统计学习方法公式推导第8页

最小二乘法公式推导

线性模型中，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θn*xn,如何求出θ使得每个点到h(x)之间的距离最近呢？实现我们可能会想到最小二乘法，下图给出推导过程最小二乘法1.jpeg最小二乘法1.jpeg

刘单纯·2023-09-16 15:54

图像分割|机器学习 2019-05-09

本周计划1.看完代码2.学习统计学习方法1.代码●permute函数：a=rand(2,3,4);%这是一个三维数组，各维的长度分别为：2，3，4；%现在交换第一维和第二维：permute(A,[2,1,3

Rlinzz·2023-09-16 13:02

机器学习（14）---逻辑回归（含手写公式、推导过程和手写例题）

逻辑回归一、逻辑回归概述二、模型、策略和优化（手写）三、w和b的梯度下降公式推导四、例题分析4.1题目4.2解答一、逻辑回归概述 1.逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

冒冒菜菜·2023-09-15 07:52

R3LIVE源码解析(10) — R3LIVE中r3live_vio.cpp文件

目录1r3live_vio.cpp简介2r3live_vio.cpp源码解析1r3live_vio.cpp简介R3LIVE主要的公式推导在VIO上，所以我们来细细的分析这部分的功能。

几度春风里·2023-09-15 04:36

概率有向图模型（一）

文章目录前言概率有向图模型验证回到书中隐马尔可夫模型信念网络朴素贝耶斯总结前言经过前面的复习，我们把李航老师的《统计学习方法》中的监督学习部分回顾了一遍，接下来我们在此基础上，开始学习邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习

赛文忆莱文·2023-09-14 12:05

《统计学习方法》阅读笔记及代码实现-Ch2

0.前言寒假参加夏令营的时候，老师就说过深度学习其实最开始的原型就是感知机，不过是多加了一些层而已。虽然不知道多加了几层为什么work，但是它的效果就是比传统的可证明的方法来的好，这也掀起了如今的AI狂潮+深度学习遍地走，你如果不会点机器学习算法，估计是招不到研究生的(玩笑话..并且机器学习也只是一种工具而已，没有那么玄乎其神)。一定要好好的钻研最经典的算法，从中汲取到养分，才能拥有核心的竞争力。

Muyun99·2023-09-13 10:14

卡尔曼滤波——一种基于滤波的时序状态估计方法

文章目录1.Kalman滤波及其应用2.Kalman原理公式推导：Step1：模型建立Step2：开始Kalman滤波Step3：迭代滤波本文是对HowaKalmanfilterworks,inpictures

HelloNettt·2023-09-13 08:16

Open3D Ransac拟合二维圆（python详细过程版）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、测试数据一、算法原理 RANSAC拟合圆，一般采用的是三点定圆，然而三点定圆计算公式推导过于复杂（见：三点定圆推导公式）。

点云侠·2023-09-12 12:18

机器学习（9）---线性回归中的公式推导(手推)、闭式解和数值解

文章目录一、闭式解（解析解）二、数值解三、一元线性回归中w和b的推导四、多元线性回归中w的推导一、闭式解（解析解） 1.在机器学习中，闭式解也被称为解析解（analyticalsolution），是指可以通过严格的数学公式或方程直接求解出模型参数的解析解。 2.闭式解通常用于线性回归等一些简单的模型中，其中模型参数的求解可以通过最小二乘法等数学方法直接得到。对于这些模型，闭式解能够提供最佳的解决方

冒冒菜菜·2023-09-12 08:03

卡尔曼滤波公式推导（总结）

假设小车在t时刻的初始状态可以用Pt（当前位置），Vt（当前速度），Ut表示加速度：预测：利用上一个时刻的旧状态和系统的动量模型（如加速度，速度等）来预测当前时刻的状态已知上一时刻t-1时的小车状态，那么当前时刻t小车的状态可以如下表示：很明显上述的输入变量都是线性组合，卡尔曼滤波也被称为线性滤波器，用矩阵来表示上述公式：其中，公式（二）即为状态预测方程组中的第一条公式，F为状态转移矩阵，B为控制

