机器学习原理推导第6页

论文分享-- GCN -- Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering

不得不说，读懂这篇论文难度较大，因为里面有许多数学推导，要了解较多的数学知识。本人数学一般，因此在读本论文的同时参考了网上部分较优秀的讲解，这里会结合我对论文的理解，对本论文下总结，文末会详细列

村头陶员外·2024-02-06 01:50

研究生发论文是先有idea再做实验，还是先做实验再有idea？

有了新模型，你可以走application的路线：写代码->跑实验->调参数，也可以走theory的路线：进行理论推导、证明性质、证明bo

FightingCV·2024-02-05 23:49

C++泛型编程：类模板（上）

类模板与函数模板的区别：类模板没有自动类型推导的使用方式类模板在模板参数列表中可以有默认参数templateclassPerson{public:Person(NameTypename,AgeTypeage

XuMian11·2024-02-05 21:35

C++泛型编程:函数模板

基本语法：templatevoidmySwap(T&a,T&b){//类型参数化Ttemp=a;a=b;b=temp;}voidtest01(){inta=10,b=20;//自动类型推导mySwap(

XuMian11·2024-02-05 21:03

训练营第38天|● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

全球极客挚爱的技术成长平台思路：没有难度，主要是用来熟悉动态规划五部曲，首先确定dp数组以及下标的含义，第二就是确定递推公式，第三是dp数组如何初始化，第四是确定遍历顺序，第五就是打印dp数组，也就是举例推导

rain1l·2024-02-05 17:09

代码随想录打卡第41天|理论基础及代码框架|509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划概念：动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的动态规划问题的解题步骤具体步骤解动态规划问题可以按照下面的五部曲进行求解1.确定dp数组（dptable）以及下标的含义dp数组是存储事物的状态的数组在确定

没脑袋的喵·2024-02-05 17:09

代码随想录训练营第三十八天| ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

|理论基础|力扣刷题总结|动态规划入门_哔哩哔哩_bilibili动态规划五部曲：确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组509.斐波那契数代码随想录视频

Ljhh_h·2024-02-05 17:06

引用折叠和完美转发

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50816420阅读本文需要具有的预备知识：左值和右值的基本概念模板推导的基本规则若无特殊说明，本文中的大写字母T泛指任意的数据类型引用折叠我们把引用折叠拆解为引用和折叠两个短语来解释

gykimo·2024-02-05 11:14

C++从零开始的打怪升级之路(day29)

可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的是关于vector的底层构造模拟1.基础函数vector的底层实现和string不同，不是一个指针加两个下标，而是三个指针，而他的size，capacity将由对象函数来推导

云淡风轻kk·2024-02-05 03:58

C++从零开始的打怪升级之路(day28)

可以私信我交流分享学习资料那么开启正题今天分享的是关于vector的底层构造模拟1.基础函数vector的底层实现和string不同，不是一个指针加两个下标，而是三个指针，而他的size，capacity将由对象函数来推导

云淡风轻kk·2024-02-05 03:28

C++通用编程（2）

函数模板高级用法1.分文件编写的优点2.普通函数的分文件编写3.函数模板的分文件编写4.细节提示5.函数模板应用高级decltype推导类型函数后置返回类型6.总结函数模板讲完后，C++全部的函数类型我们就接触的差不多了

有理想的打工人·2024-02-04 23:25

C++泛编程1自动推导

在C++11中，auto是一个类型指示符，指示编译器在编译时推导auto声明的变量的数据类型。auto变量注意1）auto声明的变量必须在定义时初始化。

氤鑎麕菕氲·2024-02-04 23:54

C++泛型编程

这个方法可以大规模的减少程序代码的编写量函数模板,类模板都属于是泛型编程,他们都使用了一种数据类型TT是一个数据类型占位符,也可以把T当作一种数据类型,即泛型,使用这个占位符的编程方式即是泛型编程自动推导类型自动推动类型使得泛型编程使用更方便

看到请催我学习·2024-02-04 23:23

C++泛编程

泛编程自动推导类型函数模板函数模板的具体化函数模板分文件编写函数模板高级decltype关键字decltype和auto的区别函数后置返回类型C++14的返回值使用auto关键字类模板自动推导类型在C+

计算机CV民工·2024-02-04 23:52

ASM-HEMT模型中漏极电流公式推导

主要公式用单个数字表示，如（1）。公式中物理量的再详细表达式加点表示，如（1.1），以此类推。Id=WLμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds（1）I_d=\frac{W}{L}\mu_{eff}C_g(V_{go}-\psi_m+V_{th})\psi_{ds}（1）Id=LWμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds（1）W和L分别是栅宽和栅长μeff\mu_{eff}μeff是有效载流子

