根号均摊第11页

关于高斯函数的学习

一、基础部分μ指的是期望，决定了正态分布的中心对称轴σ指的是方差决定了正态分布的胖瘦，方差越大，正态分布相对的胖而矮方差：（x指的是平均数）标准差：方差开根号任何正态分布的概率密度从负无穷到正无穷积分结果都为

cc_sensii·2022-12-27 18:45

1范数小于等于根号n倍的2范数

1范数小于等于根号n倍的2范数∥x∥1⩽n⋅∥x∥2\left\|x\right\|_1\leqslant\sqrt{n}\cdot\left\|x\right\|_2∥x∥1⩽n⋅∥x∥2证明：上式即为

来时路lemon·2022-12-25 19:19

一阶二阶无穷阶范数快速理解

abs(X))矩阵的1-norm是矩阵各个列向量col的1-norm取最大值,对应max(sum(abs(X)))向量的2-norm又称为欧几里得范数,是我们熟悉的向量的模,即向量长度,为各元素平方和再开根号

zmhzmhzm·2022-12-25 19:42

概统六天复习----day one

切比雪夫不等式中心极限定理条件:独立同分布.标准化公式:(样本的和减去总体均值的n倍)除以根号下总体方差的n倍标准化后,那一坨小于等于x的极限=假设检验第一类错误----"弃真"第二类错误----"取伪

Y_yyyzc·2022-12-23 20:30

Kmeans和谱聚类算法（python实现sklearn）

而谱聚类算法的过程如下构建样本相似度矩阵S根据S构建度矩阵H计算拉普拉斯矩阵L=H-S构建标准化拉普拉斯矩阵H(-1/2)LH(-1/2)计算L的最小的KK个特征值对应的特征向量将向量按照行进行标准化（每个元素除以本行所有元素的平方和在开根号

Name_MYL·2022-12-23 12:34

numpy基础代码

numpy.shape()函数4.变量.dtype5.切片及其他性质6.astype（）函数7.计算函数（矩阵中）8.特殊矩阵函数9.random函数三、矩阵的计算1.矩阵的减法与次幂2.矩阵的乘法与点乘3.求根号

萝卜嘞？？？？？？·2022-12-23 01:26

Bitmap的内存大小、创建、回收

先简要学习下dpi的计算和dp转px的计算image.pngdpi为单位像素的密度，就是每英寸所占的密度=开根号(1080*1080+1920*1920)/5.21dp=dpi/160*1dp(px)Bitmap

isLJli·2022-12-22 15:55

使用python计算三角形面积

根号下首先是第一种方法公式：#用户输入两个边，求三角型面积#input语句输入边长a=eval(input("输入一个边长:"))b=

阿龙的代码在报错·2022-12-21 08:36

[线性代数]n维向量(秦静老师主讲)

本来(1,1)，范数根号2.这样一处之后，然后平方和就变得单位化了。线性运算加减与数乘都是对应

执念斩长河·2022-12-17 15:56

人工智能——机器学习——k-近邻算法

简而言之:就是通过将目标样本与相似样本进行平方差开根号，通过对比找到距离最近的样本，从而确定目标样本的类别。sklearnk-近邻算法API:sklearn.neighbors.

来来新视界·2022-12-17 13:53

python实现k-means聚类算法（python实现）

np.sum(np.square(v1-v2)))#计算两个数据之间的欧式距离dis=sqrt(sum(power(v1-v2,2)))#v1,v2是两个数据点的坐标(x1-x2)的平方+(y1-y2)的平方开根号得

ChengXuxiao·2022-12-17 07:16

线性代数---第六章---二次型

4任一个n阶实对称阵，必然既相似又合同于对角阵5用配方法化二次型为标准阵6正交变换得到的对角阵上元素就是A的特征值7正交矩阵的各行各列均为单位向量且互相正交8所谓使用正交矩阵x=Cy9施密特正交化不用根号

