西瓜书公式推导第6页

西瓜书决策树实现（基于ID3）——采用字典数据结构

很久没有更新，最近实现《西瓜书》决策树，贴出来给大家共享。

大叔变码农·2023-10-27 14:33

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

【机器学习】决策树（理论与代码）

计算可以参考周志华西瓜书。计算信息熵Ent(D)与信息增益Gain（D）。原理的话就是选取信息增益最大的为根，以此类推。

读书猿·2023-10-27 04:23

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

吃瓜教程3——决策树（西瓜书第四章）

目录一、算法原理从几何角度理解最终目的二、ID3决策树自信息信息熵信息增益ID3决策树三、C4.5决策树增益率一、算法原理从几何角度理解根据某种准则划分特征空间最终目的将样本越分越“纯”二、ID3决策树自信息信息熵（以离散型为例）即自信息的期望，度量随机变量X的不确定性，信息熵越大越不确定；X各个取值概率均等时信息熵最大（最不确定），某个取值概率为1时信息熵最小（最确定）。将样本类别标记y视作随机

雾里看花的学习日常·2023-10-26 22:12

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

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

ML in Action笔记——CH4 朴素贝叶斯

——摘自《西瓜书》朴素贝叶斯和贝叶斯的最大区别就是：朴素，即条件独立，算法引入朴素贝叶斯的目的是为了降低计算量优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。缺点：对于输入数据的

猴子姑娘呀·2023-10-24 20:44

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

西瓜书——贝叶斯分类器+EM算法

西瓜书贝叶斯分类器详解https://blog.csdn.net/yangjingjing9/article/details/79986371贝叶斯分类器应用—水果分类https://blog.csdn.net

又笨又懒的猪·2023-10-24 05:46

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

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

周志华《机器学习》西瓜书新出算法推导视频！（超级详细）

如果你对人工智能跃跃欲试，第一步该怎么办？我通常的做法是，先收集人工智能有关的信息，或者问问身边正在学习的师兄师姐，寻求他们的方法或建议。如果你已经开始学习，并且了解一点机器学习这个概念，那么你就应该知道这本书“周志华《机器学习》”，号称人工智能领域中文版开山之作这是一本面向中文读者的机器学习教科书，适合正在学习机器学习的学生，以及对人工智能机器学习感兴趣的人士。为了让读者通过本书对机器学习有所了

深度之眼订阅号·2023-10-21 18:31

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

（西瓜书）一元线性归回代码详解

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeftrue_fun(X):#因为我们没有样本来训练，所以我们自己生成一些样本，假设true_fun是理想线性回归函数return1.5*X+0.2np.random.seed(0)#随机种子n_sample=30#生成30个样本点"""生成随机数据作为训练集"""train_X=np.sort(np.rand

xiao_haohao·2023-10-21 13:25

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

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

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

吃瓜教程1--概念准备

目录一、西瓜书准备篇1、绪论（1）假设空间（2）归纳偏好2、模型评估与选择（1）经验误差与过拟合（2）评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习（1）Regression（2）Classification2

雾里看花的学习日常·2023-10-17 05:21

Day01-《西瓜书》-模型评估与选择(DataWhale)

一、绪论出处：Datawhale吃瓜教程（https://www.bilibili.com/video/BV1Mh411e7VU）案例：水果摊旁，挑个根蒂蜷缩，敲起来声音浊响的青绿西瓜。期待是皮薄后瓤甜的瓜1.1引言机器学习研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。经验以数据形式存在学习算法在计算机上从数据中产生模型的算法模型泛指从数据中学到的结果机器学习分类根据训练数据是否拥有标记信

liying_tt·2023-10-17 04:16

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

浅谈机器学习中的过拟合

本篇博客主要是基于花书（古德费洛的《DeepLearning》）和西瓜书（周志华的《机器学习》）撰写的，其中插入了博主的一些个人见解，如有不对之处希望大家指出来一起来讨论一下嘿嘿，万分感谢。

Maples丶丶·2023-10-16 04:10

树模型（一）孤立森林

孤立森林（IsolationForest）算法是西瓜书作者周志华老师的团队研究开发的算法，一般用于结构化数据的异常检测。

湿物男·2023-10-14 21:31

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

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

欧拉公式推导网格中点线面估计数量关系

闪电彬彬·2023-10-09 09:28

深度之眼-机器学习总结

为期三个月的西瓜书机器学习训练营结束，昨天听完了毕业典礼。

任嘉平生愿·2023-10-08 16:49

决策树-西瓜书

决策树生成是一个递归过程，递归返回的条件是：1.当前节点包含的样本属于同一类别，无需划分2.当前属性集为空，或所有样本在所有属性上取值相同3.当前节点包含的样本集合为空划分选择：信息墒、信息增益、（增益越大表示使用属性划分所获得的“纯度提升”越大）、增益率、基尼系数

Leslie__l·2023-10-08 09:10

【常见决策树算法逻辑理解以及代码实现（3）】ID3 (代码实现,包含绘图,西瓜书示例)

importmathimportmatplotlib.pyplotaspltD=[['青绿','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['乌黑','蜷缩','浊响','清晰','凹陷','硬滑','是'],['青绿','蜷缩','沉闷','清晰','凹陷','硬滑','是'],['浅白','蜷缩','浊响'

TomcatLikeYou·2023-10-07 16:10

【常见决策树算法逻辑理解以及代码实现（5）】CART (代码实现,包含绘图,西瓜书示例)

使用的面向对象方式编写,主要类是Cart类,直接传入数据和属性集合,然后draw就可以运行结果如下(每次运行属性值顺序可能会不同,由于hash问题,不用管,结果是一样的)全部代码可下载项目https://gitee.com/TomCoCo/mLearn.git这里是代码,有完整的注释,可以直接运行如上图核心方法createTreeimportmathimportmatplotlib.pyplota