---多项式---

均匀B样条曲线的表达式

目录1矩阵表达2多项式表达3参考文献1矩阵表达对于均匀B样条曲线，其曲线方程的矩阵表达为：c(t)=[1t⋯tk]Mk[Pi−kPi−k+1⋮Pi]t∈[0,1](1)c(t)=[1\t\\cdots\
YMWM_·2022-09-20 07:45

机器学习入门三

多功能多元梯度下降法多元梯度下降法多元梯度算法求偏导特征缩放使用最大值处理均一化学习率特征和多项式回归多项式回归正规方程通用求解形式设计矩阵什么时候用正规方程法正规方程在矩阵不可逆情况下的解法多功能新线性回归的版本
愿你被这个世界温暖相待·2022-09-20 07:09

二次型区分：二次型对应的矩阵和矩阵对应的二次型

二次型（quadraticform）：n个变量的二次多项式称为二次型，即在一个多项式中，未知数的个数为任意多个，但每一项的次数都为2的多项式二次型对应的矩阵：（一定是实对称矩阵）x12+3x1x2+5x32
FakeOccupational·2022-09-18 09:28

【数学】线性代数技巧篇

【数学】线性代数技巧篇一：行列式二：矩阵三：齐次线性方程组1.Ax=By=c其中：x：坐标1，y：坐标2，c：向量2.R(AAT)=R(A)四：非齐次线性方程组五：特征多项式六：二次型1.若R(A)=1
19Java菜鸟·2022-09-18 09:22

状态定义与深度优先搜索、广度优先搜索

广度优先搜索本文的重要性状态与状态空间状态状态空间→图状态的简化指数型状态空间（子集)排列型状态空间（全排列)搜索实战DFS与BFS的对比本文的重要性第一次归纳总结状态、状态空间和把问题抽象为树或图的方法搜索是解决一切问题的万金油算法，众多没有多项式时间解法的问题都需要靠搜索求解学会定义搜索框架
我也要当昏君·2022-09-18 07:29

python 使用scipy中的curve_fit拟合自定义曲线

scipy.optimize中有curve_fit方法可以拟合自定义的曲线，如指数函数拟合，幂指函数拟合和多项式拟合，也能拟合直线方程函数。curve_fit是使用非线性最小二乘法将函数f进行
归去来？·2022-09-16 13:35

Hexagon_V65_Programmers_Reference_Manual（42）

Programmers_Reference_Manual（42）11.10.5.16向量乘偶半字11.10.5.17向量乘半字11.10.5.18向量乘以半字与round和pack11.10.5.19向量乘以半字，由无符号签名11.10.5.20向量多项式乘半字
weixin_38498942·2022-09-15 16:32

Hexagon_V65_Programmers_Reference_Manual（40）

相乘并使用较低的结果11.10.5.2向量乘以有符号的一半(32x16)11.10.5.4向量乘以无符号一半(32x16)11.10.5.5乘以有符号的半字11.10.5.6将无符号半字相乘11.10.5.7多项式乘词
weixin_38498942·2022-09-15 16:01

支持向量机----核技巧(Kernel Trick)

文章目录升维转换升维转化后的最优值求解如何进行升维转化自定义维度升级函数T(x⃗)T(\vec{x})T(x)，并利用向量内积求解核函数K(xi⃗,xj⃗)K(\vec{x_i},\vec{x_j})K(xi,xj)直接计算核函数(KernelFunction)多项式核函数高斯核函数
Gaolw1102·2022-09-14 09:38

[2022-09-12]神经网络与深度学习第1章-regression

contentsregression写在开头前期准备线性回归数据集构建模型构建损失函数模型优化经验风险最小化优化函数模型训练模型评估样本数量&正则化系数多项式回归数据集构建模型构建模型训练模型评估使用均方误差评估多项式回归
三工修·2022-09-14 07:22

拟合

常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在MATLAB中也可以用polyfit来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整
坚持不懈的小白白·2022-09-14 07:43

[HITML] 哈工大2020秋机器学习Lab1实验报告

实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)2实验要求及实验环境2.1实验要求生成数据，加入噪声；用高阶多项式函数拟合曲线
北言栾生·2022-09-13 12:59

