西瓜书公式推导第7页

匹配滤波器的仿真——原理说明与仿真

文章目录(1)匹配滤波器的公式推导与解释1.使用匹配滤波器的目的2.推导匹配滤波器的公式3.从频域直观理解匹配滤波器的效果(2)匹配滤波器的冲激响应(3)匹配滤波器的输出信噪比(4)匹配滤波器的时间适应性

IT说·2023-10-04 12:53

线性回归大结局(岭(Ridge)、 Lasso回归原理、公式推导)，你想要的这里都有

文章目录线性模型简介普通线性回归Ridge(岭)回归为什么正则化惩罚项Work?Lasso回归线性回归实现过程Ridge回归和Lasso回归区别Ridge和Lasso对权值的影响References线性模型简介所谓线性模型就是通过数据的线性组合来拟合一个数据，比如对于一个数据XXXX=(x1,x2,x3,...,xn)(1)X=(x_1,x_2,x_3,...,x_n)\tag{1}X=(x1,x

一无是处的研究僧·2023-10-04 05:48

【Diffusion】DDPM - （2）公式推导之前向扩散

1、加噪过程1、将图像x0x_0x0像素值映射到[-1,1]之间x255×2−1,where x为图像中的像素值\quad\frac{x}{255}\times2-1,\quadwhere\;x为图像中的像素值255x×2−1,wherex为图像中的像素值\quad2、生成一张尺寸相同的噪声图片，像素值服从标准正态分布ϵ∼N(0,1),where ϵ为噪声图像中的像素值\quad\epsilo

Enzo 想砸电脑·2023-10-04 03:34

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 4 讲李群与李代数【什么样的相机位姿最符合当前观测数据】

P71文章目录4.1李群与李代数基础4.1.3李代数的定义4.1.4李代数so(3)4.1.5李代数se(3)4.2指数与对数映射4.2.1SO(3)上的指数映射罗德里格斯公式推导4.2.2SE(3)上的指数映射

Gaogaogaoshu·2023-10-03 19:49

「Python」机器学习之线性判别分析（代码，不调包）

机器学习之线性判别分析（代码，不调包）前言1线性判别分析（LDA）2实现2.1LDA实现2.2数据集示例3最后前言语言：python库：numpy,matplotlib教材参考：《机器学习》——周志华2016版（“西瓜书

武的阶乘·2023-10-02 17:39

西瓜书

1.模型评估与选择1.1ROC与AUCROC的横轴为真正例率TPR，纵轴为假正例率FPR定义为：，ROC曲线的画法为：给定个正例和个反例。根据学习器的预测结果对样例进行排序（即每个样本为正例的概率），然后把分类阈值调最大，即把所有样例均预测为反例，画出(0,0)点。之后依次按照每个样本的概率从大到小调整阈值，分别计算TPR和FPR，作出整个ROC曲线如下图。可以看出，AUC的取值范围为[0.5,1

恰似一碗咸鱼粥·2023-10-01 05:53

Python中小波工具（pywt）分析EEG数据

zhoudapeng01·2023-09-30 19:52

脉冲法和方向盘转角法计算车辆位置不同应用工况

在以下公式推导中，所有弧长和弦长微元值无符号，而车辆偏航角微元值带正负。图1车辆阿克曼

scott198512·2023-09-30 14:11

洋葱数学微课版小学数学六年级下册第三单元《圆柱的体积》教学设计

教学目标：1、通过用切割拼合的方法借助长方体的体积公式推导出圆柱的体积公式，能够运用公式正确地计算圆柱的体积和容积。2、初步学会用转化的数学思想和方法，解决实际问题的能力。

欣欣028赵柏丽·2023-09-30 05:07

西瓜书扩展_支持向量机_间隔与支持向量

二分类问题这里我们考虑的是一个两类的分类问题，数据点用来表示，这是一个维向量，而类别用来表示，可以取或者，分别代表两个不同的类：划分超平面方程一个线性分类器就是要在维的数据空间中找到一个分离超平面，其方程可以表示为：其中为法向量（控制超平面的旋转方向），为截距（控制超平面离原点的位置）我们令，在进行分类的时候，我们将数据点代入中，如果得到的结果，则赋予其类别，如果则赋予类别：几何间隔取任一样本点到

我_7·2023-09-29 12:48

扩散模型：DDPM代码的学习（基于minist数据集）

云梦之上·2023-09-28 04:37

逻辑回归（Logistic回归又名对数几率回归）原理及python代码实现

1.公式推导为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和代人Sigmoid函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。

南山十一少·2023-09-28 00:26

西瓜书+南瓜树第八章集成学习

集成学习8.1个体与集成8.2Boosting8.2.1Boosting介绍8.2.2AdaBoost算法8.3Bagging与随机森林8.3.1Bagging8.3.2随机森林8.4多样性增强8.1个体与集成集合个体应该和而不同，①和指个体学习器的泛化误差应该小于随机误差，以二分类问题为例，就是指误差ϵ\epsilonϵ<0.5②不同指的是，个体学习器之间应该有所差异，这样集成学习才有意义收敛条

