统计学习方法公式推导第19页

【不定积分公式推导】1/根号a平方+x平方的不定积分

结论：∫1x2+a2dx=ln⁡∣x+a2+x2∣+C\int\frac{1}{\sqrt{x^2+a^2}}dx=\ln|x+\sqrt{a^2+x^2}|+C∫x2+a21dx=ln∣x+a2+x2∣+C推导过程：令x=a∗tan⁡t,⇒tan⁡t=xa；dx=a∗(tan⁡t)′dt=acos⁡2tdt令x=a*\tant,\Rightarrow\tant=\frac{x}{a}；dx=a*

yangqin@1225·2023-01-01 12:33

基于主定理以及递推树求解递归算法的时间复杂度

如下所示：这种方法求时间复杂度很简单，但是可以如此简单的使用这种方法的情况很少，往往需要比较复杂的公式推导。因此利用这种方法求时间复杂度比较困难，需要利用别的方式进行求导。

starlet_kiss·2023-01-01 11:13

统计学习方法-6逻辑回归

文章目录逻辑斯蒂回归模型最大熵模型模型学习的最优化算法逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γF(x)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}}F(x)=P(X≤x)=1+e−(x−μ)/γ1f(x)=F′(x)=e−(x−μ)/γγ(1+e−(x−

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:20

LR算法推导和损失函数详解

LR算法1、公式推导1、线性回归加上sigmod函数进行归一化到0-1之间2、损失函数采用交叉熵（极大似然函数）1/m*[-ylog§-(1-y)log(1-p)]2、损失函数为什么不MSE1、非凸函数

Massacre96Wj·2023-01-01 00:18

Stanford机器学习课程笔记——LR的公式推导和过拟合问题解决方案

Stanford机器学习课程笔记——LR的公式推导和过拟合问题解决方案1.LogisticRegression前面说的单变量线性回归模型和多变量线性回归模型，它们都是线性的回归模型。

bigface1234fdfg·2023-01-01 00:16

LR逻辑斯回归分析（优缺点）

本文是在学习完李航老师的《统计学习方法》后，在网上又学习了几篇关于LR的博客，算是对LR各个基础方面的一个回顾和总结。一简述逻辑斯蒂回归是一种对数线性模型。

老司机的诗和远方·2023-01-01 00:14

支持向量机（SVM）公式推导

这里，感觉用纯文字不能很好的表达推导的过程，我把自己学习这部分时觉得讲的比较好的一位老师推荐给大家，（都是纯手工板书推导）一共有好几节内容，看完相信你会对支持向量机及其推导过程有一定的认识，链接如下：支持向量机视频—大海老师

秃头小苏·2022-12-31 20:46

SVM 公式推导

1、SVM思想（1）SVM算法的依据就是分类器B的分类间隔比分类器C的分类间隔大。这里涉及到第一个SVM独有的概念”分类间隔”。在保证决策面方向不变且不会出现错分样本的情况下移动决策面，会在原来的决策面两侧找到两个极限位置（越过该位置就会产生错分现象），如虚线所示。虚线的位置由决策面的方向和距离原决策面最近的几个样本的位置决定。而这两条平行虚线正中间的分界线就是在保持当前决策面方向不变的前提下的最

小智rando·2022-12-31 20:46

机器学习系列（1）SVM的公式推导

机器学习与深度学习在深度学习“家喻户晓”之前，这种技术一直以“神经网络”的名义活跃于学者们的研究和工作者们的项目中。深度学习或者神经网络都属于机器学习的一个子类，理所当然地深度学习会具备机器学习中的一些共有特性，尽管近几年深度学习发展出了很多“专属”问题。近期更新的这个系列我们会以机器学习中常见算法的一些特殊性出发，探究一下它们会对我们的日后深度学习的学习带来哪些启发。一SVM的推导过程与其本身同

是魏小白吗·2022-12-31 20:45

人工智能③——梯度下降与一元线性回归

目录一.梯度下降1.基本概念2.梯度下降的步骤3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二.一元线性回归1.概念2.代价函数3.公式推导正文一.梯度下降1.概念：梯度下降法（gradientdescent

