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【路径规划】基于改进差分算法实现三维多无人机协同航迹规划

一、差分进化算法的介绍差分进化算法(DifferentialEvolution,DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的

Matlab科研辅导帮·2022-10-30 17:02

线性判别准则（LDA）与线性分类编程（SVM）实践

我是目录一、内容提示二、线性判别准则（LDA）2.1LDA简介2.2LDA实现代码三、SVM3.1SVM简介3.2SVM原理四、SVM数据集进行可视化分类4.1月亮数据集4.1.1线性SVM4.1.2多项式核

YouthBlood9·2022-10-30 13:16

数学知识整理：仿射函数（affine function）

由1阶多项式构成的函数，一般形式为f(x)=Ax+b这里，A是一个m×k矩阵，x是一个k维向量，b是一个m维向量——>反映了一种从k维到m维的空间映射关系。

UQI-LIUWJ·2022-10-30 02:04

牛顿法及Python实现

泰勒公式的意义：如果函数满足一定的条件，泰勒公式可以用函数在某一点的各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。

Dfreedom.·2022-10-28 15:55

机器学习（二）多元梯度

多元梯度机器学习公式的变化特征缩放归一化作业一已经用过这个方法了学习率学习率太小的话收敛速度慢学习率太大的话会导致这样的结果可能不会每次迭代都下降甚至可能不收敛特征和多项式回归将一个变量的多次拟合在一个方程中正规方程法导数为

Charliefive·2022-10-28 14:23

【MATLAB】（四）MATLAB在线性代数中的应用

文章目录前期教程概述一、矩阵1矩阵的创建a.直接创建b.创建等距数组c.创建等比数组d.特殊矩阵e.创建对角矩阵f.Vandermonde矩阵g.符号矩阵的生成h.多项式伴随矩阵i.高阶矩阵的创建2矩阵的修改

记录无知岁月·2022-10-28 13:45

python机器学习之sklearn库（6.朴素贝叶斯算法，高斯、多项式、伯努利模型）

高斯分布模型高斯模型APIfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB参数：prior：默认值表示自行根据数据计算先验概率。-predict_proba():给出每一个测试集样本属于每个类别的概率，最大的就是分类结果-predict_log_proba():predict_proba的对数转化，最大的就是分类结果实例化模型对象的时候，我们不需要对高斯朴素贝叶斯类输

Cody Jun·2022-10-28 07:02

贝叶斯--- 高斯贝叶斯//多项式贝叶斯//伯努利贝叶斯

贝叶斯：高斯贝叶斯，多项式贝叶斯，伯努利贝叶斯高斯贝叶斯：先验为高斯分布的朴素贝叶斯多项式贝叶斯；先验为多项式的分布的朴素贝叶斯伯努利贝叶斯：先验为伯努利分布的朴素贝叶斯，适用于样本很稀松的二元离散值或很稀松的多元离散值情况转载于

weixin_30678349·2022-10-28 07:29

【机器学习入门】(3) 朴素贝叶斯算法：多项式、高斯、伯努利，实例应用（心脏病预测）附python完整代码及数据集

在上一篇文章中，我介绍了朴素贝叶斯算法的原理，并利用多项式模型进行了文本分类预测。

立Sir·2022-10-28 07:43

分类-朴素贝叶斯（高斯、多项式、伯努利）

文章目录简介贝叶斯模型朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯伯努利朴素贝叶斯小结简介贝叶斯分类器主要思想是基于贝叶斯定理，是机器学习中重要的分类算法，适用于高维度的大数据集，速度快，准确率高，一个经典的应用场景是识别垃圾邮件

吾仄lo咚锵·2022-10-28 07:09

Python在振动信号处理中的应用（一）：振动信号消除多项式趋势项

最小二乘法去除趋势项原理三、python模块介绍3.1scikitlearn简介（1）转化器(Transformer)（2）估计器(Estimator)3.2线性回归LinearRegression3.3多项式

白银时代_·2022-10-27 18:03

DAY2-《动手学深度学习》(PyTorch版)

