数理

【Pytorch】分割的mask 独热编码转换 scatter 参数理解

scatter_(input,dim,index,src)将src中数据根据index中的索引按照dim的方向填进input中。用于将数据转换为onehot独热编码时，代码如下defto_one_hot(mask,n_class):"""Transformamasktoonehotchangeamaskton*h*wnistheclassArgs:mask:n_class:numberofclas
zhuhaow·2022-12-14 08:32

平均30w+，南大首届AI学院毕业生薪资曝光！00后湖北理科状元要研究AI

这不，一位「数理化生」只差13分就满分的学生余文凯称，自己未来想要研究人工智能。00后逆袭理科状元：未来要研究AI这名学生来自湖北华师一附中高三12班。和千千万万高考学子一起，经历了人生
深度学习技术前沿·2022-12-14 05:40

python矩阵各种运算_Numpy使用大全（python矩阵相关运算大全)-Python数据分析基础2...

numpy（数据结构基础）importnumpyasnp:1、python数据分析主要的功能实现模块包含以下六个方面：（1）numpy——数据结构基础（2）Scipy——强大的数据计算（矩阵计算、信号处理、数理分析等
weixin_39645306·2022-12-14 04:13

工业相机和镜头的参数理解、选型、打光方案总结（附参考案例）

文章目录1.工业相机分类：2.工业相机相关参数：3.工业相机镜头相关参数①焦距②接圈③光圈④景深⑤最大CCD尺寸⑥接口⑦视野范围⑧工作距离⑨光学放大倍数⑩数值孔径4.工业相机选型注意：5.工业相机镜头选型注意：6.如果已知被测物体的尺寸，选择工业相机和镜头步骤：7.光源的分类与选择、打光方式的选择:1.工业相机分类：2.工业相机相关参数：各类数据接口：GIGE：千兆网接口的工业相机，应用中还是非常
Wenli Shen·2022-12-13 11:23

GitModel-动手学数理统计_04（python）

1动手学数理统计_04github上pdf版本及ipynb版本：https://github.com/cx-333/Math-Modeling目录1动手学数理统计_041.11假设检验之似然比检验与Bootstrap
，。！__·2022-12-13 04:43

GitModel-动手学数理统计_03（python）

1动手学数理统计_03github上pdf版本及ipynb版本：https://github.com/cx-333/Math-Modeling目录1动手学数理统计_031.9假设检验之基本思想1.10假设检验之正态总体参数的假设检验
，。！__·2022-12-13 04:42

GitModel-动手学数理统计_02（python）

1动手学数理统计_02github上pdf版本及ipynb版本：https://github.com/cx-333/Math-Modeling目录1动手学数理统计_021.6参数估计之点估计的方法：极大似然估计
，。！__·2022-12-13 04:12

课程设计书五子棋AI算法及其实现

权值法在数理统计中，有一种名为蒙特卡洛法的方法常被使用，其主要内容为：根据事件出现的概率估计某些特征，并将其作为问题的解。权值法实现五子棋AI利用的就是这个原理。
怀化第一深情·2022-12-12 16:18

离散数学与组合数学-数理逻辑-02谓词演算及其形式系统

文章目录第二章谓词演算及其形式系统个体谓词和量词谓词演算永真式谓词公式的前束范式一阶谓词演算形式系统谓词逻辑的等值演算与推理第二章谓词演算及其形式系统个体谓词和量词谓词演算永真式谓词公式的前束范式一阶谓词演算形式系统谓词逻辑的等值演算与推理
IT从业者张某某·2022-12-11 14:38

论文总结（1）：卷积神经网络研究综述（Review of Convolutional Neural Network）— （周飞燕）

2.发展历史（人工神经网络）：MP模型（心理学家McCulloch，数理逻辑学家Pitts、1943年）>单层感知器模型（Rosenblatt、50年代末、60年代初）>反向
高高呀~·2022-12-11 10:08

【DeepLearning】【PyTorch 】PyTorch 损失函数封装中 size_average、reduce 和 reduction 三个参数的意义

中提供损失函数的类封装torch.nn.modules.loss和函数封装torch.nn.functional.他们有size_average、size_average、reduction三个参数，这三个参数理解起来有些复杂
RadiantJeral·2022-12-11 08:59

