西瓜书公式推导第10页

机器学习boost--XGBoost

机器学习boost--XGBoost1.boost的概念2.boosting与bagging区别3.XGBoost算法公式推导1.boost的概念决策树所要解决的两个重要问题：1.树结构2.叶节点权重提升的目的是找到合适的权重和合适的树结构

方圆説·2023-07-19 23:09

【机器学习】西瓜书课后习题参考答案—第一章

记录西瓜书课后习题的思考与参考答案。

一个甜甜的大橙子·2023-07-19 11:08

【机器学习】西瓜书课后习题参考答案—第二章

记录西瓜书课后习题的思考与参考答案。

一个甜甜的大橙子·2023-07-19 11:38

C语言：二叉树的遍历以及遇到的问题

二叉树存储方式：顺序存储和链式存储：关于二叉树常用性质：度、叶子节点的公式推导：1。N0=N2+12。N0=N2+13。

dfnsyyds·2023-07-18 08:55

基于weka手工实现支持向量机smo算法

关于svm机器学习模型，我主要学习的是周志华老师的西瓜书（《机器学习》）；但是西瓜书中对于参数优化（即：SequentialMinimalOptimization，smo算法）部分讲解的十分简略，看起来不太好懂

非妃是公主·2023-07-18 07:26

西瓜书课后题——第八章（集成学习）

可参见西瓜书130页的内容。0/1损失函数原型如下：所以，对于任意损失函数,则整体损失Loss

乂乂乂乂·2023-07-17 23:01

IP3和P1dB公式推导

OIP3和P1dB公式推导在文献和网上常常看到：三阶截点功率大约比1dB压缩点功率高10~13dBm。

.胡Sir.·2023-07-17 16:36

全象限bresenham algorithm python/c++实现及可视化

公式推导主要是第一象限斜率小于1的区域

GoodluckTian·2023-07-17 11:14

卡尔曼运动模型公式推导CTRV+CTRA

https://zhuanlan.zhihu.com/p/389589611卡尔曼运动模型公式推导CTRV+CTRA主要是EKF的CTRV、CTRA两个运动模型的公式推导，以及困扰我很久的Q矩阵推导，一直不明白为什么要用

GoodluckTian·2023-07-17 11:13

高等数学——砍瓜切菜算积分的分部积分法

虽然这个内容非常重要，但是却并不难，推导也很简单，所以这篇文章几乎没有难度，也没什么公式推导。原理和推导分部积分法的原理非常简单，其实也是脱胎于导数公式的推导。我们之前介

TechFlow·2023-07-17 03:14

利用matlab求点到直线距离和垂足坐标(空间)

参考链接：三维空间：点到直线垂足坐标公式推导_垂足三维计算_仰望星空_LiDAR的博客-CSDN博客matlab代码：%P0O点%P1A点%P2B点P0=[360];P1=[000];P2=[1000]

isDataWork·2023-07-16 06:11

PCA主成分分析（PCA降维）

PCA主成分分析PCA任务介绍公式推导算法实现降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。

褪色的博客·2023-07-15 22:52

机器学习之版本空间（version space）算法

版本空间今天来聊聊机器学习中的一个概念:versionspace,中文翻译中，有‘变形空间’和‘版本空间’两种说法，这里沿用周志华老师在西瓜书中的使用到的术语，称之为‘版本空间’。

AryaHooper·2023-07-15 21:12

线性调频信号公式推导及matlab仿真

线性调频信号的数学表达式：其中，t是时间变量，单位为秒（s）；T为脉冲持续时间（周期）；K是线性调频率，单位是Hz/s；角度（单位为弧度）表达式：对时间取微分后的瞬时频率为：信号的带宽是Chrip信号的斜率和时间的乘积：带宽决定了能够达到的分辨率。Matlab代码如下：closeall;clc;clearall;%%%LFM：linearfrequencymodulation%%B=70e6;%带