煞拉一Q·2023-09-28 00:52

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第五章神经网络

来自吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集第五章神经网络和周志华老师的机器学习西瓜书以下是我的学习笔记：神经网络：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应

Unicorn婧·2023-09-28 00:49

机器学习西瓜书和南瓜书第6章学习笔记

一、支持向量机1.算法原理从几何角度，对于线性可分数据集，支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面。相比于感知机，其解唯一且不偏不倚，泛化性能更好。2.超平面维超平面性质如下：（1）超平面方程不唯一；（2）法向量和位移项确定唯一的超平面；（3）法向量垂直于超平面；（4）法向量指向的那一半空间为正空间，另一半为负空间；（5）任一点到超平面的距离公式为3.几何间隔给定数据集和超平面，，，，定义样本点

可爱的希格玛·2023-09-28 00:18

吃瓜笔记02：【西瓜书+南瓜书】第3章线性模型

线性模型是机器学习中最为基础的模型，很多复杂模型均可认为由线性模型衍生而得，无论是曾经红极一时的支持向量机还是如今万众瞩目的神经网络，其中都有线性模型的影子。3.1基本形式线性模型其实是一种建立输入变量和输出变量之间线性关系的方法。假设我们有一组输入数据，我们想要通过线性模型来预测或拟合相应的输出值（目标）。在最简单的情况下，线性模型的一般公式可以表示为：3.2线性回归线性回归是一种基本的回归分析

WH_Z0v0·2023-09-28 00:18

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第六章支持向量机

视频来源：b站直播+周志华老师机器学习西瓜树+南瓜书以下是我的学习笔记：支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，通过对偶问题，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。由简至繁的模型包括：当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性可分支持向量机当训练样本近似线性可分时，通过软间隔最大化，

Unicorn婧·2023-09-28 00:17

最小二乘原理几何意义及详细公式推导

这里依然以图片的形式给出，因为在word中编辑好以后在以图片的形式给出，能更好的保证公式推导的流畅性，更容易理解。

测量员小李·2023-09-27 18:21

一起啃西瓜书

一起啃西瓜书（一）：绪论基本术语；假设空间；归纳偏好；一起啃西瓜书（二）：模型评估与选择经验误差和过拟合：错误率，精度，误差；评估方法：留出法，交叉验证法，自助法，调参与最终模型；性能优度：均方误差，错误率和精度

你欲何为R·2023-09-26 13:17

概率深度学习建模数据不确定性

（NeurIPS2017)[1]中的数据不确定性建模，并给出公式推导。论文[1]指出不确定性uncertainty分为随机不确定性(aleatori…https://zhuanlan.z

FlyingAnt_·2023-09-25 22:32

【计算机组成原理】MIPS=f/(CPI10^6)公式推导*过程

仅个人见解，欢迎讨论MIPS指的是每秒钟CPU能执行的指令总条数，且单位是百万条每秒详细过程如下，由于是自己预习，有一些步骤写出来是为了方便理解上图涉及的概念如下图补充如有错误请再讨论

我是火星人集成灶都说好·2023-09-24 22:38

2019-08-21

符号规则简记：顶点起算顺正逆副,光轴→光线→法线阿贝不变量：应用于折射，公式为n'/l'-n/l=n'-n/r还讲了垂轴放大率，讲了公式及公式推导，和垂轴放大率β的值分别代表什么情况讲了轴向放大率和角放大率

d8e83a1033da·2023-09-24 17:27

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第三章（二）

南瓜书视频链接以下是我的学习笔记1、多元线性回归首先跟着视频推了一遍，真的厉害，很清晰怎么来的多元线性回归与一元线性回归同理利用最小二乘法求w和b。这里我们讨论了如何使用线性模型进行回归学习，但若要做的是分类任务呢？只需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。2、对数几率回归虽然名字里带有回归，但是是一种分类算法。这种方法有很多优点，例如它是直接对分类可能性进行建

Unicorn婧·2023-09-24 04:32

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第四章决策树

1、算法原理从逻辑角度，一堆ifelse语句的组合从集合角度，根据某种准则划分特征空间最终目的：将样本越分越“纯”决策树是基于树结构来进行决策的例如，我们对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它敲起来是什么声音？”，最后，我们得出最终决策：这是个好瓜，

Unicorn婧·2023-09-24 04:32

matlab图像校正工具箱_相机标定简介与MatLab相机标定工具箱的使用（未涉及原理公式推导）...

