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戊戌年正月初六

~(≧≦)/~下学期的重要任务自然是高数，高等数学一共有三十章，分别是《函数、图像和直线》、《三角学回顾》、《极限导论》、《求解多项式的极限问题》、《连续性和可导性》、《求解微分问题》、《三角函数的极限和导数

我的女神会发呆·2022-02-15 09:53

JS/JavaScript CRC8多项式 16进制

网上资料没有，特意一补用小程序做最近做蓝牙软件开发，CRC8多项式是什么鬼，幸好文档有C语音的demo，慢慢转过来吧//CRC8MAXIMx8+x5+x4+1，CRC8多项式functionencodeCrc8

Kser·2022-02-14 17:55

数值分析day02函数逼近与FFT

一致逼近与平方逼近3.函数逼近最佳逼近最佳一致逼近最佳平方逼近最小二乘拟合4.正交多项式n次正交多项式正交多项式性质5.Legendre多项式Legender多项式定义勒让德多项式6.Chebyshev

ExcesiveYue·2022-02-14 14:23

高级UI---LSN-7-1-贝塞尔曲线

贝塞尔曲线的数学基础是早在1912年就广为人知的[伯恩斯坦多项式]。

KerwinBarry·2022-02-14 05:57

代数式

知识点：整式和分式统称为有理式：整式：没有除法运算或虽有除法运算但除式中不含有字母的有理式，分为单项式和多项式分式：有除法运算但除式中不含字母的有理式无理式：含有关于字母开方运算的代数式WechatIMG749

雨上有鱼·2022-02-13 20:40

python机器学习12：数据“升维”

这里我们介绍两种在统计建模中常用的方法---交互式特征（InteractionFeatures）和多项式特征（PolynomialFeatures）。现在这两种方法在机器学习领域也非常普遍。

全力以赴8·2022-02-13 13:03

学习笔记3

1.机器学习评估假设一旦我们通过以下方式在我们的预测中做了一些故障排除：获得更多培训示例尝试更小的功能集尝试其他功能尝试多项式特征增加或减少λ我们可以继续评估我们的新假设。

molscar·2022-02-13 03:02

训练的第一步：数据曲线拟合

使用一些噪声多项式函数生成的一些数据，我们通过训练模型发现用于生成数据的系数。阅读本章钱建议先看一下上一章的内容：TensorFlow.js中的核心概念。

贵在随心·2022-02-11 13:25

通过示例学习PYTORCH

核心是：PyTorch提供了两个主要的特性：一个n维的Tensor，与Numpy相似但可以在GPU上运行构建和训练神经网络的自动微分我们将使用一个三阶多项式拟合$y=sin(x)$的问题作为我们的运行示例

Deep_RS·2022-02-11 10:00

CHAPTER8 近似算法

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/63466/目前，所有的NP完全问题都没有能够在多项式时间内求解的算法，我们通常可以采用以下几种解题策略：只对问题的特殊实例求解用动态规划法或分支限界法求解用概率算法求解只求近似解用启发式方法求解本节主要讨论的是解

shenghaishxt·2022-02-11 06:37

2018-09-25

因式分解，就是把一个多项式在一个范围内化为几个整式的积的形式，这个范围可以用复数（a+bi）统一概括，但常说是因式分解是在实数范围内，本篇也仅针对此范围进行讲解，后续不在声明。

谢谢啦你大爷·2022-02-10 21:41

C++实训--拉氏插值

image.png方法一：//根据所给数据点个数，自动选择拉氏多项式的次数并进行插值#includeusingnamespacestd;//预先定义插值节点的个数为1000个，根据控制台输入的个数num

简简的我·2022-02-10 20:07

PRML 基础知识

(\mathbf{x}\equiv(x_1,x_2,\cdots,x_N)^T\)与$\mathbf{t}\equiv(t_1,t_2,\cdots,t_N)^T$，选取适当的模型（在这个问题中是多项式模型

faranten·2022-02-10 18:00

机器学习笔记 - 15. SVM实践（讲师：邹博）

核函数核函数往往会选择高斯核函数映射关系两个不同变量之间求点乘，将其定义为核函数多项式核如果n=3，则此多项式核函数有9+3+1=13个特征多项式核函数，把原函数映射成平方或更高次的维度如图，根据原有SVM

blade_he·2022-02-10 00:00

python机器学习MATLAB最小二乘法的两种解读

目录最小二乘法代价函数与最小二乘法向量到子空间的距离与最小二乘法最小二乘法与多项式拟合多项式拟合结果绘图：最小二乘法与多元线性回归多元线性回归结果绘图：最小二乘法大部分的最小二乘法公式推导，都是使用的代价函数偏导的方式来求得的