陈思朦·2023-07-15 19:46

机器学习-归纳偏好（西瓜书系列1）

每一种算法都带有一种归纳偏好，归纳偏好，可以理解为算法对于某种假设的偏好，这种偏好可以体现为线性回归模型对于模型线性的假设偏好等。奥卡姆剃刀原理关于归纳偏好，对于一个数据，模型有许多的归纳偏好，也就是有许多的假设，那么如何进行归纳假设的选择呢，一般性的原则就是：最简单原则-奥卡姆剃刀原理，也就是使模型的结构尽量简单，这也是《统计学习》中提到的结构风险最小化。简单有什么好处呢，其中之一就是具有良好的

naca yu·2023-07-15 07:16

机器学习中理解算法的归纳偏置（偏好）

参考西瓜书对归纳偏置（偏好）的一些总结理解模型对应假设空间中的一个假设！现在，与训练集（样本）一致的假设有多个，那么应该选择哪一个模型（假设）呢？

saohuoxiong·2023-07-15 07:44

（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（1）第一章 --- 假设空间与版本空间等

（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（1）第一章—假设空间与版本空间等文章目录（西瓜书）《机器学习-周志华》-学习笔记：（1）第一章---假设空间与版本空间等简述1.2基本术语独立同分布理解**示例

JingYuJingYuJingYu·2023-07-15 06:36

机器学习（西瓜书）学习笔记2——假设空间和归纳偏好

一、假设空间首先，有两个概念：归纳和演绎。简言之，归纳就是特殊推一般，演绎就是一般推特殊。机器学习是从大量样本训练，再利用测试数据进行测试。很显然，机器学习属于归纳的过程，亦称：归纳学习。以西瓜举例，西瓜成熟与否和西瓜的色泽、根蒂、敲声这三个属性有关系，色泽的属性值：乌黑、青绿。根蒂的属性值：蜷缩、硬挺。敲声的属性值：浊响、沉闷。由这三种属性值可以构成24种不同的组合，这称为假设空间。其中，满足（

007djx·2023-07-15 06:04

简要介绍 | 两阶段点云目标检测：理论与实践

我们将深入了解两阶段目标检测的背景，详述其原理和公式推导，研究其现状，挑战以及未来展望。此外，我们还会包含一个Python代码示例，以帮助读者更好地理解两阶段点云目标检测。1背景介绍目标检测是计

R.X. NLOS·2023-07-14 16:09

决策树（ID3、C4.5、CART）

本文将根据周志华老师的《机器学习》（西瓜书）一书，对相关概念及原理进行通俗解释。2、相关概念利用《机器学习》书中的一句话概括什么是决策树：我们要对"这是好瓜吗?"

田浩thao·2023-07-14 04:26

Blender着色器节点教程 —— Fresnel

我们先来了解一下什么是菲涅尔反射，菲涅尔反射是由菲涅尔公式推导出的光的反射规律。菲涅耳公式（或菲涅耳方程），由奥古斯丁·让·菲涅耳导出。用来描述光在不同折射率的介质之间的行为。

猫游工作室·2023-07-14 02:14

人工智能（3）：独立同分布概念

在西瓜书中解释是：输入空间中的所有样本服从一个隐含未知的分布，训练数据所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。

不死鸟.亚历山大.狼崽子·2023-06-24 08:13

卡尔曼滤波器详解 + 公式推导 + 手动实现 + cv2 实现

一、基础概念卡尔曼滤波（Kalmanfilter）是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。卡尔曼滤波适用于线性高斯系统，即该系统必须是线性的，而且噪声服从正态分布。更详细一些，噪声通常被建模为一个均值为

SP FA·2023-06-23 19:05

【期末总复习】机器学习（公式推导与代码实现）鲁伟

【第一章】机器学习预备知识1、了解机器学习的发展简史2、复述出训练集、验证集和测试集的作用训练集（Trainingset）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(CrossValidationset)作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确

hellenionia·2023-06-23 06:58

神经网络中的梯度是什么,神经网络梯度公式推导

1、BP神经网络的MATLAB训练Gradient是什么意思？Performance是什么意思？，大神能解释一下吗？谢谢了Gradient是梯度的意思，BP神经网络训练的时候涉及到梯度下降法，表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数（步长）的关系。Performance是神经网络传递误差大小的意思，表示为均方差与训练过程迭代次数（步长）的关系。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、什么是梯度消失?如何加快

wenangou·2023-06-22 12:05

【机器学习基础】XGBoost公式推导

XGBoost是Boosting算法的一种，Boosting算法的核心思想就是将许多基模型加在一起，形成一个强分类器。XGBoost就是将许多的CART树结合在一起，对于那些一颗树无法很好拟合的数据用多颗CART树不断地去逼近。本文从Boosting方法-->BDT(提升树)-->GBDT(梯度提升树)-->XGBoost的脉络来描述XGBoost.一BoostingBoosting方法是一种用来