哈工大机器学习实验一多项式拟合正弦函数

哈尔滨工业大学计算机科学与计算机学院实验报告课程名称:机器学习课程类型:选修实验题目:多项式拟合正弦函数学号:姓名:一、实验目的掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化掌握梯度下降法
Wwxiaoyi·2022-09-13 12:28

哈工大《机器学习》最小二乘法曲线拟合——实验一

目标：掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)已完成的要求：生成数据，加入噪声；用高阶多项式函数拟合曲线
weixin_30527143·2022-09-13 12:58

哈工大2020机器学习实验一：多项式拟合正弦曲线

源代码请参考：实验一GitHub仓库运行效果请参考：主程序哈尔滨工业大学计算学部实验报告《机器学习》实验一：多项式拟合正弦函数学号：1183710109姓名：郭茁宁文章目录一、实验目的二、实验要求及实验环境实验要求实验环境三
頔潇·2022-09-13 12:57

哈工大 机器学习实验一 多项式拟合 含python代码

六，参考文献https://www.cnblogs.com/lee3258/p/11996333.htmlhttps://www.cnblogs.com/maplethefox/p/11468296.htmlhttps://baike.baidu.com/item/%E5%85%B1%E8%BD%AD%E6%A2%AF%E5%BA%A6%E6%B3%95/7139204#1七，代码（已在ubunt
小千超级想乖噢·2022-09-13 12:57

【pytorch学习实战】第五篇：卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

往期相关文章列表：【pytorch学习实战】第一篇：线性回归【pytorch学习实战】第二篇：多项式回归【pytorch学习实战】第三篇：逻辑回归【pytorch学习实战】第四篇：MNIST数据集的读取
非晚非晚·2022-09-12 07:55

特征工程概略

数据预处理不属于同一量纲：无量纲化信息冗余：进行区间离散定性特征不能直接利用：采用哑编码存在缺失值：对缺失值进行补充信息利用率低：对定量变量进行多项式化，增加新的特征，可以达到非线性的结果。
li123chen·2022-09-11 07:38

机器学习基础|多项式朴素贝叶斯算法及实战

文章目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的概念概率的计算朴素贝叶斯的种类多项式朴素贝叶斯Sklearn朴素贝叶斯API朴素贝叶斯实战案例问题背景解题流程完整代码总结朴素贝叶斯朴素贝叶斯的概念朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法
寒塘独恪·2022-09-07 14:28

朴素贝叶斯分类器_以python为工具【Python机器学习系列（十三）】

朴素贝叶斯分类器_以python为工具【Python机器学习系列（十三）】文章目录1.朴素贝叶斯算法原理2.sklearn提供的朴素贝叶斯算法3.伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB()4.多项式朴素贝叶斯
侯小啾·2022-09-05 19:12

多项式全家桶

多项式乘法目标：给定两个多项式$F,G$，求$F\timesG$。有$F(x)G(x)\equiv(FG)(x)$，将$F,G$转为点值形式后直接求积即可。多项式
lhx_Oier·2022-09-05 19:00

HSM模型-随机成分

对谐波的幅度进行线性插值，对谐波的相位进行三次多项式插值，由公式：其中频率为的整数倍，且相位多项式满足下面条件：M为使得瞬时
voevie·2022-09-05 16:36

数据结构介绍

例2：写程序实现一个函数PrintN，使得传入一个正整数为N的参数后，能顺序打印从1到N的全部正整数例3：写程序计算给定多项式在给定点x处的值什么是数据结构？
-素心向暖·2022-09-04 07:55

机器学习——数据预处理

数据预处理数据标准化为什么要进行标准化处理z-score标准化Min-max标准化MaxAbs标准化非线性转换映射到均匀分布映射到高斯分布归一化离散编码生成多项式数据标准化为什么要进行标准化处理为什么要对数据进行标准化
熊️兔·2022-09-01 07:14

机器学习（5）--回归

目录一、回归1、七种常见回归方式1.1线性回归（LinearRegression）1.2逻辑回归（LogisticRegression）1.3多项式回归（PolynomialRegression）1.4
Struart_R·2022-09-01 07:07