奶茶不加冰·2023-09-12 04:48

基于S参数的稳定性分析

首先定义几组常数，如下：无条件稳定：对于任意的|ГL|1或|Гout|>1所以，负载稳定的区域是使|Гin|1，该条件等效为：μ1>1其他无条件稳定的充要条件：3、结束语文章对教材中稳定性判据进行的理论公式推导

洁仔爱吃冰淇淋·2023-09-11 13:34

自然语言处理学习复习2（贝叶斯）

贝叶斯公式贝叶斯公式就一行：image.png而它其实是由以下的联合概率公式推导出来：image.png其中P(Y)叫做先验概率，P(Y|X)叫做后验概率，P(Y,X)叫做联合概率。

阿门aaa·2023-09-11 11:55

球面上绘制圆matlab仿真

推导说明为便于公式推导，本文仅以球心在坐标原点时进行推导，需要说明的是球心不在原点时，只需把已知条件的坐标减去球心坐标，等完成求解后再加上球心坐标即可！

飞舞哲·2023-09-09 19:32

PyTorch程序实现L1和L2正则项

文章目录1背景介绍2公式推导3程序实现3.1正则化实现3.2网络实例3.3在网络中加入正则项3.4PyTorch中自带的正则方法：权重衰减4正则项的使用注意事项5总结1背景

Dark universe·2023-09-08 09:01

【python手写算法】逻辑回归实现分类（含公式推导）

公式推导：代码实现：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdeff(w1,x1,w2,x2,b):z=w1*x1+w2*x2+breturn1

single 君·2023-09-08 06:52

【AI】机器学习——朴素贝叶斯

文章目录2.1贝叶斯定理2.1.1贝叶斯公式推导条件概率变式贝叶斯公式2.1.2贝叶斯定理2.1.3贝叶斯决策基本思想2.2朴素贝叶斯2.2.1朴素贝叶斯分类器思想2.2.2条件独立性对似然概率计算的影响

AmosTian·2023-09-07 09:42

学期计划

学期计划一、学好校内课程内容，保证课程成绩二、在网站上跟着上完斯坦福开放的自然语言课程和深度学习课程三、看完自然语言处理综述以及弄懂统计学习方法书籍，进行实践，其中忘记或不懂的统计、代数知识及时进行补充四

敲可爱的小超银·2023-09-07 07:38

【机器学习实践】隐马尔可夫模型（二）Viterbi算法

隐马尔可夫模型的预测问题已知一条可见层状态链，推导出最有可能的隐藏层状态链Viterbi算法维特比算法通过：全局最大概率必在每步优化时取得最大概率参考资料：《统计学习方法》李航清华大学（ppt）python

不给自己画饼·2023-09-05 22:05

表示学习与深度学习

西瓜书、统计学习方法以及花书第二部分都已经草草看过一遍，前后历时大概3个月，期间也根据Hands-on一书敲了一些代码实现简单的模型。至此可说对于机器学习算是入了门了。

单调不减·2023-09-05 11:43

EM算法总结（一）

参考：文曲经典：统计学习方法-李航参数分析θ=[P(z1∣x),P(z2∣x),⋯ ,P(zm∣x),P(y1∣z1,x),P(y2∣z1,x),⋯ ,P(yn∣z1,x),P(y1∣z2,x)⋯ ,P

赛文忆莱文·2023-09-04 16:13

机器学习：XGBoost介绍及公式推导

1.XGBoost算法原理 XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名极端梯度提升树，在绝大多数回归和分类问题上表现突出，因此，在集成算法中，XGBoost是公认的王牌算法。最优模型构建方法通过之前的算法学习，我们知道：一般构建最优算法模型，其实就是最小化训练数据的损失函数，我们用字母L表示损失，如下式：min⁡f∈F1N∑i=1NL(yi,f(xi))\min_{

示木007·2023-09-03 16:39

公考笔记--第六周

判断推理的技巧逻辑判断部分的视频算是都看完了，用一句话总结就是，善用公式推导，不要凭借语感做题。

xsza·2023-09-03 14:29

4. 深度学习-损失函数

1.经验风险,期望风险,结构风险如何选择最优参数和评价一组参数是最优的，这就是机器学习中的策略，也就是性能度量P,在李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》中开篇都曾讲过，这里不再详细介绍。