Tuzi_bo·2023-06-22 08:11

二层感知器实现异或

所以需要输入层/隐藏层/输出层实现原理a^b=(a&-b)|(-a&b)用两个与门和一个或门实现需要三个神经单元参考西瓜书：importnumpyasnp#两层感知器实现异或#M-P神经元#阈值设置：与

gimio·2023-06-21 07:29

学习adaboost（二，第一次迭代，c#实现）

我觉得这两个公式推导的特别好。

工业机器视觉设计和实现·2023-06-21 03:52

让SageMath方便使用的若干方法

sage-pipinstalljupyterlab.打开在shell里面输入sage-njupyterlab即可.安装资源在github里面.https://github.com/jupyterlab/jupyterlab2数学公式推导更加

zlc_abc·2023-06-20 23:07

机器学习-学习总结

人工智能学习与实训社区2.1回归2.1.1线性回归和逻辑回归的联系和区别【ML】线性回归和逻辑回归的联系和区别_逻辑回归和线性回归的区别_机器不学习我学习的博客-CSDN博客2.1.2线性回归和逻辑回归重要公式推导从这里开始看

lin_FS·2023-06-20 06:45

LA@AM@向量间的关系@垂直@平行@共面判定@混合积

文章目录向量垂直向量平行向量平行的充要条件坐标表示平行乘积式比例式(常用)refs从向量积的坐标公式推导模长∣a×b∣=∣a∣∣b∣sin⁡θ|\boldsymbol{a}\times{\boldsymbol

xuchaoxin1375·2023-06-19 12:03

2023/6/18周报

目录摘要论文阅读1、题目和现有问题2、工作流程3、图神经网络模块4、注意力网络5、实验结果和分析深度学习1、GNN和GRU的融合2、相关公式推导总结摘要本周在论文阅读上，对基于图神经网络和改进自注意网络的会话推荐的论文进行了学习

白小李·2023-06-19 00:47

机器学习笔记-Task03-极大似然估计&EM算法

求极大似然函数估计的一般步骤2.EM算法2.1问题描述2.2问题求解2.3总结2.3.1相关概念2.3.2与K-Means算法对比3.EM算法推导3.1相关基础3.1.1期望3.1.2凸函数3.1.3Jensen不等式3.2公式推导

修行僧yicen·2023-06-18 09:56

【西瓜书笔记】8. EM算法（上）

EM算法的引入引入EM算法的原因：概率模型有时候既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或者贝叶斯估计法估计模型参数。但是当模型含有隐变量时，就不能简单地使用这些估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法。EM算法的例子《统计学习方法》例9.1（三硬币模型）：假设有3枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正

西风瘦马1912·2023-06-18 09:52

【LSTM】

【【重温经典】大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播-哔哩哔哩】讲得真好

子衿JDD·2023-06-18 00:50

HMM-读书笔记

如果没有别的条件，那么贝叶斯公式适用:我们可以看出这是用联合概率密度公式推导来的：P(A,B)=P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P

咖啡，巫师与猫·2023-06-17 20:30

PID控制算法

目录前言原理公式推导位置式PID增量式PIDPID性能指标超调量调节时间震荡频率上升时间PID算法改进上下限设定法死区设定法积分部分改进微分部分改进不完全微分法微分先行法前言PID即：Proportional

若悲浪·2023-06-16 03:48

二维图形旋转公式的推导（逆时针、顺时针）

关于二维图形旋转可能在很多计算机图形学相关的书籍上都会介绍，然而真正理解公式推导过程的却讲得不多。那么如何推导出二维图形绕某一点旋转的公式呢？我在这里就将其推导过程简要的说明一下。

weixin_30808693·2023-06-15 22:49

《机器学习公式推导与代码实现》chapter10-AdaBoost

《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记，记录一下自己的学习过程，详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。

