统计学习方法公式推导

CRC校验原理和推导过程及Verilog实现（一文讲透）

初始值与结果异或值1.2.5输入值反转与输出值反转二、CRC校验原理2.1CRC校验计数基础知识2.2CRC多项式的选择(除数的选择)三、CRC校验码手动计算四、CRC校验算法推导与Verilog实现4.1CRC校验公式推导过程
小火子Velsuked·2023-10-27 10:26

C++求欧拉角（eigen库中暴露的一些问题）

不同顺序欧拉角转旋转矩阵对照公式eigen库求欧拉角公式分别试验eigen库自带的matrix.eulerAngles()函数，与根据上述公式推导的两种方法求欧拉角eigen库求得欧拉角的范围一定是x−
Cc·2023-10-27 00:05

吃瓜笔记04 决策树

学习内容：西瓜书和南瓜书--第4章讲解课程：Datawhale吃瓜教程（【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_哔哩哔哩_bilibili）目录第4章决策树4.1算法流程4.2
cookie222·2023-10-26 22:05

统计学习方法 | 朴素贝叶斯法

目录一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现三、贝叶斯估计下的朴素贝叶斯算法python实现一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现importnumpyasnpdefnaiveBayes(X,Y,n,x):'''X代表的是各个特征的特征值Y代表类标记n代表特征类别x代表需要预测的数据点''''''得到各特征和类标记的类别'''#各特
天下弈星~·2023-10-26 20:04

统计学习方法——支持向量机(SVM)

SVM支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；支持向量机还包含核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法欧几里得空间和希尔伯特空间【源自维基百科】欧几里得空间可以被扩展来应用于任何有限维度，而这种空间叫做n维欧几里得空间（甚至简称 n 维空间）或有限维实内积
AndrewZhou924·2023-10-26 16:18

统计学习方法 支持向量机（下）

文章目录统计学习方法支持向量机（下）非线性支持向量机与和核函数核技巧正定核常用核函数非线性SVM序列最小最优化算法两个变量二次规划的求解方法变量的选择方法SMO算法统计学习方法支持向量机（下）学习李航的
Air浩瀚·2023-10-26 16:46

统计学习方法 拉格朗日对偶性

文章目录统计学习方法拉格朗日对偶性原始问题对偶问题原始问题和对偶问题的关系统计学习方法拉格朗日对偶性读李航的《统计学习方法》时，关于拉格朗日对偶性的笔记。
Air浩瀚·2023-10-26 16:46

统计学习方法 支持向量机（上）

文章目录统计学习方法支持向量机（上）线性可分支持向量机与硬间隔最大化定义硬间隔最大化对偶算法线性支持向量机与软间隔最大化定义软间隔最大化对偶算法合页损失函数统计学习方法支持向量机（上）读李航的《统计学习方法
Air浩瀚·2023-10-26 16:42

爱因斯坦狭义相对论的基本原理之一，原来推导的过程如此有趣

难懂，要是提起狭义相对论的推导过程，那肯定又是一群密密麻麻的数学公式，的确，任何的物理理论都需要使用数学的方式去表达，但作为狭义相对论的创建者爱因斯坦来说，支撑整个狭义相对论体系的两大基础却并非是通过公式推导的
量子奥秘·2023-10-26 06:44

BP网络权值调公式推导（梯度下降算法推导）

最近学习神经网络时，看到调整权值时，对下图公式5.23不是很清楚，搞不懂为什么ε要对w求偏导数，看了很多权值调整的博客也没有细讲其推论，都是只给出下图中的这些公式。经过翻阅书籍终于找到了，5.23这个公式是如何得来的。这要从梯度下降算法推导来理解：首先看一下梯度的定义：看不懂也没关系，只要认识梯度的符号▽请看下面的推导过程：可以发现5.19和5.23很相似，就可以将5.19的推论应用到5.23来理
Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:04

GAN 公式推导

目录零、前言一、完美生成器的数学模型二、转化为最优化问题三、详细的公式证明四、寻找最好的鉴别器五、查找最好的生成器六、收敛七、总结零、前言笔者在学习GAN的过程中，查阅了许许多多资料，最终发现台湾大学李宏毅教授的GAN教程讲的极好（PPT非常干净、讲解的很清楚），除此之外网易慕课上的一个Pytorch教程里的GAN部分讲的也是不错，近期还看了B站上李沐大佬的论文精度系列（大佬一段段拆开读，甚好），
从零开始的计科搬砖猫·2023-10-26 01:16