幻象空间的十三楼·2024-02-04 23:08

【打卡第249道】【01背包打家劫舍】【leetCode高频】:198. 打家劫舍

2、算法分析动态规划，这次状态由上一个状态推导出来。不能有相邻的。偷第i个房屋的财产：dp[i]由d

晓风残月一望关河萧索·2024-02-04 21:11

一道小学奥数题目的推导

简述暑假期间，为了帮助家中小朋友拓展个人能力，让他学着去完成一些奥数题目，发现其中有一类题型特别常见，示例见下：1x2+2x3+...+99x100=99x100x101/31x2x3+2x3x4+...+98x99x100=98x99x100x101/41x3+3x5+...+97x99=(1x3+97x99x101)/61x4+4x7+...+96x99=(1x4x2+96x99x102)/9

理查杨哥·2024-02-04 16:56

2019-05-01 IS曲线的推导

前提，I(r)r和投资I关系已知，I是r的函数计划产出Y1是收入Y的函数而Y1=C(Y-T)+I(r)①所以r改变时，I改变，Y1曲线上下移动当Y1=Y时，求出均衡Y此时的r和Y就是均衡时对一组数据(Y1=Y时，①变成了r和Y的函数关系)找出所有均衡下的r和Y的关系，所绘出的曲线就是IS曲线

simon_economic·2024-02-04 08:42

机器学习_15_贝叶斯算法

少云清·2024-02-04 07:50

IMU-Odom 运动模型

IMU运动积分IMU的运动积分公式如下：由公式可以看出：当前时刻的R、V、P都是在上一时刻的R、V、P的基础上推导过来的，且模型中含有向量重力g。为了使用一段时间的相对量来代替某个时刻的

Jiqiang_z·2024-02-04 06:43

Dart 语言入门

;}变量与常量1.变量Dart是一个强大的脚本类语言，可以不预先定义变量类型，自动会类型推导(有点kotlin

消失的旧时光-1943·2024-02-04 06:09

系统学习Python——装饰器：函数装饰器-[对调用计时：装饰器与每次调用计时]

这里部署下它们来计时装饰器的测试代码的IM列表推导案例，然而计时引发了管理代码的额外代价，其中包括一个外层循环和函数调用：importtimerimporttimeitdeflistcomp(N):[x

von Neumann·2024-02-04 04:32

西瓜书学习笔记——低维嵌入（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍低维嵌入（Low-DimensionalEmbedding）是一种降低高维数据维度的技术，目的是在保留数据特征的同时减少数据的复杂性。这种技术常用于可视化、特征学习、以及数据压缩等领域。低维嵌入的目标是将高维数据映射到一个低维空间，以便更好地理解和可视化数据。在kkk近邻学习中，随着数据维度的增加，样本之间的距离变得更加稀疏，导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空

Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法（KernelMethods）来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧，将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间，然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射

Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——k近邻学习（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想：如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别，那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段，而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤：选择K值：首先，确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的

Nie同学·2024-02-04 01:42

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征，这些新特征被称为主成分，它们是原始特征的线性组合。对于一个正交属性空间（各个属性之间是线性无关的）中的样本点，存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达：最近重构性

Nie同学·2024-02-04 01:09

ST表（保姆级，简单易懂）

例：35257819通过部分区间的最值推导出整个区间的最值，同样我们可以求出最小值1，极差就是8。这个操作我们可以逆向考虑，将区间一分为二，要找出3

悄咪咪的蠢材·2024-02-04 01:59

每天上班你会被“堵”多久？

尽管听起来有点离经叛道，但都是进过严肃推导的科学范式。哪个国家愿意壮着胆子试一试，效果可能真的还不错。荷兰是世界上自由程度最高的国家之一。我记得荷兰的毒品和色情行业是合法的，但是合法不等于泛滥。相反地

小成读会书·2024-02-03 22:03

［226］逆向思维促养成

反过来推导，适当剥夺，让他通过危机感和不满足感，产生珍惜感。愉快、成就、自尊，这一类体验，是做很多事情都需要的热情。“写好写坏，费的力气差不多，认真写，心情还更愉快？”

子之彦·2024-02-03 22:16

【学习总结】2401230_数据结构与算法（五）

分析时间复杂度的例题循环执行推导：找到执行次数最后取时间复杂度为T（n）=O（log2n）二、每日一个例题示范高手去散步题目描述鳌头山上有�n个观景点，观景点两两之间有游步道共�m条。高手的那个

豆乳麻薯·2024-02-03 22:34

线性规划中的对偶理论与Farkas引理及应用

文章不重在理论推导，因为任何一本关于优化的书基本都会有单独的章节来阐述相关的证明。以下先分别介绍Duality理论与Farkas引理，再说说它们的联系。

ariesjzj·2024-02-03 20:10

干草堆

先倒序处理(为什么下文会说)，然后就变成了划分尽量多的段，使得每段的和单调不减很容易设置出一个状态\(f[i][j]\)表示前\(i\)堆草，最后一段是\([j,i]\)的最大高度，方程也很容易推导，但是时空复杂度显然炸掉那么此时我们就应该思考

dingxingdi·2024-02-03 20:49

代码随想录算法训练营第38天 | 动态规划理论基础 509.斐波那契数 70.爬楼梯 746.使用最小花费爬楼梯

所以动态规划中的每一个状态一定是由上一个状态推导来的，这一点区分于贪心，因为贪心每一步总是取局部最优。

纵使啰嗦始终关注·2024-02-03 17:30

C++算法学习心得八.动态规划算法（1）

动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的对于动态规划问题，拆解为如下五步曲，确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式