模型复杂度为了解释模型复杂度，我们以多项式函

小璇爱学习·2022-10-27 17:30

机器学习专业名词解释

就好象算法有很强的偏见或者说非常大的偏差，认为房子价格与面积线性相关，与数据不符，最终导致拟合数据效果很差过拟合（overfitting）又称高方差（highvariance）:（如图3）如果我们拟合一个高阶多项式

weixin_44229976·2022-10-27 17:57

c语言简单算法pdf下载,C语言算法速查手册程晓旭等PDF扫描版(146M)

《C语言算法速查手册》用C语言编写了科研和工程中最常用的166个算法，这些算法包括复数运算、多项式的计算、矩阵运算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解、代数插值法、数值积分法、常微分方程(组

weixin_39679091·2022-10-26 23:35

每天五分钟机器学习：如何解决模型出现的过拟合和欠拟合问题？

普通机器学习算法解决高方差的方法1.使用更多的样本2.减少特征的数量3.增加正则化程度λ普通机器学习算法解决高偏差的方法1.使用更多的特征2.增加多项式特征3.减少正则化程度4.增加模型的复杂度神经网络的方差和偏差问题

幻风_huanfeng·2022-10-26 15:53

matplotlib作图示例——阻尼衰减曲线、XRD数据绘图、三角函数绘图、超越函数绘图、正态分布随机数(插值多项式)

matplotlib作图示例——阻尼衰减曲线、XRD数据绘图、三角函数绘图、超越函数绘图、正态分布随机数(插值多项式)、饼图源码地址：handle_matplotlib_pic代码只在mpl_pic.py

disabled_fk_csdN·2022-10-26 15:48

传统机器学习笔记3——逻辑回归算法

Sigmoid函数与决策边界2.1.线性决策边界的生成2.2.非线性决策边界生成三.梯度下降与优化3.1.损失函数3.2.梯度下降四.正则化与过拟合4.1.过拟合4.2.正则化五.特征变换与非线性表达5.1.多项式特征

I松风水月·2022-10-25 19:52

每天五分钟机器学习：如何调整机器学习中经常遇到的正则化参数λ

本文重点我们上一节课学习了如何使用训练集、交叉验证集、测试集来选择最优的多项式次数d。我们需要知道一点，d不同就表示模型不同，那么如何判断不同的模型存在的问题呢？

幻风_huanfeng·2022-10-25 14:06

每天五分钟机器学习：通过交叉验证集和测试集寻找最佳模型参数

本文重点现在有一个数据集，现在我们面临模型选择的问题，需要选择最合适的多项式的次数是几次？怎样选用正确的特征来构造学习算法？如何正确选择学习算法中的正则化参数λ？以上这些问题我们称之为模型选择的问题。

幻风_huanfeng·2022-10-25 14:35

统计学习方法01——概论

1.1最小二乘拟合（scipy.optimize.leastsq）1.1.1画图显示中文标签和正负号1.1.2正态分布（np.random.randn）1.1.3scipy.linalg(线性代数)2.多项式拟合目标函数

Top Secret·2022-10-24 18:46

统计学习方法03—朴素贝叶斯算法

数据集的准备与处理2.2GaussianNB高斯朴素贝叶斯2.2.1@staticmethod静态方法2.2.2几种概率统计量的编码2.3scikit-learn高斯贝叶斯实例2.4贝叶斯的伯努利模型和多项式模型

Top Secret·2022-10-24 18:14

每天五分钟机器学习：多项式线性回归算法

多项式特征不是x1了，而是x1²、x1³、x2²等等，这是非线性模型，但是我们可以令x1²=x1，x1³=x2，x

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:43

通过边缘供应对联合学习的预测在线控制——阅读笔记

多项式在线算法贡献程度：超过s

Blanche117·2022-10-24 07:24

西瓜书笔记之模型评估与选择

NP的英文全称是Non-deterministicPolynomialComplete的问题，即多项式复杂程度的非确定性问题。怎么样，有没有被吓到。

linanova·2022-10-23 18:56

函数的最佳平方逼近

1、试修改参考程序，使用正交多项式作为基底考虑使用勒让德多项式，修改程序如下：functionS=square(a,b,n)%定义逼近函globalijifnargin<3n=1;endX=zeros(

