非线性最小化第44页

数据结构

（1）顺序存储（2）链式存储（3）单链表和单向循环链表（4）双向链表和双向循环链表2、栈（1）顺序存储（2）栈的链式存储3、队列（1）顺序存储（2）循环队列（3）链接存储（4）双端队列4、串二、数据的非线性结构

swadian2008·2023-11-12 17:47

CS224W6.1——介绍图神经网络GNN

从这篇开始，我们介绍了令人兴奋的图神经网络技术，该技术基于图结构用多层非线性变换对节点特征进行编码。图神经网络在各种任务中表现出非凡的性能，并可以驯服图的复杂性质。

阿牛大牛中·2023-11-12 17:40

CS224W6.2——深度学习基础

从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。文章目录1.大纲2.优化问题2.1举例损失函数3.如何优化目标函数？

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

解非线性方程python实现黄金分割法

1.基本概念黄金分割法（GoldenSectionMethod）也叫0.618法，也是一种在区间上进行迭代的数值计算方法。它与二分法都通过不断缩小搜索区间来逼近方程的解。与二分法不同的是，二分法将搜索区间均匀地切割为两半，而黄金分割法将搜索区间不等分为两部分，每次迭代后搜索区间按照黄金分割比例缩小。2.代码实现下面简单实现方程f(x)=x^3-x-1=0在1到1.5之间的根。要求用四位小数计算，精

安心不心安·2023-11-12 16:11

深度学习——ReLU激活函数的用法和作用

二、ReLU激活函数的的作用torch.nn.ReLU(inplace=True)是PyTorch中的一个激活函数，其功能是对输入进行逐元素的非线性变换。

o涂鸦小巷的菇凉o·2023-11-12 15:25

QMdiArea之QMdiSubWindow子窗口隐藏系统标题栏

关于QMdiSubWindow去掉系统边框最小化的问题问题简述解决方案具体代码示例问题简述QMdiSubWindow去掉系统边框然后使用自定义实现菜单栏，进行最小化操作，第一个窗口的位置坐标在mdiarea

学习，学习，在学习·2023-11-12 13:22

【详细版】在虚拟机中安装一台纯净的Linux操作系统

以CentOS7.9为例且为最小化安装并进行基础环境配置以管理员身份运行打开VMware点击创建虚拟机，选择自定义安装模式点击下一步，一直到下面这个界面，选择稍后安装操作系统选择linux系统，版本选择

蓝柑·2023-11-12 13:20

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法

爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

吴恩达机器学习--神经网络概述

weixin_40025586·2023-11-12 13:24

吴恩达机器学习----神经网络：表述

（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第八章神经网络：表述(NeuralNetworks：Representation)1、非线性假设我们之前学的

huapusi·2023-11-12 13:24

数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

常见的数据拟合方法包括最小二乘法和非线性最小二乘法。最小二乘法通过最小化实际数据与拟合函数的残差平方和来求解最优拟合参数。非线性最小二乘法则通过迭代优化算法来拟合非线性函数模型。

七七喝椰奶·2023-11-12 13:21

吴恩达机器学习--中文笔记--第四周

吴恩达机器学习第四个星期1.诱因和动机1.1非线性假设函数1.2神经元和大脑2.神经网络2.1模型表示(1)2.2模型表示(2)3.应用3.1示例和直觉（1）3.1示例和直觉（2）3.3多类别分类参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-12 13:51

吴恩达《机器学习》8-1-＞8-2:非线性假设、神经元和大脑

一、非线性假设在之前学到的线性回归和逻辑回归中，存在一个缺点，即当特征数量很多时，计算的负荷会变得非常大。

不吃花椒的兔酱·2023-11-12 13:20

Analysis of Explainers of Black Box Deep Neural Networks for Computer Vision: A Survey

作为一种黑盒模型，由于其多层非线性结构，深度神经网络经常被批评为不透明且其预测无法被人类追踪。此外，这些模型从人工生成的数据集中学习，而这些数

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-12 13:29

最小二乘法（Least square method）

最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。

Tonywu2018·2023-11-12 12:50

Least Square Method 最小二乘法（图文详解，必懂）

最小二乘法是一种求解线性回归模型的优化方法，其目标是最小化数据点和拟合直线之间的残差平方和。这意味着最小二乘法关注的是找到一个直线，使得所有数据点与该直线的偏差的平方和最小。

子燕若水·2023-11-12 12:49

深度学习中激活函数怎么选择？

选择适当的激活函数是深度学习模型设计中的重要决策，因为激活函数决定了神经网络的非线性变换能力，对模型的学习和表达能力有重要影响。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-12 11:41

时间序列预测实战(九)PyTorch实现LSTM-ARIMA融合移动平均进行长期预测

ARIMA模型不属于机器学习)和利用PyTorch实现深度学习模型LSTM进行融合进行预测，主要思想是->先利用ARIMA先和移动平均结合处理数据的线性部分（例如趋势和季节性），同时利用LSTM捕捉更复杂的非线性模式和长期依赖关系