人生无根蒂，飘如陌上尘·2022-12-15 02:41

什么是流形？

感觉就是一个多维空间的抽象，在这个空间中，距离的定义稍微有些特殊；1、流形就是弯曲的N实数描述的点集合；2、两点间的距离有定义：邻近的两点，其距离是座标差的平方，相加，开根号。

fK0pS·2022-12-14 11:00

数学符号整理

整理自1、几何符号⊥∥∠⌒⊙≡≌△2、代数符号∝∧∨～∫≠≤≥≈∞∶3、运算符号加号（＋），减号（－），乘号（×或·），除号（÷或／）两个集合的并集（∪），交集（∩）根号（√），对数（log，lg，ln

Numbero.·2022-12-12 14:43

如何评估模型好坏

MSE开根号Rsquared/拟合优度——判定方法：值越接近1模型表现越好分类：这部分之前的博客写过ROC——判定方法：ROC曲线应尽量偏离参考线（ROC曲线离参照线越远模型预测效果越好）AUC——判定

lili_wuwu·2022-12-11 17:11

如何评价模型的好坏？

回归：MSE（均方误差）——判定方法：值越小越好（真实值-预测值，平方之后求和平均）RMSE（均根方误差）——判定方法：值越小越好（MSE开根号）Rsquared/拟合优度——判定方法：值越接近1模型表现越好分类

下雨天吃火锅哩·2022-12-11 17:00

深度学习—属性统计

normnorma.norm(x,dim=b)x=1;一范数，全部加起来=>得tensor（8）x=2;二范数，全部加起来再根号=>得tensor（2.8284）就是b.norm(1,dim=1)一维上进行一范数运算

楠树已成舟·2022-12-10 15:51

transformer中的缩放点积注意力为什么要除以根号d

前段时间在看transformer的时候，看到他的self-attention机制的公式里需要除以维度的算术平方根，想了一会没有想明白。回去看原论文。作者认为，当d较大时，点积的幅度也就变大，容易进入softmax函数的梯度消失区域。什么叫点积的幅度变大？这里作者指的应该是方差会变大。点积之后，数据的方差会改变，不等同于原分布。这就需要我们进行一个操作使方差等同于原分布。假设原分布是标准正态分布，

布吉岛的一筐猪·2022-12-07 01:41

【数学】双根号求值域问题

∣双根号求值域问题NightguardSeries.∣\begin{vmatrix}\Huge{\textsf{双根号求值域问题}}\\\texttt{NightguardSeries.}

_守夜人·2022-12-06 06:01

mathematica或mathtype的一些快捷键

mathematica：分式：Ctrl+/根号：Ctrl+2mathtype：分式：Ctrl+F

zhenyan_cy·2022-12-05 23:44

目标检测算法——小目标检测

2、在实际应用场景中，通常更倾向于使用相对于原图的比例来定义：物体标注框的长宽乘积，除以整个图像的长宽乘积，再开根号，如果结果小于3%，就称之为小目标。

TigerZ*·2022-12-04 09:44

机器学习5数据归一化Feature Scaling

如图两个样本之间的距离，如果使用欧拉距离的话就是1-5的平法加上200-100的平方再开根号，在这种情况下显然就发现这个

淅淅同学·2022-12-02 10:58

C++求解开根号

一般使用两种方法，二分法和牛顿迭代法一般会让有两种求解结果，一种是求解其整数部分，另一种是求解浮点数并给出精度二分法思路x的平方根的整数部分肯定是在0~x之间的，所以我们可以直接将其转换为在以0开头的有序数组中使用二分查找定位该数字（这数值就是mid:每次二分查找的中间值），那么mid^2一定是最接近x的。需要定义的变量l：表示左边值r：表示右边值mid：临时存储l+r/2的中间值n值的临界条件判

VoladorL·2022-11-29 09:10

像素间的基本关系——邻域与邻接

与某一像素相邻的像素的集合，反应像素间的空间关系，4邻域——N4(p)，像素间距离为1(x,y+1)(x-1,y)p(x,y)(x+1,y)(x,y-1)对角邻域——ND(p)，有公共焦点每个像素间距离为根号