·2022-02-09 10:14

机器学习算法（5）之支持向量机的详细版

模型目标函数与优化四、线性可分SVM的算法过程五、线性SVM的软间隔最大化六、线性SVM软间隔最大化目标函数的优化七、软间隔最大化时的支持向量八、合页损失函数九、线性不可分支持向量机与核函数核函数的引入线性核函数多项式核函数高斯核函数

且行且安~·2022-02-08 17:21

高等代数理论基础3：一元多项式

一元多项式定义：形式表达式称为系数在数域P上的一元多项式其中项与系数多项式中定义：称为i次项，称为i次项系数若,则称为多项式的首项,为首项系数,n为多项式的次数,记作零多项式定义：,则称f(x)为零多项式

溺于恐·2022-02-07 05:05

CKKS Part3: CKKS的加密和解密

介绍在上一篇CKKSPart2:CKKS的编码和解码中，我们看到了如何实现CKKS的编码器和解码器，这使我们能够将向量转换为多项式，反之亦然。

PamShao·2022-02-06 09:00

算法复杂度分析

多项式阶：随着数据规模的增长，算法的执行时间和空间占用，按照多项式的比例增长。

魏树鑫·2022-02-05 18:11

CKKS Part2: CKKS的编码和解码

该文章翻译自CKKSEXPLAINED,PART2:FULLENCODINGANDDECODING，主要介绍CKKS方案中是如何编码和解码的（如何将复数向量转成整数多项式，以及如何求逆运算）介绍在前一篇文章

PamShao·2022-02-05 12:00

非线性建模-神经网络

前期接触了线性建模中的单变量及多元变量回归模型、多项式回归和灰度模型等。目前正在解决非线性建模问题，引入了神经网络的概念，这里作为自我梳理。首先该网络有三层：输入层、隐含层和输出层。

火羽白panda·2022-02-05 00:34

【机器学习】梯度下降与正规方程（附例题代码）

文章目录梯度下降多元梯度下降法梯度下降运算（特征放缩法）多元梯度下降学习率的选择多项式回归多元梯度下降代码正规方程正规方程代码梯度下降与正规方程的选择梯度下降对于代价函数J(θ0，θ1)J(θ_0，θ_

大拨鼠·2022-02-04 17:52

基于Python实现的机器学习算法（线性回归、逻辑回归、BP神经网络、SVM 支持向量机、K-Means 聚类算法、PCA 主成分分析、异常检测）

Python实现一、线性回归1、代价函数2、梯度下降算法3、均值归一化4、最终运行结果5、使用scikit-learn库中的线性模型实现二、逻辑回归1、代价函数2、梯度3、正则化4、S型函数（即）5、映射为多项式

newlw·2022-02-04 16:21

矩阵函数的常见求法

设$n$阶矩阵$A$的特征多项式为$\phi(\lambda)=\det(\lambdaI-A)$，且设首$1$多项式为$\psi(\lambda)$，如果$\psi(A)=O$

faranten·2022-02-04 10:00

初中和高中数学脱节的地方（转）

现有初高中数学知识存在以下“脱节”1.立方和与差的公式初中已删去不讲,而高中的运算还在用2.因式分解初中一般只限于二次项且系数为“1”的分解,对系数不为“1”的涉及不多,而且对三次或高次多项式，因式分解几乎不作要求

丁丁_8eca·2022-02-03 01:40

细说区块链共识机制之PBFT

解决了原始拜占庭容错算法效率不高的问题，将算法复杂度有指数级降低到多项式级，使得拜占庭容错算法在实际系统应用中变得可行。使用拜占庭容错算法主要应用于央行的数字货币以及步萌区块链。