Snu77·2023-11-12 11:48

C# Winform自学第一天---窗体属性学习

窗体背景图片Text：窗体标题Name：窗体名称，用于编码调用Ico：图标，制作Ico图标需要先把图片转格式成icoWindowsState：项目运行是窗体状态Normal（原始大小），Minimized（最小化

jenner0926·2023-11-12 05:59

Python设计模式：享元模式和单例模式

设计模式八：享元模式和单例模式什么是享元模式享元模式是一个用于优化的设计模式，通过为相似对象引入数据共存来最小化内存使用，提升性能。

生活就是屁颠屁颠的过·2023-11-12 03:58

K8S容器内安装cur/telnet命令（Alpine Linux离线环境安装curl/telnet或其他工具）

背景需求：微服务的基础是镜像，通常在最小化的Linux镜像中安装jdk，然后运行编译好的java程序。将镜像运行到K8S上就得到了微服务Pod，Pod通常使用安装K8S时配置的私有网段，与宿主机不同。

高达可以过山车不行·2023-11-12 03:38

数据结构：树、二叉树的概念和性质

小小酥诶·2023-11-12 02:58

数据结构：树的概念介绍及几种表示方法，以及二叉树介绍和二叉树的性质

文章目录树的概念树的表示方法（代码实现结构定义）二叉树概念满二叉树完全二叉树二叉树的一些性质树的概念有别于之前学的顺序表、链表、栈、队列等线性结构，树是一种非线性结构。

我还是学习吧·2023-11-12 02:27

网格形变算法（Gradient-Based Deformation）

那么当用户拖拽网格上的控制点集时，网格形变问题即变为求解以下式子：根据变分法，上式最小化即求解泊松方程：其中Φ为待求

zdy0_2004·2023-11-11 19:03

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第

weixin_30279671·2023-11-11 17:39

数据结构-树与深度优先遍历

笔者在读书时，选择的专业是计算机科学，但和大家一样，在处理线性的问题时较为熟悉，但当自己在尝试理解树和图这种非线性结构时，就总无法深刻准确的理解，为此，也很苦恼很无奈，但也没有什么好的办法。

思影影思·2023-11-11 17:23

人工智能发展与结构科学

这种简单的结构在处理线性问题时效果显著，但对于复杂的非线性问题则力不从心。为了解决

yeasy·2023-11-11 15:25

机器学习基础——线性回归算法

一、概念要明白什么是线性回归算法，首先要明白什么是线性，什么是非线性、什么是回归。

光影时刻·2023-11-11 13:43

机器学习算法——线性回归与非线性回归

目录1.梯度下降法1.1一元线性回归1.2多元线性回归1.3标准方程法1.4梯度下降法与标准方程法的优缺点2.相关系数与决定系数1.梯度下降法1.1一元线性回归定义一元线性方程y=ωx+by=\omegax+by=ωx+b则误差（残差）平方和C(ω,b)=∑i=1n(yi^−yi)2C(\omega,b)=\sum_{i=1}^n(\hat{y_i}-y_i)^2C(ω,b)=i=1∑n(yi^−

哈密瓜Q·2023-11-11 13:36

html去掉最小化按钮,HTML页面中点击按钮关闭页面几种方式与取消

{window.opener=null;window.open('','_self');window.close();}else{}}3、在即将离开当前页面(刷新或关闭)时用户点浏览器的最大化最小化关闭按钮中的关闭

weixin_39594080·2023-11-11 11:08

基于spss的曲线回归（curvilinear regression）

基于spss的曲线回归一、简介1、线性回归2、曲线回归3、非线性回归4、分类二、曲线回归1、曲线直线化2、曲线估计3、基本曲线的类型和特点（1）指数函数（2）对数函数（3）幂函数（4）双曲函数曲线：变形双曲线

我的眼中只有学习·2023-11-11 07:18

matlab多项式运算开方,matlab多项式运算【技术材料】

1、Matlab多项式运算与代数方程求解器,主要内容多项式的表达方式多项式的四则运算多项式的求导求多项式的值求多项式的零点求线性方程组的解求非线性方程的根符号求解或求根,1,研究学习,Matlab多项式运算

腹黑大狸子·2023-11-11 07:45

SPSS曲线回归

1.曲线回归曲线回归是一种回归分析方法，用于探索自变量和因变量之间的非线性关系。相比于线性回归，曲线回归可以更好地拟合曲线状或非线性的数据模式。在曲线回归中，常

抱抱宝·2023-11-11 07:04

机器学习(十)——支持向量机

SVM可以通过核函数进行非线性分类，是常见的核学习（kernellearning）方法之一。什么是支持向量机支持向量机（supportvectormachin

hhhcbw·2023-11-11 05:26

深度学习原理23——激活函数

thehyperbolictangentfunction，双曲正切函数）：2.4ReLU1激活函数作用激活函数（Activationfunctions）对于人工神经网络[1]模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用