L_Loretta·2022-10-23 07:03

机器学习（四）多元线性回归和正规方程

多元梯度下降法（Multivariategradientdescent）1.梯度下降算法引入多变量2.特征缩放（featurescaling）3.学习率①确保梯度下降正常工作②正确选择学习率三、特征和多项式回归

竹清兰香·2022-10-23 07:01

python之建模数值逼近问题

常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法:1.拉格朗日插值多项式:当节点数n较大时，拉格朗日插值多项式次数较高，可能收敛不一

风尘DX·2022-10-23 07:28

最佳平方逼近多项式

一内积与正交多项式定义1设，是［a，b］上的权函数，记(1)称为函数上带权的内积。内积具有以下性质：①对称性；②齐次性；③可加性；④非负性，且当且仅当，x∈［a，b］。

weixin_30251829·2022-10-23 07:54

毕业论文案例-LDA主题模型实现文本聚类

本文结构框架引言LDA主题模型的预备知识（1）多项式分布MultinomialDistribution（2）狄利克雷分布DirichletDistribution（3）共轭分布ConjugateDistribution

不想秃头的夜猫子·2022-10-23 07:14

《数值分析》-- The great 平方逼近

Thegreat平方逼近：最佳平方逼近文章目录一、最佳平方逼近及计算二、用正交多项式作最佳平方逼近习题一、最佳平方逼近及计算定义span中会给出φi(x)\varphi_i(x)φi(x)对应的具体函数

胜天半月子·2022-10-23 07:11

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch1.3 决策论与信息论基础

2.维数灾难2.1基于直角坐标系的网格分析法2.2存在的问题3.决策论3.1最小化误分率3.2最小化期望损失3.3拒绝选项3.4推断与决策3.5回归问题的损失函数3.6信息论1.模型选择最小二乘法拟合多项式曲线的例子中

Mr_LeeCZ·2022-10-22 07:20

基于智能算法的无人机路径规划研究（Matlab代码实现）

目录1概述1.1研究背景2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述针对自主车辆换道时对换道轨迹平稳性和效率性的要求,设计了一种基于五次多项式模型的换道轨迹规划方法。

我爱Matlab编程·2022-10-22 07:41

机器学习之朴素贝叶斯

朴素贝叶斯基本介绍二、朴素贝叶斯分类原理1.贝叶斯决策理论2.贝叶斯推断例子3.朴素贝叶斯推断三、手写朴素贝叶斯分类器四、sklearn中的朴素贝叶斯算法1.高斯朴素贝叶斯（最常用）2.伯努利朴素贝叶斯3.多项式分布朴素贝叶斯总结优缺点问题一

湫兮如风i·2022-10-21 20:32

机器学习之SVM

）2.软边距支持向量机（数据不可分）三、sklearn实现SVM注：SVM涉及距离，需要先数据标准化处理1.线性SVMLinearSVC()构造函数的参数及默认值2.非线性SVM（1）线性SVM中使用多项式特征

湫兮如风i·2022-10-21 20:58

【计算方法】实验四：python实现拉格朗日插值和牛顿插值

文章目录1.lagrange插值拟合插值多项式与原函数2.newton插值插值函数与原函数1.lagrange插值拟合importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsympyimport

Lydia.na·2022-10-21 15:51

吴恩达机器学习（十三）—— ex5：Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance（MATLAB+Python）

一、线性回归的正则化1.1可视化数据集1.2正则化线性回归的代价函数1.3线性回归梯度的正则化1.4拟合线性回归二、偏差和方差2.1学习曲线三、多项式回归3.1学习多项式回归3.2可选练习：调整正则化参数

大彤小忆·2022-10-19 13:34

机器学习——线性回归

常用的回归算法有：线性回归（LinearRegression）、逻辑回归（LogisticRegression）、多项式

herry_liang·2022-10-17 07:47

scikit-learn机器学习四（多元线性回归）

从简单线性回归到多元线性回归多元线性回归多项式回归梯度下降法多元线性回归我们之前训练并评价了一个用于预估披萨价格的模型详情请见我的另一篇博文scikit-learn机器学习之简单线性回归但是这个模型其实并不完美

