西瓜书公式推导第4页

FM因子分解机的原理、公式推导、Python实现和应用

1、FM模型能够解决冷启动问题吗，为什么？FM（FactorizationMachines）模型在一定程度上可以缓解冷启动问题，尤其是在推荐系统等应用中。冷启动问题通常指的是在系统初始阶段或者对于新用户/新物品时，缺乏足够的历史数据来做出准确的预测或推荐。FM模型的优势在于它能够学习到数据中的隐含因子，并且能够在用户和物品之间建模交叉特征。这使得在冷启动情况下，即使没有足够的用户或物品历史交互信息

Wzideng·2023-12-16 19:43

函数图形渐近线分析

文章目录曲线的渐近线水平和垂直渐近线斜渐近线斜渐近线公式推导简便方法确定斜渐近线(一次多项式化方法)例曲线的渐近线渐近线综合了极限和函数图形的知识,尤其是斜渐近线水平和垂直渐近线若点MMM沿曲线y=f(

xuchaoxin1375·2023-12-16 11:03

GPS原理与接收机设计 CH6 卡尔曼滤波及其应用

CH6卡尔曼滤波及其应用第六章主要是讲卡尔曼滤波的原理公式推导和应用感觉还是有难度的所以在前期有陆陆续续地拆解然后也上传了blog需要的uu可以看看哦~α-β滤波通俗讲讲卡尔曼滤波卡尔曼滤波注：看了上面的几个链接可以跳过

~光~~·2023-12-15 20:09

通俗讲讲卡尔曼滤波

大家看完这个可以看我另一篇写的详细的公式推导的过程，肯定能看的懂啦~~https://blog.csdn.net/qq_53131867/article/details/134354442?

~光~~·2023-12-15 20:38

深度学习学习顺序梳理

spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=9607a6d9d829b667f8f0ccaaaa142fcb1.吴恩达机器学习课程已学完，时间较久了，后续可以重新听一遍，整理一下笔记2.白板推导读西瓜书统计学习方法看完了

陌上阳光·2023-12-14 23:37

已知线段的两端点a、b，求线段外一点到线段的距离

公式推导过程已经不存在仅剩下代码贴出来，方便使用//计算点p到直线a,b的距离，OpenCVstaticfloatdistancePointToLineCV(constcv::Point2f&p,constcv

izwmain·2023-12-05 22:13

强化学习Markov重要公式推导过程

Markov决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）Markov过程是一种用于描述决策问题的数学框架，是强化学习的基础。MDP中，决策者面对一系列的状态和动作，每个状态下采取不同的动作会获得不同的奖励，决策者的目标是制定一种策略，使得长期累积的奖励最大化。MDP具有以下特点：状态具有马尔可夫性质，即当前状态包含了过去所有状态的信息，未来状态只与当前状态相关，与过去状态无关；决

幻影123！·2023-12-05 00:02

FOC控制之小A小B小C是如何追求小D的

1、写在前面随着电动汽车的热火，关于FOC控制技术的文章这几年在网络上可谓是一搜一大把，各种理论分析，公式推导，应有尽有。通过这些文章，可以看出大佬还是很多的。另外也有FOC的开源硬件。

MikeInNJ·2023-12-04 10:09

1、GAN(Generative Adversarial Networks)论文及pytorch实现

GAN论文及pytorch实现一、论文1、Introduction2、相关工作3、对抗网络Adversarialnets4and5、公式推导和实验结果展示6、优势和劣势7、结论二、代码实现本文是学习笔记

Tony·2023-12-04 10:40

《西瓜书》-9.聚类

9.聚类9.1.聚类任务聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。聚类则是试图将数据集的样本划分为若干个互不相交的类簇，从而每个簇对应一个潜在的类别。聚类直观上来说是将相似的样本聚在一起，从而形成一个类簇（cluster）。那首先的问题是如何来度量相似性（similaritymeasure）

ruoqi23·2023-12-04 04:15

西瓜书-NLP比赛

代码importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerdf_train=pd.read_csv('./train_set.csv')df_test=pd.read_csv('./test_set.csv')df