1024程序员狂欢节特辑 | 聊一聊Halcon中的3D手眼标定

2、手眼标定的2种形式1）眼在手上（eyeinhand）：即相机固定在机械臂末端2）眼在手外（eyetohand）：即相机固定在机械臂以外的地方3、手眼标定公式推导二、Halcon例程解读1、初始化1）
PaQiuQiu·2023-10-25 15:46

嚼一嚼Halcon中的3D手眼标定

2、手眼标定的2种形式1）眼在手上（eyeinhand）：即相机固定在机械臂末端2）眼在手外（eyetohand）：即相机固定在机械臂以外的地方3、手眼标定公式推导二、Halcon例程解读1、初始化1）
PaQiuQiu·2023-10-25 15:40

【DDPM扩散模型】DDPM扩散模型公式推导

【参考】轻松学习扩散模型（diffusionmodel），被巨怪踩过的脑袋也能懂——原理详解+pytorch代码详解（附全部代码）纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。
繁华落尽，寻一世真情·2023-10-25 06:11

日记一

具体的更新公式推导时，要注意权重矩阵中，对不同叶子节点形成的分块特性。##区块链随记：去中
Asukakaka·2023-10-24 10:58

概率论_概率公式中的分号(；)、逗号(,)、竖线(|) 及其优先级

目录1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|)2.各种概率相关的基本概念2.1联合概率2.2条件概率（定义）2.3全概率(乘法公式的加强版)2.4贝叶斯公式贝叶斯定理的公式推导1.概率公式中的分号
惊鸿一博·2023-10-24 05:26

反向传播是怎么回事？详细教程2019-05-22

BackPropagation最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充
loveevol·2023-10-23 22:14

【面经】腾讯NLP实习面经（Offer已拿）

简历上就只有：统计学习方法模型的python实现还有一些nlp常见任务
zenRRan·2023-10-23 13:51

机器学习之朴素贝叶斯分类器原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点
铖铖的花嫁·2023-10-23 00:53

master theorem公式推导

MasterTheorem：假定一个分治算法将规模为n的问题分为k个规模为n/m的子问题，并假设分解和合并的时间复杂度为f(n)，即：T(n)=kT(nm)+f(n)(n>1)T(n)=kT(\frac{n}{m})+f(n)\tag{n>1}T(n)=kT(mn)+f(n)(n>1)T(1)=O(1)(n=1)T(1)=O(1)\tag{n=1}T(1)=O(1)(n=1)同迭代法求解递推方程可
satadriver·2023-10-22 15:29

数据回归算法 | Python逻辑回归

基本原理公式推导逻辑回归的公式解释如下：代码示例下面是一个简单的
码农腾飞·2023-10-22 02:23

链式传导反向传播 | Back-Propagation公式推导

链式传导反向传播|Back-Propagation目标求损失函数对各个参数参数的倒数例子f(x)为激活函数目标：求出损失函数对各个参数的导数对于L对w5,w6的导数对于L对w1,w2,w3,w4的导数w3,w4同上
btee·2023-10-21 18:49

李航统计学习感知机算法实现

前言李航的《统计学习方法》和西瓜书是入门机器学习进而到深度学习的经典书籍，笔者是数学专业大二在读，在编程方面仍有许多不足之处，在已经看完相关经典书籍后开始编程实践。
没有改名卡y·2023-10-21 08:09

统计学习方法 隐马尔可夫模型

文章目录统计学习方法隐马尔可夫模型基本概念概率计算问题直接计算法前向算法后向算法前向概率和后向概率学习问题监督学习算法Baum-Welch算法E步M步参数估计公式算法描述解码问题近似算法Viterbi算法统计学习方法隐马尔可夫模型读李航的
Air浩瀚·2023-10-21 08:37

统计学习方法 感知机

文章目录统计学习方法感知机模型定义学习策略学习算法原始算法对偶算法学习算法的收敛性统计学习方法感知机读李航的《统计学习方法》时，关于感知机的笔记。
Air浩瀚·2023-10-21 08:05

深度学习常用数学知识

因为无论是深度学习还是机器学习，背后都是有一些数学原理和公式推导的，所以掌握必备的数学知识必不可少，下面会给大家简单科普下常用的数学知识有哪些~数学基础知识数据科学需要一定的数学基础，但仅仅做应用的话，
Jacksonwangs·2023-10-21 05:39