Jiawen9·2023-06-15 18:48

[译] GLSL 中的视差遮蔽映射（Parallax Occlusion Mapping in GLSL）

关于渲染的中文文章可谓是少之又少，而很多书和中英文技术文章总是大篇幅的进行晦涩难懂的公式推导，这种方式确实表达准确，可苦了数学不好的娃，能找到一篇好的材料进行学习真的是一件很不容易的事情。

·2023-06-15 16:56

《机器学习公式推导与代码实现》-chapter7决策树

《机器学习公式推导与代码实现》学习笔记，记录一下自己的学习过程，详细的内容请大家购买作者的书籍查阅。

Jiawen9·2023-06-15 16:22

机器学习之朴素贝叶斯二、情感分析实践

朴素贝叶斯公式推导二、利用朴素贝叶斯进行情感分析结合之前的公式推导，进行代码编程，以情感分析为例，进行实践操作。感

QuietNightThought·2023-06-15 15:33

机器学习（西瓜书）简答题总结

集成学习的主要特点包括：1.模型的泛化能力的强，减少过拟合和欠拟合的风险。2.预测性能好：由于集成学习可以组合多个弱学习器，所以它可以将多个模型的优点进行整合，从而提高整体的预测性能。3.鲁棒性强4.可扩展性强：由于集成学习可以将多个模型进行组合，所以它可以方便地扩展到更大的数据集和更复杂的模型。5.可解释性好：由于集成学习的模型比较复杂，所以它的可解释性比较差，难以理解和解释模型的预测结果。集成

IT胡图图·2023-06-15 12:33

量化投资布朗运动和 Black Sholes 模型

文章目录量化投资布朗运动和BlackSholes模型布朗运动BrownianMotion定义性质生成布朗运动止盈止亏问题Gambler'sRuinProblemBlack-Sholes期权定价公式公式推导

Air浩瀚·2023-06-13 23:16

【ISP】光的能量与颜色（1）

2.光子能量公式推导E=hv，（这个是电磁波能量的假设，假设和频率成正比，h是测定值）。E=pc，=>hv=pc；（强调E=MC平方为爱因斯坦的能量公式）。p=hv/c=h/λ。

mjiansun·2023-06-13 14:18

初识决策树（Decision Tree）

今天来看一下西瓜书第四章——决策树。

浩然然然·2023-06-12 13:33

通过等截面直肋的导热方程的曲线

一、公式推导二、曲线图红色线是根据第五版传热学P54中例题2-6的参数进行曲线的描绘三、肋效率曲线图绿色线是根据第五版传热学P54中例题2-6的参数进行曲线的描绘

Phl_zovnf·2023-06-12 05:03

FMCW系统性能参数之测量精度公式推导

编辑|调皮哥的小助理审核|调皮哥本文首发于公众号【调皮连续波】，内容若不全或乱码，请前往公众号阅读。保持关注调皮哥，和1.5W雷达er一起学习雷达技术！【正文】连续多篇文章都在说FMCW雷达系统性能参数这个事儿，如：（1）从奈奎斯特采样定理推导FMCW雷达系统性能参数（2）从FMCW毫米波雷达系统的性能参数理解4D成像毫米波雷达的设计思路（3）雷达入门|FMCW毫米波雷达系统的性能参数分析因为目标

调皮连续波（rsp_tiaopige）·2023-06-12 01:53

循序渐进，搞懂什么是动态规划

本文的内容尽量避免了各种复杂的公式推导过程，重在理解动态规划的思想和方法。如果要精通动态规划，需要多结合

小斌哥ge·2023-06-11 19:19

第六章支持向量机

试答系列：“西瓜书”-周志华《机器学习》习题试答知识梳理本章关于支持向量机的公式较多，存在有多种形式，容易产生混淆，为此，在这里将涉及支持向量机的各种公式进行总结，绘制了一张关系图，其中未涉及支持向量回归和和核方法部分内容

lsly·2023-06-11 13:35

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