风控模型、规则和策略有何不同

模型是根据客户的各个特征维度量化而成的指标，通过数理统计的方法，选择区分度相对较高的几个，并赋予不同的分值，来评估客户的信用风险等级。
weixin_43788895·2022-12-11 01:10

ImageDataGenerator部分参数理解

此chapter为参数见解和怎么测参数的过程#仅介绍以下参数,图片增强fromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratordatagen=ImageDataGenerator(rotation_range=40,#随机旋转角度width_shift_range=0.2,#随机水平迁移height_shift_range=0
鸠苑·2022-12-11 00:14

[机器学习]多元线性回归(Multivariate Linear Regression)

线性回归(LinearRegression)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，运用十分广泛。
(´•༝•`)·2022-12-10 13:41

学渣的老板梦

数理化我学渣，做老板我不会就学。第一天，我拿了一个产品，找到了合作对象，大老板也!相约在茶楼。生意没成，大老板说什么也不让我买单
一世独秀·2022-12-10 06:10

线性模型分析

线性模型分析摘要    线性模型是线性统计模型的一种简称，是数理统计学中研究变量之间关系的一种模型，在线性模型中，未知参数以线性形式出现。
cherry_yu08·2022-12-10 04:17

Python实现多元线性回归

Python实现多元线性回归线性回归介绍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，运用十分广泛。
TravelingLight77·2022-12-09 22:02

使用R语言进行一元回归

对产品得率（%）的影响，测得数据如下：温度x（℃）100110120130140150160170180190得率Y（%）45515461667074788589说明：该例子来自盛骤等老师编写的第四版概率论与数理统计书籍首先
melicent114·2022-12-09 20:09

[数理统计-逐步回归]国内旅游收入回归

数理统计小论文（一）#摘要近年来，中国旅游业保持了高速增长，已然成为国民经济发展的新兴增长点，对于旅游业增长势头的了解、预测变得十分重要。
lvsolo·2022-12-09 20:04

pytorch入门（一）—— 线性回归算法

线性回归算法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分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
资深糖分大叔·2022-12-09 14:28

pytorch中unsqueeze()函数理解

unsqueeze()函数起升维的作用,参数表示在哪个地方加一个维度。在第一个维度(中括号)的每个元素加中括号0表示在张量最外层加一个中括号变成第一维。直接看例子:importtorchinput=torch.arange(0,6)print(input)print(input.shape)结果：tensor([0,1,2,3,4,5])torch.Size([6])print(input.uns
赤坂·龙之介·2022-12-09 10:02

pytorch中unsqueeze()函数理解

unsqueeze()函数起升维的作用,参数表示在哪个地方加一个维度。在第一个维度(中括号)的每个元素加中括号0表示在张量最外层加一个中括号变成第一维。直接看例子:importtorchinput=torch.arange(0,6)print(input)print(input.shape)结果：tensor([0,1,2,3,4,5])torch.Size([6])print(input.uns
赤坂·龙之介·2022-12-09 10:23

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [40,12] vs. [40,1

对参数理解不透彻，导致折腾了一晚上，害！！！.............
写bug吗·2022-12-08 15:18

前辈之路[摘自CSDN灌水乐园 袁峰贴]

1)基本功:数学:关键是分析问题,解决问题的能力小学:数学最好中学:数学课代表,数理化全校第一(苏州三中).大学:想考数学系,没考上,上了上海工大(现为上海大学).数学课代表,数学竞赛全校第一.有机会转去复旦学数学
wbczyh·2022-12-08 09:01

西瓜书 第5章 神经网络 读书笔记

NeuralNetworks)1.神经元模型1.1神经元(neuron)模型是神经网络最基本的成分1.2阈值(threshold)，亦称bias1.3M-P神经元模型激活函数(activationfunction)，亦称响应函数理想中的激活函数
Gaia0321·2022-12-08 08:49

人工智能期末考试

2.人工智能的各种认知观符号主义(symbolism)原理：基于物理符号系统假设和有限合理性原理，起源于数理逻辑；连接主义(connectionism)原理：基于神经网络及其间的连接机制与学习算法，起源于仿生学
turbosqi·2022-12-08 06:33

【IoU loss】IoU损失函数理解

文章目录1引言2问题分析3IoULoss4代码演示IoU5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-->GIoULoss-->DIoULoss-->CIoULoss之前写到了S
寻找永不遗憾·2022-12-07 22:46