Albert.H.Holmes·2024-02-03 17:00

1. Spring知识总结，学习复习笔记

本篇文章有大量的代码，都放在下载包里点击下载参考文档：SpringFrameworkDocumentation文章目录Spring1、Spring1.1、简介1.2、优点1.3、组成1.4、拓展2、IOC理论推导

不知名小白猿·2024-02-03 17:28

家长的自然态度

《易经》是对事情发展和变化规律的一种判断、理解、甚至是一种推导的哲学体系。自然态度稍微了解《易经》的人都知道，《易经》里面的爻，就是我们每天生活的状态——交叉的状态。

初夏槐花香·2024-02-03 15:33

pytorch英文文档--Tensors

初始化一个张量直接从数据中初始化一个张量，数据类型会自动推导。

沐沐木穆·2024-02-03 14:10

stringstream实用用法总结

主要用来进行数据类型转换，由于使用string对象来代替字符数组（snprintf方式），避免了缓冲区溢出的危险；而且，因为传入参数和目标对象的类型会被自动推导出来，所以不存在错误的格式化符号的问

一只蓝色小鲨鱼·2024-02-03 14:51

代码随想录算法训练营第31天 | 贪心理论基础 + 455.分发饼干 + 376.摆动序列 + 53.最大子序和

贪心算法并没有固定的套路，就是常识性推导加上举反例。所以唯一的难点就是如何通过局部最优，推出整体最优。刷题或者面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心。

熠如星泽·2024-02-03 14:41

代码随想录算法训练营第38天 | 动态规划理论基础 + 509.斐波那契数 + 70.爬楼梯 + 746.使用最小花费爬楼梯

动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的。动态规划的解题步骤确定dp数组（dptable）以及下标的含义

熠如星泽·2024-02-03 14:39

机器人中的数值优化进阶|【二】三次样条曲线推导（中）

机器人中的数值优化|【自用二】三次样条曲线推导接之前，由于ci=3(ηi+1−ηi)−2Di−Di+1c_i=3(\eta_{i+1}-\eta_i)-2D_i-D_{i+1}ci=3(ηi+1−ηi)

影子鱼Alexios·2024-02-03 12:58

机器人中的数值优化进阶|【三】三次样条曲线推导（下）

机器人中的数值优化进阶|【三】三次样条曲线推导（下）接之前的内容，现在开始考虑势场函数P(η1,...,ηn−1)=1000∑i=1n−1∑j=0mmax⁡(rj−∣∣ηi−oj∣∣,0)P(\eta_

影子鱼Alexios·2024-02-03 12:58

机器人中的数值优化进阶|【一】三次样条曲线推导（上）

机器人中的数值优化进阶|【一】三次样条曲线推导（上）三次样条曲线的定义在三次样条曲线中，样条曲线通过一系列控制点η=[η0,η1,...ηn]\eta=[\eta_0,\eta_1,...

影子鱼Alexios·2024-02-03 12:27

CCF-CSP真题202209-1如此编码(Java满分题解)

202109-1数组推导中的用的是前缀最大值。前缀最大值是对应下标之前所有元素中最大的一个元素。（2）题目实质本意就是通过m的值以及a数组的值去推断出b数组的值。

北洋的霞洛·2024-02-03 11:19

算法学习系列（三十一）：组合数

本文用了一写基本的数论公式来进行推导，包括卢卡斯定理等，进行计算。一、CnmC_n^mCnmCnm=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋯(n−m+1)m⋅

lijiachang030718·2024-02-03 10:38

贪心算法关键点加力扣452用最少数量的箭引爆气球解析

不论时刷题还是面试的时候，手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优，而且想不到反例，那么就试一试贪心，软件不想硬件，软件没有试错成本，想到了就可以去干，即使错了也就是找到了一种不适合这道题的方法，数学推导并不在我们需要考虑的范围内

Zrf2191318455·2024-02-03 08:24

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

无穷级数

数项级数判敛问题重点记住：数项级数Un收敛可以推导出Un在n->∞时=0Un在n->∞时=0不可以推导出Un收敛正项级数判敛在正项级数的前提下：大收敛小必收敛，小发散大必发散常用的对比尺度求解收敛域着重记忆

梦在原点·2024-02-03 07:41

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布，在对测试集进行后验概率的计算Gibbs采样马尔可夫平稳过程达到收敛的后验MCMC算法给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本1、蒙特卡洛

ixtgtg·2024-02-03 07:51

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例：高斯混合模型(

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

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