和云秘密谈话·2022-12-31 17:44

《了解CV和RoboMaster视觉组》完结啦！

对于每个知识点的介绍，都先提供直观的认识，然后根据需要进行公式推导和更新。教程内容涵括了计算机视觉的基础内容，包括图像处理、基于DNN的目标检测

HNU跃鹿战队·2022-12-31 13:42

VAE详解及PyTorch代码

三大有名的生成模型VAE、GAN以及DiffusionModel其余两篇看了网上的一些博客，大多都写到了重点，也就是后面的公式推导部分，可是大部分只有推导过程，很少有讲明白为什么要这么假设，我看的时候内心不断有个疑问

harry_tea·2022-12-31 07:41

机器学习算法岗：常见面试问题及解答整理，持续更新

ID3算法：C4.5算法：差异：二、过拟合的原因及如何防止三、几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导1、SVM原理2、LR（线性回归）原理2.5、SVM与LR异同点3、GBDT原理4

CV干饭王·2022-12-30 22:59

贝叶斯分类器详解

目录一、数学基础1、贝叶斯决策论（1）先验概率和后验概率（2）贝叶斯定理2、极大似然估计（1）基本思路（2）公式推导（3）常见假设——正态分布二、朴素贝叶斯分类器1、符号设定2、后验概率的计算3、极大似然法求最合适的分布参数

tt丫·2022-12-30 20:41

【DW组队学习—吃瓜教程】task5：概览西瓜书+南瓜书第6章

参考资料：1、周志华《机器学习》2、B站up主‘二次元的Datawhale’《【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集》

0_×·2022-12-30 10:13

统计学习方法李航课后习题答案第二版机器学习

李航《统计学习方法》课后习题答案（第2版）【李航课后习题解答+书中疑点推导+算法代码实现+可私聊耐心解答(48小时内回复)，包会！！】

#苦行僧·2022-12-30 10:01

张正友标定算法学习笔记-0

获取观测数据2.计算单应性矩阵3.由单应性矩阵计算内参4.由内参推导各图像的外参5.利用解算出的内外参作为初值，考虑畸变参数进一步优化补充知识fx,fyf_x,f_yfx,fy的==单位是像素==基本的公式推导以及与共线条件方程的对应关系疑问代码张正友标定算法学习笔记常见的相机标定方法包括基于控制场的标定方法

LadiesAndGentlemen·2022-12-30 04:23

NP完全性问题

概述有些计算问题是确定性的，例如加减乘除，只要按照公式推导，按部就班一步步来，就可以得到结果。但是，有些问题是无法按部就班直接地计算出来。比如，找大质数的问题。有没有一个公式能推出下一个质数是多少呢？

禅与计算机程序设计艺术·2022-12-30 01:49

机器学习算法--感知机

主要依据的算法流程是《统计学习方法》中关于感知机的算法过程，具体如下。

key_points·2022-12-29 21:43

微积分入门（续）

目录0前言前言1微分瞬时变化率、极限求导、三角函数导数导数几何意义导数运算法则指对反三角的导数洛必达法则2积分积分的定义积分的几何意义、运算法则柯西主值、ΓΓΓ函数一些公式推导托里拆利小号圆锥和球的公式推导

Homo1145141919810·2022-12-29 16:22

【机器学习】PCA算法原理

文章目录PCA算法原理数据降维PCA概念PCA之最大可分性（最大方差）最大化方差公式推导PCA求解过程总结PCA之最近重构性（最小平方误差）最小化平方误差优化目标PCA求解过程总结PCA的优缺点应用场景参考资料

秋天的波·2022-12-29 15:02

学习笔记·GNN & GCN

学习笔记·GNN博文介绍GNNGNN的流程聚合更新循环GCN公式推导(物理意义)理解GCN，卷积从何而来类比图片博文介绍对于初学者来说，GNN还是好理解的，但是对于GCN来说，我刚开始根本不理解其中的卷积从何而来

星光点点wwx·2022-12-29 14:41

MATLAB中如何提取符号表达式的系数(附实例代码)