关于GAN的损失函数理解

其中判别器尽量大，因为第一项为真实值，第二项为负相关递减而生成器第二项尽量小，因为也是负相关G(x)要尽可能大
李的csdn·2022-12-07 22:10

交叉熵损失函数理解

交叉熵损失函数的数学原理我们知道，在二分类问题模型：例如逻辑回归「LogisticRegression」、神经网络「NeuralNetwork」等，真实样本的标签为[0，1]，分别表示负类和正类。模型的最后通常会经过一个Sigmoid函数，输出一个概率值，这个概率值反映了预测为正类的可能性：概率越大，可能性越大。Sigmoid函数的表达式和图形如下所示：g(s)=11+e−sg(s)=11+e−s
秋水缓缓流·2022-12-07 22:38

Gan网络损失函数理解

Gan网络的损失函数经常使用这条交叉熵损失函数，表示为：L(G,D)=∑E(logDd)+∑E[log(1−D(G(p)))]L(G,D)=\sum_{}^{}E(logD_d)+\sum_{}^{}E[log(1-D(G(p)))]L(G,D)=∑E(logDd)+∑E[log(1−D(G(p)))].公式中的含义：G生成器，D判别器，d表示真实的数据，Dd表示判别器对真实数据的判别结果，G§表
あなたは人間です四月Tian·2022-12-07 22:05

概率论与数理统计学习笔记（5）——极大似然估计

在机器学习与深度学习中，特别是"模型已定，参数未知"的情况下，普遍使用最大似然估计法学习参数。为了后面学习中能够找得到地方复习这些概率论知识，所以这里整理了极大似然估计的笔记，所有参考内容放在最后。对了宝贝儿们，卑微小李的公众号【野指针小李】已开通，期待与你一起探讨学术哟~摸摸大！目录1似然与概率2似然函数3极大似然估计4参考1似然与概率似然（likelihood）与概率（probability）
野指针小李·2022-12-07 13:52

似然函数学习笔记

定义：在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然性，是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。
han_xj·2022-12-07 13:45

【Tensorflow学习一】神经网络计算过程: 搭建第一个神经网络模型

文章目录创建张量Tensor:常用函数理解axistf.Variable变量标记为“可训练”tensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数tf.GradientTape
Chen的博客·2022-12-07 12:46

神经网络参数理解与设置

一、超参数1、学习率：每次迭代的步长，决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。学习率越高，步长越大。2、batch：当训练数据过多时，无法一次将所有的数据送入计算，所以需要将数据分成几个部分(多个batch)，逐一地送入计算训练。即每次输入网络进行训练的批次（batchnumber）。3、batch_size：每个batch里面样本的大小。即一次训练所选取的样本数。同时多张卡上训练
甜筒酱·2022-12-07 12:42

图论 物联网_图论算法-和图论算法相关的内容-阿里云开发者社区

数学建模需掌握的知识总纲数学建模需要掌握许多知识，这里我列出总纲：学建模中的算法穷举法神经网络模拟退火遗传算法图论算法蒙特卡洛算法所需基础知识高等数学线性代数(矩阵加减乘除)概率论与数理统计(概率论，参数估计
weixin_39644614·2022-12-07 12:08

机器学习原理篇：基础数学理论 Ⅰ

范数和内积3、线性变换4、特征值和特征向量5、奇异值分解（SVD）四、最后我想说一、前言机器学习的理论基础就是数学基础，里面的很多模型都是建立在数学公式上的，其中数学理论主要包括微积分、线性代数、概率论、数理统计以及最优化理论等等理论知识
-北天-·2022-12-07 11:27

机器学习、深度学习、自然语言处理学习 NLP-RoadMap-996station GitHub鉴赏官

前言数理基础编程基础机器学习深度学习自然语言处理AI资源AI工具后记前言Thelastthingyoufigureoutinwritingsomethingiswhattoputfirst.排版清晰考虑
996station·2022-12-07 07:17

2022吴恩达机器学习课程学习笔记（第一课第一周）

主要类型监督学习定义特征类型无监督学习定义特征类型JupyterNotebook线性回归模型定义举例--房屋价格预测一些常见的机器学习专业术语监督学习过程模型表示代价函数代价函数公式相关概念平方误差代价函数理解代价函数可视化代价函数可视化举例梯度下降梯度下降简介梯度下降的实现理解梯度下降
Ys能保研·2022-12-07 07:08