深度学习中的数学知识

在了解原理之前，先给大家补点数学知识，因为无论是深度学习还是机器学习，背后都是有一些数学原理和公式推导的，所以掌握必备的数学知识必不可少，下面会给大家简单科普下常用的数学知识有哪些~数学基础知识数据科学需要一定
身在江湖的郭大侠·2023-10-21 05:08

AM@两种余项型泰勒公式的对比和总结@常用函数的麦克劳林公式

文章目录abstract两种余项型泰勒公式的对比和总结Maclaurin公式常用函数的Maclaurin公式推导例求极限按幂展开abstract泰勒公式的两种余项型(Penao&Lagrange)泰勒公式的对比和总结常用的
xuchaoxin1375·2023-10-21 05:32

PLL的环路滤波器

本篇文章仅为分享PLL学习过程及一些公式推导，如有错误，还请批评指正！
洁仔爱吃冰淇淋·2023-10-20 23:29

matlab 连续系统状态空间表达式的离散化&状态转移矩阵求解

weixin_43942325/article/details/103416681数学过程推导具'j体的数i学推导过程a就不做详绍了，在现代控制理论教材中都有，这儿贴两张图片matlab程序编写根据上面公式推导
涂山淼淼·2023-10-20 10:20

Apollo Control——超详细入门教程(二)：连续状态空间方程离散化与离散LQR公式推导

专栏文章列表ApolloControl——超详细入门教程(一)：基于道路误差的车辆动力学模型ApolloControl——超详细入门教程(二)：连续状态空间方程离散化与离散LQR公式推导ApolloControl
凉了鸭·2023-10-20 10:16

逻辑斯蒂回归详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.重要概念2.逻辑斯蒂回归和线性回归3.二项逻辑斯谛回归模型4.逻辑斯蒂回顾与几率5.模型参数估计6.多项逻辑斯谛回归1.重要概念：在正式介绍逻辑斯蒂回归模型之前，需要先对一些基本概念有所了解，如果明白这些概念可以直接跳过。分布函数和密度函数：对于一个连续型随机变量，密度函数是指该变量在其可取值范围内为一个特定值的概率，分布函数即在一个特定值和小于该特定值的范围内出现的概率，可以理解为
舟晓南·2023-10-20 05:03

统计学习方法笔记——第一章（1）

概论1.统计学习方法三要素：模型（model）、策略（strategy）、算法（algorithm）2.实现步骤得到有限的训练数据集合确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合确定模型选择的准则
Run！Rabbit Run！·2023-10-20 04:50

《统计学习方法》读书笔记——第九章 EM算法及其推广

写在前面本系列博客是自己对于《统计学习方法》这本书的读书笔记，在读过每个章节以后根据自己的理解写下这一章的知识框架以及补充一些延伸知识点。
'Themis'·2023-10-19 23:53

统计学习方法 EM 算法

文章目录统计学习方法EM算法引入EM算法EM算法的导出EM算法的收敛性三硬币模型统计学习方法EM算法学习李航《统计学习方法》时关于EM算法的笔记引入概率模型中有时候同时包含观测变量（observablevariable
Air浩瀚·2023-10-19 10:11

第一章 统计学习方法概论

1.1统计学习▶︎计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能的机器学习。变量或变量组表述数据，数据分为连续变量和离散变量。数据多样化包括数字，文字，图像，视频，音频以及组合▶︎统计学习通过构建概论统计模型实现数据数据预测与分析。基本假设：同类数据具有一定的统计规律性。目标：学习什么模型，如何学习模型，提高准确度和学习效率。▶︎统计学习主要分为监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习1.2监督学
Estherbabe·2023-10-18 15:47

梅森公式复习

例子：公式推导方式：idqfdb(s)=Gx(s)Gp(s)(Gc(s)(idqref(s)−idqfdb(s))+jωeLσidqfdb(s))idqfdb(s)+Gx(s)Gp(s)Gc(s)idqfdb
wangYH.air·2023-10-18 04:07