国家一级假勤奋大学生·2022-10-17 07:43

Python：基于openjudge的四十二道题目

目录声明：1、字符三角形2、输出第二个整数3、求三个数的和4、openjudge:判断子串5、计算(a+b)*c的值6、反向输出一个三位数7、字符串交换8、字符串中的整数求和9、计算二的幂10、计算多项式的值

夏天是冰红茶·2022-10-16 07:40

运动规划-深蓝学院-高飞

采样算法概率路线图prm快速搜索随机数rrt三带动力学约束的运动规划statelatticeboundaryvalueproblemhybrida*kinodynamicrrt*四minimumsnap多项式轨迹

HI_Forrest·2022-10-15 19:45

GPS信号捕获的MATLAB_FPGA仿真

fpga和matlab·2022-10-15 16:32

【高等数学】泰勒公式在一元函数微分学中的重要作用

泰勒公式的基本原理1.泰勒公式1)带有佩亚诺(Peano)余项的nnn阶泰勒公式（泰勒中值定理1）2)带有拉格朗日(Lagrange)余项nnn阶泰勒公式（泰勒中值定理2）2.最初目的3.推导过程1)使用多项式进行近似的尝试

寻梦alk·2022-10-14 11:46

AI笔记: 数学基础之导数的应用：泰勒Taylor公式

，预测等领域关于Taylor公式Taylor公式是用一个函数在某点的信息描述其附近取值的公式，如果函数足够平滑，在已知函数在某一点的各阶导数值的情况下Taylor公式可以利用这些导数值来做系数构建一个多项式近似函数在这一点的邻域中的值若函数

Johnny丶me·2022-10-14 11:46

人工智能数学基础：泰勒（Taylor）公式

一、引言对于一些较复杂的函数，为了便于研究，往往希望用一些简单的函数来近似表达，例如：当x->0时，sinx≈arcsinx≈tanx≈arctanx≈ln(1+x)≈ex-1≈x由于用多项式表示的函数

LaoYuanPython·2022-10-14 11:45

泰勒公式推导及多元泰勒展开式

如果函数足够光滑的话，在已知函数在某一点的各阶导数值的情况之下，泰勒公式可以用这些导数值做系数构建一个多项式来近似函数在这一点的邻域中的值。泰勒公式还给出了这个多项式和实际的函数值之间的偏差。

LiBin1103·2022-10-14 11:45

泰勒公式专题拉格朗日余项与佩亚诺余项,麦克劳林公式

在进行数学计算时，给定一个函数f(x)f(x)f(x)，如果该函数满足一定的条件（如n阶可导等），则们可以将其写成多项式的形式，以达到化繁为简，解决问题的目的。

侯小啾·2022-10-14 11:15

智能汽车路径规划学习-Dijkstra、蚁群算法

路径规划算法全局路径规划算法：Dijkstra算法、蚁群算法、动态规划算法、A*算法局部路径规划：**多项式曲线法、势场法、贝塞尔曲线、B样条曲线Dijkstra算法狄克斯特拉算法。

闲看庭前梦落花·2022-10-13 07:24

机器学习算法分析汇总

KNN优点缺点决策树优点缺点改进措施ID3、C4.5算法优点缺点CART分类与回归树Adaboosting优点缺点SVM支持向量机缺点对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核

weixin_40245436·2022-10-12 22:51

线性代数第二章-矩阵及其运算

矩阵的定义矩阵运算矩阵加法矩阵数乘规则矩阵与矩阵相乘规则由（iii）可知矩阵相乘满足分配律特点1.矩阵相乘的不可交换性：2.由旋转和矩阵乘法得到：矩阵转置规则方阵的行列式规则特点，其中逆矩阵运算规则逆矩阵的初步应用计算A的多项式

#self-discipline#·2022-10-12 19:12

(二)匈牙利算法简介

1.历史匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，广泛应用在运筹学领域，美国数学家哈罗德·库恩于1955年提出该算法，之所以被称作匈牙利算法是因为算法很大一部分是基于以前匈牙利数学家

恒友成·2022-10-12 09:06

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