李涛AT北京·2023-09-03 11:38

实习面经

（信息增益、信息增益比、基尼系数），基尼系数的公式推导，代表的含义。样本不均衡怎么办？TextCNN与TextRNN的区别，CNN的卷积过程（一维与二维的区别）。

大豆油·2023-09-02 15:52

3D点云处理：基于PCA计算点云位姿平面位姿(附源码)

文章目录1.基本内容2.PCA求解步骤(非公式推导)3.代码实现4.参考文章目录：3D视觉个人学习目录微信：dhlddxB站:Non-Stop_1.基本内容基于PCA计算点云位姿通常是指在三维空间中使用

让让布吉·2023-09-02 01:21

FOMM模型的公式推导

GOFOMM需要找到一个从源帧到驱动帧的映射关系，给出最终结果，文中提出：TS←D(z)≈TS←R(pk)+(ddpTS←R(p)∣p=pk)(ddpTD←R(p)∣p=pk)(z−TD←R(pk))\mathcal{T}_{\mathbf{S}\leftarrow\mathbf{D}}(z)\approx\mathcal{T}_{\mathbf{S}\leftarrow\mathbf{R}}\l

REstrat·2023-08-30 10:31

URP多光源阴影处理

URP多光源阴影处理本系列URP不再阐述具体的效果实现逻辑与公式推导，侧重于URP下对《Shader入门精要》中Demo的复刻。

BacteriumFox·2023-08-29 12:40

统计学补充概念-13-逻辑回归

概念逻辑回归（LogisticRegression）实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，尽管其名称中带有"回归"一词，但它主要用于处理分类任务。

丰。。·2023-08-29 03:02

详解VAE（变分自编码器）

变分自编码器-VAE前言一、AE（auto-encoders）-自编码器1.AE整体结构及公式推导2.AE的特点二、VAE(Variationalauto-encoder)-变分自编码器1.VAE模型结构

菜菜的小粉猪·2023-08-29 03:01

分组交换的报文交付时间

图1首先对在公式推导中需要的一些变量进行说明：假设我们有的报文需要进行发送，采用分组交换的方式进行发送，假设分组的长度（大小）为.假设链路带宽（数据传输速率）为.假设从发送方到接收方的跳步数为,路由器数为

YAN_DAOJIANG·2023-08-29 02:57

只是一个代号不必认真·2023-08-28 18:33

最大熵模型详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.最大熵模型简介2.最大熵的原理3.最大熵模型的定义4.最大熵模型的学习1.最大熵模型简介：最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型（分布）中，熵最大的模型是最好的模型。通常用约束条件来确定概率模型的集合，所以，最大熵原理也可以表述为在满足约束条件的模型集合中选取熵最大的模型。离散随机变量X的概率分布是P(X)，则其熵是：式中，|X|是X的取值个数，当且仅当X的分布是均匀分

舟晓南·2023-08-28 07:46

从VAE到Diffusion生成模型详解(1)：变分自编码器VAE

文章目录1.生成式模型简介2.PixelRNN/CNN3.VAE3.1自编码器AE3.2VAE基本原理3.3VAE公式推导4.参考1.生成式模型简介什么是生成式模型给定训练集，产生与训练集同分布的新样本

orangerfun·2023-08-28 06:55

EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用

参考：《统计学习方法》9.3EM算法在高斯混合模型学习中的应用多维高斯混合模型多维高斯混合模型具有如下形式的概率分布模型：其中d为数据的维度，为均值，为协方差矩阵。

韩明宇·2023-08-27 15:38

P,NP,NP_hard,NP_complete问题定义

背景：在看李航的《统计学习方法时》提到了NP完全问题，于是摆之。

weixin_30399821·2023-08-26 20:32

瑶底中学听课感想

在圆锥体积公式推导过程中，让学生自己实验，亲自动手。从而得出圆锥体积公式。这样使学生的主体能动

浥涧小学凌转兴·2023-08-26 01:11

在三维坐标中给出三个点，求三个点所在平面的圆心和圆心坐标

yanmy2012/article/details/8111600https://blog.csdn.net/cwj066/article/details/82692271（顺便推荐一个基础计算博客）这里不讲公式推导数学计算