纤悉儿·2022-11-28 14:44

机器学习算法的一些简介2

比如在基于给定某特征（卫生间大小、层数、位置、均摊面积等）考虑房屋成本。回归分析是尝试找到最适合输入数据集的函数的参数值。回归算法主要有线性回归、逻辑回归、梯度下降等算法，这里先简单的介绍线性回归。

qq_44705097·2022-11-28 08:32

数据结构与算法之美笔记(一)复杂度数组链表

均摊时间复杂度对一个数据结构进行一组连续操作中，大部分情况下时间复杂度都很低，只有个别情况下时间复杂度比较高，而且这些操作之间存在前后连贯的时序关系，这个时候，我们就可以将这一组操作放在一块儿分析，看是否能将较高时间复杂度那次操作的耗时

最上川·2022-11-27 11:15

C++知识精讲9——sqrt函数函数基本使用方法以及实战讲解

sqrt是用来求一个数的开根的，等同于开根号。sqrt函数运用的头文件#includesqrt基础用法sqrt（需要开根的内容）注意事项sqrt函数只能对double、float类型！不过可以用强制类

Yu·仙笙·2022-11-26 16:08

训练中pytorch出现nan的两种情况

1.训练结束之后忽略添加relu导致出现了负数，这回导致开根号的时候出现inf，然后出现nan2.loss函数中有开根操作，而网络输出有0，导致结果无穷大，对有0的位置添加1e-9这种极小值可以防止无穷大的产生

小杰bucter·2022-11-24 22:00

通信基础 2——高斯分布及归一化、标准化、零均值化

目录高斯变量基础高斯分布概率密度函数性质复高斯分布概率密度函数应用零均值循环对称复高斯随机变量零均值化卡方分布补充归一化标准化加性高斯白噪声高斯变量基础高斯分布概率密度函数性质复高斯分布若复高斯分布Z=X+iY,且满足则有概率密度函数注：复高斯随机变量的密度函数，分母已经没有根号应用零均值循环对称复高斯随机变量特殊的

今天也努力学习的Paul·2022-11-24 16:26

Python—计算方差、标准差

2、标准差方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标

航仔bleu·2022-11-24 15:23

2019 ccpc女生赛 Tree

ProblemDescriptionwls有三棵树，树上每个节点都有一个值ai，现在有2种操作：将一条链上的所有节点的值开根号向下取整；求一条链上值的和；链的定义是两点之间的最短路。

空待待啊·2022-11-24 15:18

空间解析几何基础总结

王小c·2022-11-24 11:24

李宏毅机器学习笔记——神经网络设计的技巧

神经网络设计的技巧极小值与鞍点数学工具鞍点与局部最小值批次（Batch）与动量（Momentum）Batch为什么要用batchMomentum自适应学习率AdaptiveLearningRate根号平方根

Brandon1017·2022-11-24 10:59

python绘制包络线_包络线和包络谱计算程序

.^2(或者再开根号，直接取平方和的效果为好)才是信号x的包络。%构造实验数据clearall;closeall;t=0:0.005:1*pi;fs=10000;s=4*

weixin_39760433·2022-11-23 08:35

【C++ 开根号和平方运算】

１.实现开根号#includeintmain(){doublex=4.0,result;result=sqrt(x);cout<<"4的平方根是"<

� rk·2022-11-23 06:22

求两点间的距离-c语言入门(3)

如何用c求两点间的距离我们设A、B两点的坐标分别为（x1，y1），（x2，y2），则其距离为这里需要用到根号运算符和次方运算，这两个运算的头文件是，源代码如下：开二次根号的函数sqrt（a）；二次根号下