晓码bigdata·2023-11-11 01:48

深度学习——激活函数sigmoid

激活函数是神经网络中能够产生非线性特质的一个根源，如果没有激活函数的存在，那么整个网络只剩下线性运算，线性运算的复合还仍然线性运算，最终的效果只相当于单层的线性模型。

千岁千岁千千岁_·2023-11-11 01:15

机器学习——激活函数sigmoid、tanh、ReLU和softmax

激活函数，就是使得神经网络具有的拟合非线性函数的能力，使得其具有强大的表达能力！关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活函数是什么，有什么用？不用激活函数可不可以？答案是不可以。

也许明天_Martina·2023-11-11 01:13

深度学习——激活函数（函数，函数图像，优缺点，使用建议）

文章目录激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLUsoftmax激活函数使用建议激活函数激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。

plasma-deeplearning·2023-11-11 01:13

基于ADS的肖特基二极管整流电路仿真

这个事情对理解非线性电路还是有点帮助，所以把它记录下来。先来看看仿真的原理图。其中C0–C11容值相同，为2pF，Cs=2uF，输出级存在10nA的漏电。在进行完整的分析之前，需要先对仿真

洁仔爱吃冰淇淋·2023-11-11 00:50

适用于4D毫米波雷达的目标矩形框聚类

目录一、前言二、点云聚类分割三、基于方位搜索L型拟合四、评价准则之面积最小化五、评价准则之贴合最大化六、评价准则之方差最小化一、前言对于多线束雷达可以获取目标物体更全面的面貌，在道路中前向或角雷达可能无法获取目标车矩形框但可以扫到两边或者一边

注释远方·2023-11-11 00:23

01_渗透靶场NullByte：namp使用，多姿势SQL注入，提权

目录前言整体思路、流程探测阶段(顺序执行)更多注入姿势姿势A-大小马姿势B-反弹shell姿势C-sqlmap用户提权前言操作是在虚拟机靶场中进行，本文章提供渗透方面技术交流学习，严禁用于非法用途靶场是最小化安装

Ben-JM·2023-11-11 00:05

在KVM最小化搭建openstack平台 --快速部署openstack

Openstack简介Openstack是一个云平台管理的项目，它不是一个软件。这个项目由几个主要的组件组合起来完成一些具体的工作。Openstack是一个旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件的开源项目。它的社区拥有超过130家企业及1350位开发者，这些机构与个人将Openstack作为基础设施即服务资源的通用前端。Openstack项目的首要任务是简化云的部署过程并为其带来良好的可扩展性。本

晴晴子(◡‿◡)·2023-11-10 23:28

快速部署OpenStack全新UI管理Skyline Dashboard

前置说明系统：Ubuntu22.04.3，VMware虚拟机环境注意开启CPU虚拟化配置：内存4GB，硬盘空间96GB，根目录92GBOpenStack版本：yoga已完成最小化组件的部署：MinimaldeploymentforYoga1

北岸冷若冰霜·2023-11-10 23:24

基于广义回归神经网络的货运量预测

广义回归神经网络（GRNN）是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适合解决非线性问题。

带我去滑雪·2023-11-10 23:43

uniapp 生成html5_使用uni-app快速将Vue项目输出到小程序和H5

跨端彻底，直接发行，无需二次开发；通过Tree-Shaking摇出最小化内置组件等优化策略，提升性能这应该是uni-app在H5平台的相对其他小程序框架更友好的地方背景随着微信小程序的火爆及百度、头条小程序的持续推进

冻僵的野猪·2023-11-10 19:01

pytorch优化器详解

它根据计算得到的损失函数的梯度来调整模型的参数，以最小化损失函数并改善模型的性能。即优化器是一种特定的机器学习算法，通常用于在训练深度学习模型时调整权重和偏差。

智慧医疗探索者·2023-11-10 18:38

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归的代价函数为：如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对theta0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：对上面的算法中j=1，2，…,n时的更新式子进行调整可得：可

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

传统关系型数据库和MapReduce的比较

传统关系型数据库和MapReduce的比较传统关系型数据库MapReduce数据量级GBPB数据存取交互式和批处理批处理数据更新多次读写一次写入，多次读取结构静态动态完整性高低事务ACID无横向扩展非线性线性

每个月只能更新一次·2023-11-10 16:46

数据可视化PCA与t-SNE

对数据去冗余、降低信噪比方便可视化降维主要可以分为线性降维和非线性降维线性降维侧重让不相似的点在低维表示中分开MDS（MultipleDimensionalScaling，多维缩放）PCA（Pri

shadowismine·2023-11-10 16:38

Linux服务器系统安全加固(centos7系列)

Linux服务器系统安全加固系统安全加固的目的：系统安全加固的方法：1.账户安全：1.1锁定系统中多余的自建账号1.2设置系统口令密码策略1.3限制su为root的用户：1.4多次登录失败锁定用户2.最小化服务

不跟风的细狗·2023-11-10 15:57

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