文章目录一、问题引入二、解决方案三、实例代码一、问题引入在算法开发与公式推导过程中，利用MATLAB的符号计算功能，可以大大提高效率，且大大降低公式推导错误的可能性。

Marc Pony·2022-12-29 11:43

imu预积分_特大喜讯！IMU预积分超详细推导修订版出炉！

错误百出的《IMU预积分总结与公式推导》终于出修订版了！修正了关于残差Jacobian的描述问题（详情参见本专栏上一篇文章），修正了部分下标。欢迎移步泡泡机器人论坛下载。

weixin_39623244·2022-12-28 21:52

转载泡泡机器人——IMU预积分总结与公式推导2

本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇。承接第一篇的内容，本篇将推导IMU预积分的测量值，并分析其测量误差的分布形式。

weixin_34007906·2022-12-28 21:52

<转>IMU预积分总结与公式推导

IMU预积分总结与公式推导（一）IMU预积分总结与公式推导（二）IMU预积分总结与公式推导（三）IMU预积分总结与公式推导（四）转载于:https://www.cnblogs.com/objectDetect

weixin_30757793·2022-12-28 21:21

VINS

本文主要参考：崔华坤老师的公式推导-VINS论文推导及代码解析邱笑晨：《IMU预积分与公式推导》【泡泡机器人原创专栏】IMU预积分总结与公式推导（一）【泡泡机器人原创专栏】IMU预积分总结与公式推导（二

月夕花晨KaCa·2022-12-28 21:17

IMU预积分

IMU预积分论文地址：On-ManifoldPreintegrationforReal-TimeVisual-InertialOdometry论文中的几处错误:论文中公式推导证明：泡泡机器人：邱笑晨：

Alan Lan·2022-12-28 21:16

《IMU预积分总结与公式推导》分享

《IMU预积分总结与公式推导》，邱笑晨泡泡机器人论坛不知道怎么回事，无法注册，近期连网页都无法打开。CSDN动辄50个币，无法忍受！

Panda要上天·2022-12-28 21:46

机器学习之支持向量机（一）：支持向量机的公式推导

序：我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导，第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α；第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解；第三部分是核函数的原理与应用，讲核函数的推理及常用的核函数有哪些

weixin_30826761·2022-12-28 20:01

MSA,W-MSA和AS-MLP block的计算复杂度公式推导

在AS-MLP里面有这几个公式：首先，这三个名词首先知道是从哪里来的：MSA:Multi-headself-attentionW-MSA:Windowmulti-headself-attentionAS-MLP:axialshiftedMLP然后我们这里说的是计算复杂度，而不是直接的计算量，所以会忽略比如softmax和scale的计算部分。首先明确最简单的矩阵相乘的计算复杂度，可以看下面这张图:

laizi_laizi·2022-12-28 15:02

支持向量机（SVM）

文章目录算法简介算法思想及公式推导线性可分的SVM什么是线性可分？

bugmaker.·2022-12-28 14:57

python使用梯度下降方法实现线性回归算法_python实现线性回归梯度下降算法

梯度下降模型线性回归公式推导查看梯度下降公式推导查看伪代码：读取数据(查看数据分布)拆分正负数据集实现逻辑回归算法建立分类器设定阈值，根据阈值完成数据结果sigmoid:映射到概率的函数model:返回预测结果值

weixin_39608680·2022-12-28 07:18

Simulink搭建线性二自由度车辆动力学模型

公式推导二自由度运动微分方程推导模型搭建仿真效果横摆角速度曲线图侧向加速度曲线图和论文中基本一致

Prejudices·2022-12-27 23:37

卷积与反卷积（转置卷积）关系的公式推导及其各自的形式

1.卷积与反卷积（转置卷积）的关系推导：2.TransposedConvolution,FractionallyStridedConvolutionorDeconvolutionhttps://buptldy.github.io/2016/10/29/2016-10-29-deconv/Postedon2016-10-29反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010

机器AI·2022-12-27 18:12

模式识别系列（五）对偶支撑向量机和核向量机

目录1.对偶支撑向量机1.1对偶问题1.1.1线性规划对偶问题1.1.2拉格朗日对偶问题1.2概念提出1.3公式推导1.4对偶支撑向量机求解2.核向量机2.1问题提出2.2核函数和核矩阵2.3核向量机1

