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根号
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
机器学习
数据挖掘
深度学习
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
自然语言处理
数据挖掘
机器学习
深度学习
python
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
线性代数
线性代数
算法
人工智能
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
经验分享
Math
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
数学符号
抽象代数
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
机器学习
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
Deep
Learning
Machine
Learning
人工智能
sklearn
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
深度学习
python
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
transformer
深度学习
【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
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2022-12-06 06:01
#数学
数学
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
经验分享
Mathematica经验
mathtype经验
mathematica
学习
经验分享
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
深度学习算法
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
机器学习
人工智能
python
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
c++
算法笔记
算法
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
数字图像处理
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
c++知识精讲
c++
开发语言
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
深度学习相关
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
物理层安全
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
python
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
2019
女生赛
c++
空间解析几何基础总结
以此求位置关系的相关题目直线会用一般式表示空间中的直线,并且求直线的方向向量曲面会求旋转曲面的方程,辨识常见曲面方程旋转曲面:平面直线绕坐标轴旋转,绕x轴旋转得到的方程只需把y换成
根号
下y2+z2常见曲面方程
王小c
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2022-11-24 11:24
数学
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
李宏毅老师的《机器学习》
机器学习
神经网络
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
python绘制包络线
【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
C++
c++
开发语言
算法
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
机器学习
几何学
nlp
数据分析
机器学习
python开
根号
_python 开
根号
广告关闭腾讯云11.11云上盛惠,精选热门产品助力上云,云服务器首年88元起,买的越多返的越多,最高返5000元!语法以下是sqrt()方法的语法-importmathmath.sqrt(x)python注意-此函数不可直接访问,需要导入math模块,然后需要使用math静态对象调用此函数。2,开n次方利用pow(a,b)函数即可。需要开a的r次方则pow(a,1.0r)...提示:?python
weixin_39929254
·
2022-11-22 05:21
python开根号
python开
根号
_python的开
根号
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weixin_39884872
·
2022-11-22 05:51
python开根号
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
python
python
开发语言
后端
【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
推荐系统
深度学习
深度学习
人工智能
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
数据结构
c++
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
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2022-11-19 14:17
模板总结
学习笔记
学习
c++
算法
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、
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2022-11-19 06:02
c++
矩阵
matlab
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
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2022-11-16 18:17
pytorch
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
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2022-11-16 18:31
python
python
开发语言
后端
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
自然语言处理
深度学习
人工智能
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
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2022-11-16 11:01
python
t检验显著差异
张天德常考题型-函数与极限
目录求极限极限式中常数的确定无穷小的比较分段函数的连续性讨论函数的连续性,确定间断点的类型闭区间上连续函数的性质求极限利用极限存在的充要条件即左右极限存在且相等利用分子有理化,用平方差公式消去分子的
根号
利用极限存在准则单调有界原理单调有界数列必有极限夹逼准则注意放缩后不等式两端的极限要相等利用等价无穷小注意不能局部替换
南鸢北折
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2022-11-07 16:30
张天德常考题型
学习
图像处理之图像质量评价指标RMSE(均方根误差)
计算原理为真实值与预测值的差值的平方然后求和再平均,最后开
根号
,公式如下:RMSE值越小,说明图像越相似。
Hard Coder
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2022-11-06 13:44
图像处理
图像处理
计算机视觉
图像质量
matlab
RMSE
(数论) 从判断素数到素数筛
文章目录前言判断素数朴素法
根号
优化根据分布优化素数筛朴素筛选(埃式筛)朴素筛选优化线性筛(欧拉筛)打表END前言素数,又名质数,是指在大于1的自然数中,除了1和它本身以外不再有其他因数的自然数。
天赐细莲
·
2022-10-30 17:45
算法竞赛
算法
素数筛
ALU的常见功能如下
余数移位运算:左移、右移逻辑运算:与、或、非、异或、取反比较运算:是否相等、大于、小于地址运算:求跳转地址(将当前指令地址加上一个偏移量)用于科学计算的高级ALU还可以实现指数运算、对数运算、三角函数、开
根号
等更复杂的功能
狮子座硅农(Leo ICer)
·
2022-10-19 14:08
计算机基础
点乘叉乘坐标公式_向量的点乘与叉乘应用
(x,y,z),|a|=sqr(x*x+y*y+z*z);对应unity中的Vector3.magnitude;比较模的大小时,用Vector3.sqrMagnitude,表示模的平方,这样少了一个开
根号
的运算
Kinetic AC
·
2022-10-07 08:03
点乘叉乘坐标公式
范数(简单的理解)、范数的用途、什么是范数
不太好比吧2范数比:
根号
(43)比
根号
(41)大,因此2范数对比中(3,5,3)大无穷范数比:5比6小,因此无穷范数对比中(6,1,2)大
三眼二郎
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2022-09-30 12:32
数学基础
范数
什么是范数
范数的意义
简单理解
古中国的超级计算机——领跑全人类
古中国的超级计算机——领跑全人类目录古中国的超级计算机——领跑全人类古中国算法前言关键字珠算概述珠算语法珠算口诀伟大的每一步案例1:算盘开
根号
案例2:算盘准确率与多线程案例3:算盘原子弹古中国算法“积算
红目香薰
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2022-09-30 07:41
时事新闻
算法
3次
根号
计算机在线应用,
根号
计算器,三次
根号
计算器
根号
三打不出
根号
3,不过可以打出
根号
3的具体值,就像楼上说的
根号
三打不出
根号
3,不过可以打出
根号
3的具体值,就像楼上说的这计算器没法开
根号
是么?
喵小二cc
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2022-09-26 09:34
3次根号计算机在线应用
利用"带余除法"证明
根号
2是无理数
题证明:是无理数。证明假设是有理数,那么存在互素的正整数,满足,从而有于是知,所以存在一个,使代入(1)变形得:所以,因,故。这与矛盾。假设不成立,命题成立。评注本题是一个古老的问题,一般使用无穷递降法解决,(2)式巧妙构造并利用带余除法,推导一个整除性矛盾,最终证明了命题。
备考999天
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2022-09-03 18:08
Bitmap的内存占用
dpi,比如hdpi是240,xhdpi是320dpi,我们定位为变量inDensity手机设备的dpi,这个值取决于每台手机,比如我的小米10pro,是440dpi(这个值并不是手机分辨率的平方之和,开
根号
小院里栽棵树
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2022-08-29 13:01
埃氏筛法和欧拉筛法
要得到自然数n以内的全部素数,必须把不大于
根号
n的所有素数的倍数剔除,剩下的就是素数。要得到自然数n以内的全部素数,必须把不大于的所有素数的倍数剔除,剩下的就是素数。
是星星啊92
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2022-08-27 07:33
c++
蓝桥杯
算法
java
leetcode
【深度学习】SVM与百度飞桨
一.SVM和KNN的对比分析前言:SVM和KNN都是对分类数据点进行距离的计算,距离计算公式(二范数)是np.sqare(np.pow((x1-x2),2)),即
根号
下两点差的平方。
曾鲸
·
2022-08-21 07:58
笔记
支持向量机
深度学习
算法
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