周一 2020-06-1 23:00 - 05:30 阴 11h12m

:066:126:133-日常-0:016:136:202-技能-时间管理-周总结0:076:207:02饭早10:427:027:531-科研-数学白板视频0:517:538:011-科研文档-数学公式推导
么得感情的日更机器·2023-10-17 20:42

groupnorm_backward反向公式推导

前向均值μng=∑i=1M(Xi)M(1){\large\mathit{\color{Blue}\mu_{ng}=\frac{\sum_{i=1}^M(X^{i})}{M}}}\tag{1}μng=M∑i=1M(Xi)(1)方差σng2=∑i=1M(Xi−μng)M(2){\large\mathit{\color{Blue}\sigma_{ng}^2=\frac{\sum_{i=1}^{M}(X^
朝风工作室·2023-10-16 20:36

LSTM模型（大白话+公式推导）

设计思路RNN是想把所有信息都记住；不管是有用的信息还是没用的信息（存在梯度爆炸和梯度消失的问题）例子：复习的时候，整本书都想记下来；导致记忆负担加重；记忆的效果不好；LSTM是设计一个记忆细胞；具备选择性记忆的功能，可以选择记忆重要信息，过滤掉噪声信息，减轻记忆负担（类比于：复习的时候看到考点内的信息就记忆；考点外的知识过滤掉）前向传播的过程RNN图注意点：1、在循环神经网络(RNN)中，tan
Null箘·2023-10-16 16:07

扩散模型+CV与NLP科研笔记专栏文章汇总：【Diffusion Models】

扩散模型专栏文章汇总：【DiffusionModels】1、[0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】DenoisingDiffusionProbabilisticModels
旋转的油纸伞·2023-10-16 08:20

腾讯自然语言处理实习面经

在内推前，简单把李航的统计学习方法，简历涉及的知识点都过了一遍，整理了一下，同时leetcode刷了大概100题。准备过后就把简历给师兄了。
zenRRan·2023-10-15 14:36

奇异值分解的定义及应用

1.定义2.证明3.紧凑奇异值分解和截断奇异值分解4.几何解释5.性质6.奇异值分解的计算7.奇异值分解与矩阵近似7.1弗罗尼乌斯范数7.2矩阵的最优近似7.3矩阵的外积展开式8.应用1.定义直接把《统计学习方法
香辣素毛肚·2023-10-14 23:42

【深蓝学院】手写VIO第6章--视觉前端--作业(SVD分解部分复习)

总结一下，关于奇异值分解(SingularValueDecomposition，SVD)有以下内容摘抄自该博客，关于SDV分解的部分应该是摘自李航《统计学习方法里面的》：1.特征值分解设A为n阶方阵，若存在数
读书健身敲代码·2023-10-12 13:32

LeetCode【322】零钱兑换

题目：DP问题都需要推导公式公式推导：以例子1为例，凑成11，需要dp10+一个1元硬币凑成11，需要dp9+一个2元硬币凑成11，需要dp6,+一个5元硬币，故：dp[11]=min(dp[10]+1
Keal、·2023-10-12 00:31

文本分类入门

Show=All文本分类入门(一)文本分类问题的定义文本分类系列文章，从文本分类问题的定义开始，主要讲解文本分类系统的构成，主流的统计学习方法以及较为优秀的SVM算法及其改进
LarryNLPIR·2023-10-11 10:22

机器学习代码实现篇——SVM

主体推导是根据李航老师《统计学习方法
lavendelion·2023-10-11 00:17

NeRF必读：Mip-NeRF总结与公式推导

前言NeRF从2020年发展至今，仅仅三年时间，而Follow的工作已呈井喷之势，相信在不久的将来，NeRF会一举重塑三维重建这个业界，甚至重建我们的四维世界（开头先吹一波）。NeRF的发展时间虽短，有几篇工作却在我研究的领域开始呈现万精油趋势：*PixelNeRF----泛化法宝*MipNeRF----近远景重建*NeRFinthewild----光线变换下的背景重建*Neus----用NeRF
Rick0xFFFFFF·2023-10-10 11:45

《线性代数》同济六版 总结

如果说，概率论提供了机器学习的思维方法，那么矩阵论则是机器学习公式推导和计算机计算的桥梁。那么就让我们从最基础的
Yukyin·2023-10-10 02:03

LeetCode-2485-找出中枢整数

题目链接：LeetCode-2485-找出中枢整数解题思路：方法一：双指针:一前一后走，当sumLeft==sumRight并且i==j时退出while循环方法二：根据数学公式推导方法一代码实现：
Arbicoral·2023-10-10 00:25
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