yxyibb·2023-12-04 04:15

西瓜书-AdaBoost

zhuanlan.zhihu.com/p/57689719概念集成学习（ensemblelearning）通过构建多个个体学习器并结合起来完成学习任务。做一个简单分析，考虑二分类问题，假定基本分类器的错误率为,有由基分类器相互独立，设X为T个基分类器分类正确的次数，因此根据Hoeffding不等式令得由上面的式子可以得到，个体分类器的数目越大。错误率将指数级下降，最终变为0。要获得好的集成，个体学

weixin_34418883·2023-12-04 04:15

西瓜书-第1章-绪论

当不具备归纳偏好时，模型给出的判断可能是随机的，这样的结果显然没有意义。任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好。奥卡姆剃刀：若有多个假设和观察一致，则选最简单的一个。只有在特定情况下，学习算法才有优劣之分。符号学习：如决策树，能产生明确的概念表示。连接学习：如神经网络（包括深度学习）产生的是“黑箱”模型。统计学习：包括“支持向量机”和“核方法”。

路飞的纯白世界·2023-12-04 04:14

西瓜书-第1章-绪论笔记

一、绪论引言机器学习所研究的主要内容：从数据中产生“模型”的算法，即学习算法。本书用“模型”泛指从数据中学得的结果。有的文献用“模型”指全局性结果（例如一颗决策树），用“模式‘指局部性结果（例如一条规则）基本术语数据集、训练集、测试集；监督学习·····等等机器学习的目标是使学得的模型能很好的适用于新样本，即泛化能力：假设空间归纳与演绎是科学推理的两大基本手段；机器学习是“从样例/数据中学习”，是

一燊芊芊·2023-12-04 04:43

西瓜书-主要符号表

主要符号表LaTeX符号说明Howtoreadletter?\mathit{x}标量\boldsymbol{x}向量\mathrm{x}变量集\mathbf{A}矩阵\mathbf{I}单位阵\mathcal{X}样本空间或状态空间calligraphicX\mathcal{D}概率分布ƊcalligraphicD\mathit{H}数据样本（数据集)\mathcal{H}假设空间calligra

abka·2023-12-04 04:39

欧拉公式 e^iθ=cosθ+i*sinθ

本质上这个公式是由这个公式推导过来的，把θ换成π即可。那么这个公式是如何得到的呢？可以使用高等数学里的幂级数展开，进而可以推导得出。

挽阳·2023-12-03 23:15

c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根

目录1基本介绍2公式推导3牛顿迭代法的应用3.1求倒数3.2开根号3.2马克尔的方法4收敛性分析1基本介绍牛顿迭代法（Newt

发狂的小花·2023-12-03 22:56

付账问题（贪心思路看待均分，零基础都可以理解）

往期文章如下雷达设备问题（从另一个角度看待区间合并+贪心思路+未发现关键的错误样例）糖果传递问题（超详细的数论公式推导+贪心结论+均分问题）问题描述几个人一

蒜白·2023-12-03 21:58

人工智能_机器学习053_支持向量机SVM目标函数推导_SVM条件_公式推导过程---人工智能工作笔记0093

然后我们再来看一下支持向量机SVM的公式推导情况来看一下支持向量机是如何把现实问题转换成数学问题的.首先我们来看这里的方程比如说,中间的黑线我们叫做l2那么上边界线我们叫l1下边界线叫做l3如果我们假设

脑瓜凉·2023-12-03 19:47

[笔记] 错排问题 #错排

错排公式：D[1]=0;D[2]=1;D[n]=(n-1)(D[n-1]+D[n-2])公式推导：补充设定：x--y的含义：第x个元素分到了第y个元素的位置上。对于第i个元素，若不在自

Y.YL·2023-12-03 13:52

电容和电感的充放电公式推导

电容充电方程：放电方程：开关闭合后，流过电容的电流为：；根据基尔霍夫定律列出方程：（为输入信号，为串联电阻，为电容电压，为电容容量）整理得：（1-1）这是一阶线性微分方程，并且，所以是非齐次的。（假如是一个直流信号，那么整理后可写为：，更容易求解，解出来和下面的最终结果相同）先令，化为齐次方程：（1-2）分离变量后得到：两端积分：算出来为：也可以写为：令，得，这是式（1-2）的通解。下面使用常数变