Liu Haiwen·2022-11-23 01:28

2021.5.4 考研数学基础第一讲——高等数学预备知识（2）

其实从上面几个图像我们可以得到解决某些问题的方法，即当题目中出现根号，绝对值以及倒数时我们该如何处理。由于单调性完全相同或相反，我们可以做如下转换：这就将不容

_小明同学_·2022-11-22 18:02

RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）

均方根误差二、MSE（MeanSquareError）均方误差总结前言这是一篇平平无奇的学习笔记一、RMSE（RootMeanSquareError）均方根误差rmse：真实值与差值的平方然后求和再平均，最后开根号

ㄣ知冷煖★·2022-11-22 05:54

python开根号_python 开根号

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weixin_39929254·2022-11-22 05:21

python开根号_python的开根号

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weixin_39884872·2022-11-22 05:51

Python计算统计分析MSE 、 RMSE、 MAE、r2

，能更好地反映预测值误差的实际情况.均方误差MSE(mean-squareerror)该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值均方根误差RootMeanSquareError求均方误差的根号决定系数

zNULLT·2022-11-21 17:30

一文讲透算法中的时间复杂度和空间复杂度计算方式

)平方阶O(logn)对数阶O(nlogn)线性对数阶其他复杂度组合式复杂度分析取最大复杂度作为整个算法复杂度取多个复杂度之和作为整个算法复杂度时间复杂度类型最好时间复杂度最坏时间复杂度平均时间复杂度均摊时间复杂度空间复杂度总结前言作为一名

双子孤狼·2022-11-21 04:16

【深度学习】transformer中softmax为什么要scaled

还有为什么scaled是维度的根号，不是其他的数？答案：q，k向量点积后的结果数量级变大，经历过softmax函数的归一化之后，后续反向传播的过程中梯度会很小，造成梯度消失。

littlemichelle·2022-11-21 03:55

时间复杂度计算方法以及常见的时间复杂度

目录零，前言一，时间复杂度的概念理解二，时间复杂度的计算三,常见的时间复杂度1,常数阶2,线性阶3,对数阶4,指数阶5,根号阶6,阶乘阶零，前言时间复杂度衡量着一个程序的好坏，时间复杂度的估算是算法题的重中之重

阿亥·2022-11-20 21:13

分块学习笔记

众所周知，分块是一种优雅的暴力，一般来说复杂度带根号。由于本人对分块理解的还不是很深，如何算块取多长是最优的暂且不会，这篇文章中的块长都设为n\sqrtnn。

glorious_dream·2022-11-19 14:17

C++借助Eigen库实现矩阵开方（开根号）运算

在matlab中我们可以通过sqrtm()函数实现简单的矩阵开方运算，当使用C++时，可以通过以下函数实现。1、添加头文件：#include"Eigen/Eigen"#include"Eigen/Eigenvalues"2、开方函数：//A为待开方的矩阵，N为A矩阵的行数Eigen::MatrixXdMatrixSqrt(constEigen::MatrixXd&A,intN){//只进行开方，不

Presence、·2022-11-19 06:02

pytorch:norm/argmax/argmin/topk/kthvalue以及比较函数

importtorchnorm范数||x||p=(||x1||p+||x2||p+…+||x3||p)1/p1范数：所有元素绝对值相加2范数：所有元素平方和开根号∞范数：所有元素绝对值中的最大值a=torch.randint

缦旋律·2022-11-16 18:17

pytorch求范数norm

whencomputingvectornormsandtorch.linalg.matrix_norm()torch.linalg.matrix_norm()测试了与一下vector的功能符合想要的各元素平方再开根号其余的还未测试

GIS--段小楼·2022-11-16 18:31

pytorch 快速计算两个tensor的欧式距离

解：将欧式距离的公式展开，根号下面是。a是tensorA中某一行的平方和，b是tensorB中某一行的平方和，ab是两个向量的内积。

Answerlzd·2022-11-16 16:15

python t检验显著差异_基于python的显著性检验

首先我们来创造两个数组作为测试数据n=200norm_dist=stats.norm(loc=0.5,scale=10)#构造一个正态分布，均值为0.5，标准差为10“标准差”也称“均方差”，是“方差”开根号

weixin_39570838·2022-11-16 11:01

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