人工小智障·2022-12-27 18:39

机器学习与优化论专业读本

自2013年起间歇性读过以下专业读本，大部分内容已读过一遍，少量读过2-3遍，略以记录.1.统计学习方法（第一版、第二版李航著）2.机器学习（周志华）3.PRML（Pattern-Recognition-and-Machine-Learning

scott198510·2022-12-27 15:10

机器学习笔记之基础回归问题

前言本文参考了《机器学习》周志华著中的3.2节中的线性回归内容和《统计学习方法》李航著的6.1节中的逻辑回归内容，并结合逻辑回归两个实验进行总结。线性模型什么是线性模型呢？

达不溜溜球·2022-12-27 11:37

【附C++源代码】模型预测控制(MPC)公式推导以及算法实现，Model Predictive control介绍

2022年的第一篇博客，首先祝大家新年快乐！提示：本篇博客主要集中在对MPC的理解以及应用。这篇博客可以作为你对MPC控制器深入研究的一个开始，起到抛砖引玉，带你快速了解其原理的作用。这篇博客将介绍一下模型预测控制器(MPC)的公式、推导以及C++代码的实现。主要内容如下：从一个简单的线性系统开始，对MPC控制器公式进行推导；根据推导出来的结论，对一个具体的系统进行控制，使用C++对MPC进行实现

一点儿也不萌的萌萌·2022-12-27 11:29

卡方分布的概率密度公式推导

先求自由度为１时的卡方分布的概率密度函数验证它属于伽马分布求关于多个独立随机变量之和的伽马分布独立变量综合得解

gyy591·2022-12-27 09:56

图解深度学习-神经网络

深度学习深度学习是一种统计学习方法，可以在大量数据中自动提取关键特征信息。深度学习的分类深度学习的起源有感知器和基于图模型的玻尔兹曼机。在这两个的基础上引入多层结构形成了现在的深度学习。

南妮儿·2022-12-27 06:56

机器学习之概率图模型

《统计学习方法》例10.2python代码1.2.2.状态序列预测问题算法1.2.2.1.直接暴力计算法1.2.2.2.Viterbi算法1.3

lankuohsing·2022-12-26 22:05

李航统计学习方法----感知机章节学习笔记以及python代码

目录1感知机模型2感知机学习策略2.1数据集的线性可分性2.2感知机学习策略3感知机学习算法3.1感知机学习算法的原始形式3.2感知机算法的对偶形式4感知机算法python代码感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值．感知机对应于输入空间（特征空间〉中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型．感知机学习旨在求出将训练数

詹sir的BLOG·2022-12-26 12:09

神经网络中的梯度下降,神经网络梯度公式推导

BP神经网络方法人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经渗透到了各个领域。近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是最有效、最活跃的

普通网友·2022-12-26 10:27

神经网络的梯度下降公式推导及代码实现

神经网络的梯度下降公式推导及代码实现1.神经网络结构以2-Layers-NeuralNetwork为例，其结构如下。该神经网络有两层，仅有一层为隐藏层。

JasonDean·2022-12-26 10:25

机器学习笔记（十）-支持向量机（SVM）

本次学习笔记主要记录学习机器学习时的各种记录，包括吴恩达老师视频学习、李宏毅老师视频学习、周志华老师的《机器学习》（西瓜书）以及李航老师的《统计学习方法》。

997and·2022-12-26 09:45

统计学习方法超详细学习笔记-第五章决策树

第五章决策树决策树(decisiontree)种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策树模型进行

xingS1992·2022-12-26 04:20

UR3机械臂正逆运动学详解及c++完整代码

目录D-H参数表正运动学公式推导代码测试逆运动学准备工作求解θ1\theta_{1}θ1求解θ5\theta_{5}θ5求解θ6\theta_{6}θ6求解θ2\theta_2θ2、θ3\theta_3θ3

双珵·2022-12-25 22:47

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一统视角下的扩散模型的推导过程。

拉姆哥的小屋·2022-12-25 22:12

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