路奇怪·2023-08-25 17:16

算法工程师面试

1、编程语言2、基本算法3、传统的机器学习算法机器学习模型4、常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT

遇见百分百·2023-08-25 11:25

13.4 目标检测锚框标注 & 非极大值抑制

锚框的形状计算公式假设原图的高为H,宽为W锚框形状详细公式推导以每个像素为中心生成不同形状的锚框#s是缩放比，ratio是宽高比defmultibox_prior(data,sizes,ratios):

computer_vision_chen·2023-08-25 07:16

torch.gather函数的理解

建议先阅读官方文档，拿笔跟着给出的公式推导一次。

马小李23·2023-08-24 17:46

EM算法推导--三硬币模型推导过程

本篇博客主要介绍李航《统计学习方法(第2版)》中讲解EM算法涉及到的三硬币模型案例，原文中该模型的推导过程被省略了。本篇博客主要是将该模型的具体推导过程。

Sun_Sherry·2023-08-24 12:27

贝塞尔矫正2，公式推导

样本偏差的源头⬆⬆⬆⬆⬆⬆,所以要把公式中的n改为n-1这是因为μ→算术平均数而算术平均数有两个公式1简单算术平均数：2加权算术平均数:也就是说数值被估小了→除以更小的数字，让大更大，更接近实际情况1,标准差公式2方差就是标准差的平方3方差与期望的关系DX=E(X2-2XEX+(EX)2)=E(X2)-E(2XEX)+(EX)2=E(X2)-2(EX)2+(EX)^2=E(X2)-(EX)2#旋转

丰。。·2023-08-23 08:16

PCL RANSAC拟合二维圆（C++详细过程版）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示一、算法原理 RANSAC拟合圆，一般采用的是三点定圆，然而三点定圆计算公式推导过于复杂（见：三点定圆推导公式）。

点云侠·2023-08-21 15:24

控制方法笔记

重点却不重要LQR公式推导https://blog.csdn.net/heyijia0327LQR的直观推导

悄悄笙箫·2023-08-20 20:16

Stanley 轨迹跟踪算法研究

复杂环境下的移动机器人路径规划技术研究》《Stanley:TheRobotthatWontheDARPAGrandChallenge》《无人驾驶汽车轨迹跟随控制研究》《基于混合算法的校园智能车路径规划与跟踪控制方法研究》公式推导部分都不是很详细

Prejudices·2023-08-20 12:53

液压传动——能量的基础知识

别担心，我们的课程着重点在于用大白话讲解一些概念性的知识，不涉及复杂的公式推导，大家尽可放心学习。在本小节中，我们主要了解关于能量、力、力矩、功和功率的概念。

液压贼船·2023-08-18 15:37

感知机模型(Perceptron)详细解读 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.走近感知机-感知机与童话2.重要概念3.感知机模型的数学形式4.构建感知机的损失函数5.如何取得损失函数最小值-随机梯度下降法6.感知机模型对偶形式Python复现，使用了随机梯度下降法，梯度下降法，adagrad和对偶形式四种算法：舟晓南：感知机模型python复现-随机梯度下降法；梯度下降法；adagrad；对偶形式1.走近感知机-感知机与童话回想一下，在现实生活中，我们是怎么对

舟晓南·2023-08-18 07:56

C语言编程：坐标系的平移和旋转

文章目录1问题场景2公式推导2.1旋转坐标系推导2.2平移坐标系推导2.3完整公式3C语言编程1问题场景对于ADAS算法开发，在工作中遇到过很多需要坐标系转换的场景。

chhttty·2023-08-18 01:48

C语言编程：最小二乘法拟合直线

文章目录1引入2公式推导3C语言代码实现4测试验证5总结1引入最小二乘法，简单来说就是根据一组观测得到的数值，寻找一个函数，使得函数与观测点的误差的平方和达到最小。

chhttty·2023-08-18 01:14

欧拉公式

文章目录欧拉公式e欧拉恒等式欧拉公式欧拉公式推导2步骤1:使用泰勒级数展开步骤2:将ixixix代入exe^xex复平面上推导欧拉公式步骤1：复平面上的复数表示步骤2：定义复数的指数形式步骤3：求导步骤

-_Matrix_-·2023-08-17 08:21

推荐频道

统计学习方法公式推导