机器学习实战（5）——支持向量机

目录1线性SVM分类2软间隔分类3非线性SVM分类4多项式核5添加相似特征6高斯RBF核函数7SVM回归8工作原理8.1决策函数和预测8.2训练目标8.3二次规划8.4对偶问题8.5核化SVM支持向量机
WHJ226·2022-09-01 07:58

数学建模学习笔记（清风）——插值算法

（短期预测）有效插值方法分类：1.分段三次埃尔米特插值——满足已知点；每个子区间是三次多项式2.三次样条插值——满足三次Hermite插值要求；插值函数二阶连续可微matlab相关代码：1.分段三次埃尔米特插值
SELF...DISCIPLINE·2022-08-28 10:32

建模学习笔记（三）插值算法

插值法的定义插值法的分类插值多项式：P(x)是次数不超过n的代数多项式，即P(x)=a0+a1x+a2x+…+anxna_0+a_1x+a_2x+…+a_nx^na0+a1x+a2x+…+anxn,分段插值
yan_nLiiiiii·2022-08-28 10:32

清风数学建模学习笔记——拟合算法

文章目录拟合算法一、插值和拟合的区别二、应用最小二乘法确定拟合曲线三、评价拟合的好坏四、扩展总结（★）一、插值和拟合的区别  插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。
Xiu Yan·2022-08-28 10:01

插值算法（清风建模学习笔记）

插值法的分类：拉格朗日插值法：插值多项式：龙格现象：高次插值会产生龙格现象，即在两端处波动极大,产生明显的震荡。因此拉格朗日插值高次插值方法很少使用。
YaNngGcc·2022-08-28 10:30

数学建模学习笔记（6）：拟合算法

文章目录拟合算法的适用情况拟合算法步骤（重点）拟合结果的评价线性拟合的概念拟合算法的适用情况当数据样本点非常多时，使用高次多项式插值会产生严重的龙格现象，而使用低次分段插值得到的函数表达式又过于复杂，因此拟合算法的思想就是找出一条尽可能满足误差最小的简单曲线
北岛寒沫·2022-08-28 10:30

数学建模-插值算法

一.前言清风数学建模第三讲——插值问题学习笔记二.导入：一维插值问题思路：构造函数y=f（x），使得f（x）过所有节点，求f（x*）即可得到y*三.插值法的概念分类：多项式插值、分段插值、三角插值（三角插值一般要用到傅里叶变换等复杂的数学工具
Riyue248·2022-08-28 10:59

数学建模学习笔记

数据处理（一）Lagrange多项式插值原理插值是离散函数逼近的重要方法，当需要通过函数有限个点去估算函数再其他点的近似值时，可根据已知样本创造一个函数，使得函数在已知点的值与样本相同，即可得到其他点的近似值
我的征途是·2022-08-28 10:59

数学建模学习笔记（5）：插值算法

但是无论是拉格朗日插值还是牛顿插值，在插值多项式次数过高时都会产生两端严重失真的龙格现象，导致数据不准确。因此实际情况下，一般采用分段低次插值法。尽管采用分段低次插值，可是在某些情况下这种
北岛寒沫·2022-08-28 10:59

数学建模学习笔记 | 插值算法

目录前言一、插值算法应用背景二、一维插值1.插值目标2.传统插值方法1.多项式的插值方法2.拉格朗日插值法3.分段插值（最常用）4.牛顿插值3.常用插值方法1.埃尔米特插值2.分段三次埃尔米特插值3.三次样条插值三
Galogbb·2022-08-28 10:29

【建模算法】基于粒子群算法求解TSP问题（matlab求解）

TSP问题（matlab求解）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法
果州做题家·2022-08-27 07:23

【建模算法】基于模拟退火算法求解TSP问题（matlab求解）

TSP问题（matlab求解）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法
果州做题家·2022-08-27 07:23

【建模算法】基于遗传算法求解TSP问题（Python实现）

TSP问题（Python实现）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法
果州做题家·2022-08-27 07:23