计算机网络安全课程心得,学习信息安全专业的心得体会

信息安全学科的核心课程主要包括高等数学、线性代数、离散数学、概率论与数理统计、数论与组合数学、密码学、计算机网络、程序设计、汇编语言、计算机组成原理、操作系统、网络安全技术等课程。高等数学和线性代数
weixin_39873208·2022-12-07 00:39

概率论与数理统计_第1章_几何概型

1定义若一个试验具有下列两个特征：（1）试验的所有可能结果是无限多个，且全体结果可以用一个有度量的几何区域Ω来表示；（2）每个可能结果都相同概率可能发生，则该试验称为几何概型。2计算公式设几何概型的样本空间可以表示成有度量的区域Ω，事件A所应的区域仍记为A,则定义事件A的概率为:3.看例题题1在区间(0,1)中随机地取两个数，求事件两数之和小于1.5的概率。解：由于取数可以是无数个中取出，不能穷举
ximanni18·2022-12-06 13:07

从大一统视角理解扩散模型（Diffusion Models）

CalvinLuo的这篇论文为理解扩散模型提供了一个统一的视角，尤其是其中的数理公式推导非常详尽，本文将试图尽量简要地概括一遍大
zenRRan·2022-12-06 07:00

深度学习-吴恩达-笔记-6-优化算法

目录Mini-batch梯度下降理解mini-batch梯度下降法指数加权平均数理解指数加权平均数指数加权平均的偏差修正动量梯度下降法（GradientdescentwithMomentum）RMSpropAdam
Leon.ENV·2022-12-06 07:57

C++ 实验二 NO.2 身高预测 设faHeight为其父身高，moHeight为其母身高，身高预测公式为:男性成人时身高=(faHeight + moHeight)×0.54cm；女性成人时身高

*************//*程序作者：冰糖//*完成日期：2019年3月8日//*章节：实验二//*题号：2//*题目:身高预测：每个做父母的都关心自己孩子成人后的身高，//*据有关生理卫生知识与数理统计分析表明
冰糖糖糖·2022-12-05 22:00

度量相似性数学建模_数模常规算法之聚类分析Cluster Analysis

数学建模学习第5天数理统计中的数值分类有两种问题：判别分析：已知分类情况，将位置个体归入正确的类别。(较为复杂的故障，分类后人工处理)聚类分析：分类情况未知，对数据结构进行分类。
白富美妖姐·2022-12-05 15:24

时序图 分支_时序分析基本理论与方法——时间序列分析相关概念

时间序列分析相关概念时间序列分析法是统计学科的一个重要分支，它是通过序列数据（或称为随机数据序列）来揭示系统动态结构发展演变规律的一种统计方法，即通过利用随机过程理论和数理统计学相结合的方法，来达到研究随机数据序列所服从的统计分布规律的目的
weixin_39526459·2022-12-05 12:29

假设检验(1)-假设检验的基本概念

数理统计的另一基本任务是对总体参数作某种假设，然后根据所得的样本，运用统计分析的方法来检验这一假设是否成立，从而作出接受或拒绝的决定．这就是假设检验问题．3.1.1假设检验的基本思想和推理方法我们先举一个例子来说明假设检验的基本思想和推理方法
Brice Loskie·2022-12-05 07:15

keras添加L1正则化，L2正则化和Dropout正则化及其原理

正则化(regularization)，是指在线性代数理论中，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。
Guapifang·2022-12-05 02:15

2022-12-04

如此只能尽力而为了，为了摸清中考题，我也开始同步把数理化的中考卷子做一做整明白，然后再和女儿一一去讲明白，让她整理出知识框架来，该补的知识补一补
醉媚_4fd0·2022-12-04 14:46

数理统计笔记10：回归分析

引言数理统计笔记的第10篇介绍了回归分析，从相关关系开始介绍，然后介绍回归分析，主要介绍了一元回归模型和多元回归模型，并对其中的原理和检验进行了叙述，最后简单介绍了一下可以化为线性回归模型的非线性回归模型
subtitle_·2022-12-04 06:06

Matlab 数理统计函数

Matlab数理统计参考：https://www.cnblogs.com/zero27315/p/10547619.html[h,p,ci,st]=ttest(x0,mean(x0),'Alhpa',0.05
飞天长虹·2022-12-03 16:00
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