秋至日丶·2023-12-01 08:18

机器学习（一）：简介

机器学习简介这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。

打不死的小黑·2023-12-01 01:08

吴正宪数学教学学习笔记之80

教完圆柱的认识和体积公式推导后，要进行圆锥

东哥杂谈·2023-11-30 05:12

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是hthetax这个回归函数,可以看到结果这个逻辑回归函数我们之前就知道了,对吧,然后我们再来看他的导数,我们对他来求导,就能看到它的导数就是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

《两点间的距离》教学案例分析

一、公式推导《普通高中教科书数学选择性必修第一册》第二章第三节，关于两点间距离公式的推导与传统教材有所差异。

秋姐工作室·2023-11-29 19:58

梯度下降及反向传递公式推导

本来想在写这篇文章，无奈不支持数学公式的展示，只好发布在作业部落了，可以通过这个链接访问，等以后支持数学公式了再挪过来：https://www.zybuluo.com/JackMeGo/note/1052246

JackMeGo·2023-11-29 19:15

学习笔记目录

语言学习笔记工具使用git使用笔记️人工智能机器学习书籍/仓库机器学习资料-张北海经典算法Bagging和Boosting概念及区别随机森林–Randomforest（Bagging方法）XGBoost的原理、公式推导

雪的期许·2023-11-29 00:27

FPGA：实现快速傅里叶变换（FFT）算法

前言第一次使用FPGA实现一个算法，搓手手，于是我拿出一股势在必得的心情打开了FFT的视频教程，看了好几个视频和好些篇博客，于是我迷失在数学公式推导中，在一位前辈的建议下，我开始转换我的思维，从科研心态转变为先用起来

崽崽今天要早睡·2023-11-29 00:46

【跟官网学opencv-python】笔记3.2：opencv几何变换

目录前言目标函数详解1.缩放变换2.平移变换3.旋转变换4.仿射变换5.透视变换总结进阶1、透视变换公式推导2、透视变换实例应用参考前言跟着官网学习opencv-python才是基础入门的最佳选择，下文是官网的学习记录及扩展

小庄AI应用·2023-11-28 18:27

慌慌张张匆匆忙忙

考试安排出来之后，瞬间感觉必须得加快复习的进度了，周一考试《信息论》，东西很碎要记忆的东西太多太多了，还涉及到概率的一些东西，第一次感觉概率这个东西真的很，公式推导来推导去的，需要很多的联系来灵活的比变化

李祥鸿·2023-11-28 06:46

CodeForces 194A Exams

每次考试最少得2分，最多5分，判断总分到达k时，保证最高分尽可能低的情况下，最多能几次得2分链接：http://codeforces.com/problemset/problem/194/A思路：通过公式推导得出最多能有

luminous11·2023-11-27 22:43

RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导

概括：RNN适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM和GRU采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM和GRU被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。1.RNNRNN会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN可能从一开始就会遗漏重要信息。

dili8870·2023-11-27 19:47

周工作计划2019-01-15

本周工作计划：西瓜书两章学习。后台开发准备线性回归的组内交流吃牛蛙（其实也可以吃别的）坚持一哈吧，就快放假了。

MikeShine·2023-11-27 15:12

buck-boost电路降压升压原理及buck，boost输入输出公式推导一文足矣

写在之前：本栏目初心是想记录生活，工作，或者学习中所学到的专业知识，心得体会，记录下分析问题解决问题过程中的经验教训，如果各位同学，同事，同志们还能从中汲取到其他营养，加速了问题的解决，提高了办事效率，那实在是荣幸之至了。本文是博主的第一篇文章，欢迎各位批评指正。文章目录前言一、buck电路演进1.引入三级管2.引入电容3.引入电感4.引入二极管5.回归三级管二、boost电路三、buck-boo

徐同学徐同事徐同志·2023-11-26 10:41

Buck电路基础知识

Boost公式推导及实验验证》，在我看来，Buck与boost是完全类似的，明白一个，另外一个也就明白了。不过后来还是陆续有粉丝问我有没有buck，那么今天就来推导下buck的公式。