【建模算法】基于遗传算法求解TSP问题（matlab求解）

TSP问题（matlab求解）TSP(travelingsalesmanproblem，旅行商问题)是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法
果州做题家·2022-08-27 07:53

matlab的典型应用,MATLAB程序设计与典型应用

1.1MATLAB概述1.2MATLAB环境1.3MATLAB的开发环境1.4MATLAB帮助系统第2章MATLAB数值计算及应用2.1MATLAB的数值计算基础2.2MATLAB的数组、矩阵运算2.3MATLAB多项式及其运算
网易王三三·2022-08-26 11:42

工程数学（数值分析）第四讲：插值逼近

文章目录第四讲：插值逼近Lagrange插值多项式Newton牛顿插值多项式Hermite插值三次样条函数插值第四讲：插值逼近Lagrange插值多项式Newton牛顿插值多项式Hermite插值三次样条函数插值
CodeLuweir·2022-08-23 19:34

R数据分析：变量间的非线性关系，多项式，样条回归和可加模型

包括多项式回归Polynomialregression和样条回归Splineregression。
公众号Codewar原创作者·2022-08-21 17:17

机器学习之朴素贝叶斯

机器学习之朴素贝叶斯1朴素贝叶斯2朴素贝叶斯应用3代码实现贝努力朴素贝叶斯4代码实现高斯朴素贝叶斯5代码实现多项式朴素贝叶斯6总结前言：主要介绍朴素贝叶斯的概念、公式，以及代码实现贝努利、高斯、多项式朴素贝叶斯
等待着冬天的风·2022-08-21 17:16

数学建模——人口预测模型

人口预测模型多项式拟合假设特点代码实现代码实现思路代码BP神经网络特点代码实现实现思路代码Logistic模型特点代码实现原理代码多项式拟合假设把人口增长看做是一个多项式函数人口增长没有限制，可以一直增长特点已有数据拟合的很好
公有木兮木恋白·2022-08-20 12:45

Anatomy of a STARk

STARKs是一类交互式证明系统，可以当用是一种特殊的SNARKs:hash函数是唯的密码组件；算术化基于AIR(algebraicintermediaterepresentation)，将计算完整性问题约减为多项式低度测试问题
雪落无留痕·2022-08-20 01:50

全网最全 数据结构 代码

当然如果落下什么了欢迎大家评论指出目录顺序存储线性表实现单链表不带头标准c语言实现单链表不带头压缩c语言实现约瑟夫环-(数组、循环链表、数学)线性表表示集合线性表实现一元多项式操作链表环问题移除链表元素回文链表链表表示整数
帅大大的架构之路·2022-08-19 18:57

数据结构大全(一)

目录顺序存储线性表实现单链表不带头标准c语言实现单链表不带头压缩c语言实现约瑟夫环-(数组、循环链表、数学)线性表表示集合线性表实现一元多项式操作链表环问题移除链表元素回文链表链表表示整数，相加LRULFU
hzp666·2022-08-19 18:54

【李航统计学习】第 1 章 统计学习方法概论 笔记

Supervisedlearning）1.1监督学习的实现步骤：1.2训练集1.3实例xxx的特征向量1.4模型2.统计学习三要素（Elementofstatisticallearning）3.模型评估与选择4.多项式拟合问题
lele_ne·2022-08-19 12:10

集成学习上——统计学习建模流程

构建机器学习项目的完整流程1.明确项目任务：回归/分类2.搜集数据集并选择合适的特征3.选择度量模型性能的指标4.选择具体的模型并进行训练以优化模型5.评估模型的性能并调参二、基本的回归模型及其衍生模型基本多元线性回归多项式回归广义
蓝棠·2022-08-18 13:40

一篇文章带你认识数学建模中的一维插值

本篇文章主要是认识数学建模中的一维插值，在MATLAB中的具体计算可参考：文章目录一、认识插值二、拉格朗日插值三、分段线性插值四、三次样条插值一、认识插值插值的分类：拉格朗日插值（高次多项式插值）：其插值函数在整个区间上是一个解析表达式
南淮北安·2022-08-17 07:31
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