一、相机标定的目的确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，建立摄像机成像的几何模型，这些几何模型参数就是摄像机参数。二、通用摄像机模型世界坐标系、摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合。同时考虑两个因素：(1)摄像机镜头的畸变误差，像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差；(2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数，所以像平面上的连续坐标还需取整

独角兽邹教授·2023-09-24 04:15

【算法练习Day4】两两交换链表节点&&删除链表倒数第 N 个结点&&环形链表 II

的成长之路学习社区：Sherry的成长之路（个人社区）专栏链接：练题长路漫漫浩浩，万事皆有期待文章目录两两交换链表中的节点一般思路递归思路其他问题删除链表的倒数第N个结点暴力求解双指针法其他问题环形链表II公式推导相交链表总结

Sherry的成长之路·2023-09-24 02:17

糖果传递问题（超详细的数论公式推导+贪心结论+均分问题）

糖果传递问题文章目录糖果传递问题问题描述问题分析【公式推导过程】代码问题描述有n个小朋友坐成一圈，每人有a[i]个糖果。每人只能给左右两人传递糖果。每人每次传递一个糖果代价为1。

蒜白·2023-09-22 23:44

等差和等比数列公式推导

等差数列设首项为,末项为,项数为,公差为,前项和为,则有：通过Sn+Sn的方式求出Sn等比数列等比数列Sn=a1×(1-q^n)/(1-q)，Sn=n×a1（当q=1时）；推导过程为：Sn=a1+a2+…+anq×Sn=a1×q+a2×q+…+an×q=a2+a3+…+a(n+1)，Sn-q×Sn=a1-a(n+1)=a1-a1×q^n(1-q)×Sn=a1×(1-q^n)Sn=a1×(1-q^n

yygr·2023-09-22 18:42

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程第三章学习笔记

本次学习为周老师的机器学习西瓜书+谢老师南瓜书+Datawhale视频视频地址下面为本人的学习笔记，最近很忙还没学多少，之后补！！！

Unicorn婧·2023-09-19 10:44

平均收现天数2.9

因为“平均收现天数”和“应收账款周转率”的公式推导具有关联和连续性，所以，我们从“应收账款周转率”开始学习。

幸福就是刚刚好·2023-09-19 06:36

应届生校招经验汇总（主银行）

按照时间轴来写，从2019年七月份开始，到2019年12月结束我是武汉一名高校的研究生，2019年2月开始接触机器学习的内容，起先读了李航的《统计学习方法》，之后陆续读了西瓜书、python数据结构、算法第四版前几部分章节和

白色纯度·2023-09-19 06:43

一阶惯性低通滤波器

以上这段计算来自RC低通滤波器截止频率公式推导_月光疾風的博客-CSDN博客_rc低通滤波电路一般说滤波器到达稳态，需要3~5倍的时间

csdn_dx·2023-09-18 13:07

sympy 符号计算库在机器人旋转矩阵方面的应用（代码）

以下代码是在Jupyter中运行的，同时也是基于旋转坐标系的公式推导，先Z再Y最后Z。fromsympyimportsi

聪 ~smart·2023-09-18 10:01

西瓜书读书笔记整理（六）—— 第六章支持向量机

第六章支持向量机6.1间隔与支持向量6.1.1什么是支持向量机6.1.2支持向量与间隔6.1.3支持向量机的求解过程6.2对偶问题（dualproblem）6.2.1什么是对偶问题6.2.2如何求解支持向量机的对偶问题6.3核函数（kernelfunction）6.3.1什么是支持向量机的核函数6.3.2常见的几种核函数6.4软间隔（softmargin）与正则化（regularization）6

smile-yan·2023-09-18 07:17

与导师沟通2023-09-14

(1)学习并实践机器学习（李沐-动手学机器学习、周志华-西瓜书、吴恩达-机器学习基础理论）(2)多参加各类学术会议。(3)动手实践参与相关课题的项目。(

氢气氧气氮气·2023-09-17 14:19

【SLAM】坐标系变换与外参标定

1.坐标系变换1.1公式推导加入1后，变为齐次方程外参标定

宏辉·2023-09-17 12:51

python之有限体积法求解一维热传导问题

2、基于有限体积法的公式推导假定在y方向和z方向上尺寸无限大，温度梯度只在x方向上有意义。把整个区域划分为4个控制体，给定由于传热系数是常数，定义，体机源项，节点2处的一般离散形式为其中节点3得

老歌老听老掉牙·2023-09-16 17:16

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

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

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

深度学习入门（四）——机器学习基础

机器学习基础机器学习-西瓜书（一）机器学习-西瓜书（二）机器学习-西瓜书（三）机器学习-西瓜书（四）机器学习-西瓜书（五）sklearn机器学习（一）sklearn机器学习（二）sklearn机器学习（

_归尘_·2023-09-09 05:34

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

偏差-方差分解

偏差-方差分解的内容其实在看西瓜书的时候已经学习过，但印象并不深刻（可能和西瓜书上的符号比较繁琐有关吧），此次重温，脉络清晰了不少。为避免过拟合，我们经常会在模型的拟合能力和复杂度之间进行权衡。

单调不减·2023-09-08 08:30

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