服务器硬件攻城狮·2023-11-26 10:34

怎要学好数学？

（1）基本原理、概念、知识点（2）课本中公式推导过程及例题解题思路（3）个性化易错题、易漏

愛數學的魚小幹·2023-11-25 09:39

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。在结尾处，笔者附上

PaperWeekly·2023-11-25 04:55

机器学习->统计学基础->贝叶斯估计,最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)

频率派与贝叶斯学派贝叶斯公式推导最大似然函数(MLE)最大似然估计与最大后验估计区别与联系频率派与贝叶斯学派首先讲讲贝叶斯估计（对比传统频率学来讲）在我们传统的频率学来说，需要推断的参数the

村头陶员外·2023-11-24 18:55

机器学习实战之K近邻方法心得体会

暑假的时候在学习机器学习，买的第一本书是大名鼎鼎的的周志华老师的西瓜书，但由于是水平有限，所以看到了一半还是云里雾里的。

学习的学习者·2023-11-24 05:11

笔记-L1、L2范数理解

学习过程中参考链接如下（周志华西瓜书也讲得很详细）：机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数-zouxy09的专栏-CSDN博客(1封私信/9条消息)0范数、1范数、2范数有什么区别？

ZSYGOOOD·2023-11-24 00:24

卡尔曼滤波器

目录标题一、递归形式二、数据融合三、公式推导四、误差协方差矩阵卡尔曼滤波示例五、扩展卡尔曼滤波一、递归形式将上述1/k1/k1/k记做一个参数KkK_kKk,估计误差（当前模型决定）远大于测量误差（自身测量系统

还有你Y·2023-11-23 01:18

BP神经网络公式推导

BP神经网络.PNG正向传播第1层公式1公式2公式3公式4第2层公式5公式6公式7公式8第m层公式9公式10公式11公式12反向传播期望输出公式13误差公式14公式15公式16权重偏导公式17公式18公式19公式20公式21公式22公式23公式24公式25公式26公式27公式28公式29

雪地团子·2023-11-22 04:40

机器学习基础(三): 模型评估与选择 - 方差与偏差

前言本笔记是笔者学习西瓜书所做笔记，转载请附本文链接及作者信息。

阿瑟_TJRS·2023-11-21 21:16

激活函数σ、tanh、relu、Leakyrelu、LR_BP反向传播推导

激活函数1-SIgmoid1-1sigmoid导数2-tanh2-1tanh函数导数3-ReLU4-LeakyReLu5-LR公式推导Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLu1-SIgmoidsigmoid

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

惊叹！中科院学霸和本硕博985在读博士的AI进阶之路

风度78·2023-11-20 09:07

神经网络反向传播的数学原理

到这里，请耐心看完下面的公式推导，无需长久心里建设。首先，反向传播的数学原理是“求导的链式法则”:设f和g为x的可导函数，则。

金戈鐡馬·2023-11-19 19:11

python之详细图像仿射变换讲解（图像平移、旋转、缩放、翻转），一文就够了，赶紧码住

图像仿射变换仿射变换简介什么是放射变换图像平移公式推导例程演示代码图像平移v2图像旋转利用getRotationMatrix2D实现旋转演示代码利用wrapAffine实现缩放数学原理推导代码演示围绕任意点进行旋转数学原理推导代码演示图像缩放利用

奈何缘浅wyj·2023-11-19 16:01

AM@函数展开成幂级数@间接法@常用麦克劳林幂级数展开公式

文章目录间接法推导幂级数展开常用麦克劳林幂级数展开公式应用例例例间接法推导幂级数展开已知函数的幂级数展开公式间接推导其他函数幂级数使用原始的推导公式推导函数的幂级数展开是繁琐不便的,需要分别计算各项系数

xuchaoxin1375·2023-11-19 12:39

拉式变换，卷积与传递函数

这里记录的都是一些理性认识，不会有太多的公式推导。因为我觉得做工程（而非学术）更多的是了解某个原理是什么工作的，要怎么使用，而不应该花过多时间细究其公式推导，没啥用，因为过段时间又忘了。

Clouds_Above·2023-11-18 19:43

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现SoftMax函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax

艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

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