正版江湖走马·2022-02-02 23:07

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】支持向量机（下）

4Kernel（一）之前小Mi曾经提过，如果遇到无法用直线进行分隔的分类问题时，可以适当采用高级数的多项式模型来解决：为了获得上图所示的判定边界，我们的模型可能是这样的形式。

·2022-01-29 22:14

【MindSpore:跟着小Mi一起机器学习吧！】多变量线性回归（二）

在上期的多变量线性回归介绍中，我们学习了多维特征、多变量的梯度下降法以及在实现梯度下降过程中的特征缩放和如何选择学习率这两个技巧，今天小Mi在其基础上，继续带领大家学习多项式回归、正规方程法以及介绍正规方程的不可逆性

·2022-01-28 20:02

高中奥数 2022-01-23

2022-01-23-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷数列与数学归纳法冯志刚习题一P054习题33）设为不小于2的正整数.求所有的实系数多项式使得恰有个不大于1的实根,并且解由条件,可设这里,

天目春辉·2022-01-23 10:43

整式的乘除

整式是可以分为单项式和多项式的，单项式是指只有乘除运算的整式，多项式是指除了成熟以外还有加减运算的整式，当然多

Ryanta·2022-01-21 09:52

Java一元稀疏多项式计算器

目录要求:实现:Main类Node类LinkLsit类Polynomial类要求:一元稀疏多项式计算器【问题描述】设计一个一元稀疏多项式简单计算器。

·2021-12-27 11:53

高中奥数 2021-12-12

分析与解设对应的复数是.又设点(对应的复数)为.则我们有(最后一步应用),证毕.2021-12-12-02（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷复数与向量张思汇单位根及其应用P051例2）设,,及都是多项式

天目春辉·2021-12-12 16:51

机器学习算法之回归算法

常见回归算法主要分为以下七类：1.线性回归2.逻辑回归3.多项式回归4.逐步回归5.Lasso回

魔术师帽子里的兔子·2021-12-08 16:08

机器学习sklearn----支持向量机SVC重要参数核函数kernel如何选择

SVM的核函数：linear：线性核函数，只能解决线性问题ploy：多项式核函数，解决非线性问题和线性问题，但是偏线性sigmoid：双曲正切

iostreamzl·2021-12-07 17:04

R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

多项式回归扩展可能是假设某些多项式函数，同样，在标准线性模型方法（使用GLM的条件正态分布）中，参数可以使用最小二乘法获得，其中在。即使此多项式模型不是真正的多项式模型，也可能仍然是一个很好的近似值。

·2021-12-06 17:13

快速傅里叶变换（FFT）随笔

终于学会了FFT，水一篇随笔记录一下前置知识网上一大堆，这里就不多赘述了，直接切入正题01介绍FFT这里仅指出FFT在竞赛中的一般应用，即优化多项式乘法一般情况下，计算两个规模为$n$的多项式相乘的结果

Roor·2021-12-02 23:00

单复变函数（一）

复函数论的开始18世纪，复数和复函数通过与部分分式积分法、确定负数与复数的对数、保形映射、实系数多项式分解等工作的联系进入数学，不过18世纪数学家在复数和复函数上还做了很多工作，如达朗贝尔1752年的流体力学研究中考虑一个物体经过各向同性

现在开始发呆·2021-11-30 22:38

机器学习(三)——多项式回归

引言我们创建一组数据，并绘出散点图。x=np.random.uniform(-3,3,size=100)print(x.shape)y=0.5+x**2+x+2+np.random.normal(0,1,size=100)plt.scatter(x,y)plt.show()我们直接使用线性回归看看效果。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionli

zju_cbw·2021-11-29 21:27

计算机网络习题——循环冗余校验

采用CRC的生成多项式是P(X)=X^4+X+1。试求应添加在数据后面的余数。（1）若要发送的数据在传输过程中最后一个1变成了0，即变成了1101011010，问接收端能否发现？

IT_CHEN_JJ·2021-11-19 20:16

Matlab创建向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列

varm对象的关键组成部分包括时间序列的数量和多元自回归多项式(p)的阶数，因为它们完全指定了模型结构。其他模型组件包括将相同的外生预测变量与每个序列相关联的回归成分，以及常数和时间趋势项。

