L1范数损失——L1_Loss2-2均方误差损失——MSELoss2-3交叉熵损失CrossEntropyLoss2-4KL散度损失KLDivLoss2-5二元交叉熵损失BCELoss2-6BCEWithLogitsLoss1基本用法criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=cr

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2023-01-15 17:29

【MSE/BCE/CE】均方差、交叉熵损失函数理解

文章目录1均方误差(MeanSquaredError,MSE)1.1MSE介绍1.2MSE为何不常用于分类1.3那什么常用于分类呢?2二值交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss,BCE)2.1BCE介绍2.2pytorch中的BCELoss与自己实现的区别3交叉熵损失(CrossEntropyLoss,CE)3.1CE介绍3.2分类损失到底怎么得到的3.3pytorch中的CEL

寻找永不遗憾·2023-01-15 17:59

机器学习之线性回归模型

线性回归是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

weixin_30362233·2023-01-15 13:27

人工智能卷积算法

除了信号处理外，卷积运算也常用于概率论与数理统计等其他诸多领域。在线性系统中，卷积用于描述信号（InputSignal）,冲激响应

心随而动·2023-01-15 11:29

Bytetrack复现遇到的问题①Broken pipe

.BrokenPipeError:[Errno32]Brokenpipe根据本篇文章BrokenPipeError:[Errno32]Brokenpipe基于pytorch的训练num_worker参数理解

瑞小希er·2023-01-15 08:28

无题

数理化生我是做不到的。英语单词也很多不认识。只有语文略懂一二。毕竟我是教语文的。线上考试，难免水分多。开着视频，娃们照传答案。女儿让我核实答案。我怀着敬畏之心，拼命想要看懂题目。

沈芏·2023-01-14 00:34

mfc 算方差函数_数理统计|笔记整理（5）——估计量的进阶性质（1）：统计判决函数，UMRUE，Fisher信息量...

传送门：数理统计|笔记整理（4）——估计量的简单性质：矩估计，极大似然估计——————————————————————————————————————大家好！抱歉这一节隔了这么久才发。

weixin_39748928·2023-01-13 21:18

opencv中的颜色通道BGR与常规颜色通道RGB的差异

我在北京工业大学应用数理学院读研究生时，发激光的论文都是发红、绿、蓝颜色的激光，也是由于这是三原色的原因。颜色在计算机中的表示在计算机中，一个像素点的数据对应就是3个值，这三个值代表三原色。

python_xiaofeng·2023-01-13 21:16

最小二乘法实现

原则：以”残差平方和最小”确定直线位置(在数理统计中，残差是指实际观察值与估计值之间的差)数学公式：基本思路：对于一元线性回归模型,假设从总体中获取了n组观察值（X1，Y1）

Victor__Zhang·2023-01-13 16:13

求与下面谓词公式等值的前束范式_数理逻辑（4）——谓词逻辑的等值、范式和推理演算...

tetradecane：数理逻辑(3)——谓词逻辑的基本概念zhuanlan.zhihu.com1.谓词公式的等值与重言蕴含与命题逻辑中的定义完全一致。

V12119w·2023-01-13 16:04

【Matlab数理统计知识点合集】新手入门第十三天

数理统计学习目标1.随机数的产生1.1二项分布随机数1.2泊松分布随机数1.3均匀分布随机数1.4正态分布随机数1.5其他常见分布随机数2.概率密度函数2.1常见分布的密度函数作图2.2通用函数计算概率密度函数值

Luminous烁·2023-01-13 10:39

回归——线性回归

1、作用线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在线性回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析

路Lu727·2023-01-13 09:12

matlab求fisher信息,matlab求解fisher 信息矩阵

现在如何求得这个矩阵本来写了一个m文件，用的是符号函数，但是现在看来对符号函数理解有误但是现在令f输出，输出f=0?

errommel·2023-01-13 08:14

一文说清楚Fluent壁面函数(Y+)和近壁面处理

壁面函数理论及y+的确定0.前言什么叫做壁面函数，为什么引入壁面函数的概念??因为流体无论流动，还是传热、传质都存在边界层。而之所以有壁面函数这个东西，根源就在于边界层理论。

Fluent学习笔记·2023-01-13 07:47

【GIoU loss】GIoU loss损失函数理解

文章目录1引言2问题分析3GIoULoss计算过程4IoU和GIoU对比分析5代码实现IoU与GIoU的对比可视化6感谢链接1引言目标检测任务的损失函数由ClassificitionLoss和BoundingBoxRegeressionLoss两部分构成。BoundingBoxRegressionLossFunction的演进路线是：SmoothL1Loss-->IoULoss-->GIoULos

寻找永不遗憾·2023-01-12 18:35

PyTorch中squeeze()和unsqueeze()函数理解

squeeze(arg)表示若第arg维的维度值为1，则去掉该维度，否则tensor不变。（即若tensor.shape()[arg]==1，则去掉该维度)例如：一个维度为2x1x2x1x2的tensor，不用去想它长什么样儿，squeeze(0)就是不变，squeeze(1)就是变成2x2x1x2。（0是从最左边的维度算起的）>>>x=torch.zeros(2,1,2,1,2)>>>x.siz

Jorwnpay·2023-01-12 17:36

概率和数理统计

均匀分布随机数连续型均匀分布离散型均匀分布正态分布型概率密度函数离散型连续型分布抽样分布随机变量的数字特征平均值列的DIM为1，行为2中位数数据的排序期望和方差[m1,v1]=binostat(n1,p1)协方差和相关系数X=[123;346;742;][R1,P1]=corrcoef(X)x=[123532]y=[235319]R2=corrcoef(x,y)偏斜度和峰度区间估计两个分布一致性检

惊鸿.Jh·2023-01-12 13:15

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