·2021-11-18 18:08

python机器学习高数篇之泰勒公式

实际上，泰勒公式没有那么可怕，它是用简单的多项式来逼近一个光滑的函数，从而近似替代不熟悉的函数。由于泰勒公式具有将复杂函数近似成多个幂函数叠加形式的性质，可以用它进行比较、求极限、求导、解微分方程等。

·2021-11-16 17:30

2 Linear Algebra

向量示例：几何向量多项式音频信号实数元组（tuple）最后一种元组就是数学中，也是本书研究的对象。向量在机器学习担任重要角色，也是本书的核心概念。

古月量化·2021-11-12 14:53

机器学习（四）SVM深入理解

机器学习（四）SVM深入理解文章目录机器学习（四）SVM深入理解〇、SVM原理与线性不可分核函数1.多项式核函数：2.高斯/RBF核函数：一、代码实现二、例子重做1.月亮数据集2.鸢尾花数据集四、总结五

Karmen_·2021-11-11 00:30

数论笔记：快速傅里叶变换

题外话我感觉自己的数论笔记从来没有写完过，从极限到微积分到积型函数到FFT正题1.傅里叶变换：有关傅里叶变换，##先看视频##2.前置芝士之泰勒展开（这里不理解也没有什么问题，知道结论即可）泰勒展开的本质就是用一个多项式来拟合一个函数在

罗伯特·塔杨·沃克嘎德·2021-11-09 22:00

机器学习基础学习-在逻辑回归中使用多项式特征

前言在之前的博客中讲到的逻辑回归，其实本质是在平面上找一条直线，用这条直线来分割所有样本对应的分类。所以之前说逻辑回归在绝大多数情况下，只能解决二分类问题，因为这个直线只能将我们的平面分成两个部分。但即使如此，我们会发现直线这种分类方式太过于简单了，有很多其他情况不能单纯通过直线来分类，比如下图，在我们的特征平面中分布着一些样本点，红色属于一类，蓝色属于另一类，对于这些样本点来说，我们不能通过直线

小夭crying·2021-11-09 18:44

线性回归——实验

二、实验目的1、掌握最小二乘法的原理2、能够理解线性回归和多元线性回归算法；3、掌握线性回归评价指标和多项式特征算法；4、掌握KNN，贝叶斯，决策树和SVM如何进行线性回归5、掌握逻辑回归分类算法三、实验内容实验步骤

Desire..·2021-11-08 20:19

Python机器学习之垃圾短信分类(用朴素贝叶斯算法的伯努利模型和多项式模型分类垃圾短信数据集SMSSpamCollection.txt）

一.数据集下载地址SMSSpamCollection.txt二.打开下载的.txt文件，可以看到数据集长这样，标签（ham和spam）与文本之间的分隔符是一个tab键,也就是‘\t’三.首先用pd.read_csv函数读取该数据集时要注意设置分隔符sep=’\t’，然后用replace方法把“ham”标签用0替代，“spam”用1替代，方便看预测结果。data=pd.read_csv(path,s

港来港去·2021-11-07 21:11

python 机器学习一元和二元多项式回归梯度下降算法

python机器学习一元和二元多项式回归一元多项式一元多项式表达式为：Y=WTX=[w0+w1+⋯+wn]⋅[1+x+⋯+xn−1]TY=W^TX=\left[w_0+w_1+\cdots+w_n\right

哈伦裤DOCTOR·2021-11-06 15:45

学习线性判别准则（LDA）和线性分类算法（支持向量机,SVM）。采用Sklearn库

采用Sklearn库一.编程生成模拟数据集，进行LDA算法练习1.包引入与生成模拟数据集2.数据集分组二.对月亮数据集进行SVM分类，分别采用线性核、多项式核和高斯核以及不同的参数（比如惩罚系数C），对比分析结果三

xyj_xyjxyj·2021-11-05 18:39

人工智能之数学基础篇—泰勒公式与拉格朗日乘子法

而本篇文章将要介绍的泰勒公式，可以用简单熟悉的多项式近似代替公式中出现的函数，从而将复杂的公式化简为多

Roar冷颜·2021-11-05 10:46

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