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【电子羊的奇妙冒险】初试深度学习（4）

代码注释随机数出于我们的目的，我将创建一组具有根的此类多项式。

仿生程序员会梦见电子羊吗·2022-11-23 07:19

【线性回归——从简单构建到实现数据预测】

深度学习与神经网络day03-线性回归一、简单的线性回归1.1、数据集的构建1.2、模型构建1.3、损失函数1.4、模型优化1.5、模型训练1.6、模型评估1.7、样本数量和正则化系数的影响二、多项式回归

小鬼缠身、·2022-11-23 06:41

NNDL 实验三线性回归

目录前言2.2线性回归2.2.1数据集构建2.2.2模型构建2.2.3损失函数2.2.4模型优化2.2.5模型训练2.2.6模型评估2.2.7样本数量&正则化系数2.3多项式回归2.3.1数据集构建2.3.2

冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:32

05机器学习

机器学习诊断法能够了解算法问题出现在哪里运用0/1错误分类度量进行评估假设模型选择选择几次方程来假设，用d表示多项式最高次幂将样本分为三类，用交叉验证集来确定模型选择判断是偏差bias问题还是方差variance

weixin_57950256·2022-11-23 03:47

拉格朗日插值法+python实现

拉格朗日插值法1.数学原理1.1线性插值1.2二次插值1.3n次拉格朗日插值多项式2.Python实现本文将介绍拉格朗日插值法得数学原理，并用Python实现。

Liu Haiwen·2022-11-23 01:58

卷积的本质及物理意义（深度简要理解）

卷积的本质及物理意义提示：对卷积的理解分为三部分讲解1）信号的角度2）数学家的理解（外行）3）与多项式的关系1来源卷积其实就是为冲击函数诞生的。

Vertira·2022-11-23 01:43

卷积的本质及物理意义

提示：对卷积的理解分为三部分讲解1）信号的角度2）数学家的理解（外行）3）与多项式的关系1来源卷积其实就是为冲击函数诞生的。“冲击函数”是狄拉克为了解决一些瞬间作用的物理现象而提出的符号。

LifeBackwards·2022-11-23 01:12

带避障功能的MPC局部路径规划+跟踪控制学习笔记

轨迹跟踪MPC设计1.1非线性模型预测控制算法1.1.1非线性MPC概述1.1.2基于动力学的车辆点质量模型（非线性、连续）1.1.3离散化为预测模型1.1.4避障功能函数及MPC目标函数1.1.55次多项式拟合

江海是老的辣@Drakie·2022-11-22 22:53

PyTorch教程

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。

王老师的手术刀·2022-11-22 21:44

基于朴素贝叶斯算法实现情感分类

目录算法原理贝叶斯定理朴素贝叶斯分类法多项式分布TF-DIF情感分类的实现获取数据评论的数学表达模型训练模型评价互联网外卖以服务、快捷为卖点，用户的评论与反馈对商家、平台都很重要。

浓汤·2022-11-22 21:04

python基础教程四级查数据_《Python机器学习基础教程》四、数据表示与特征工程...

特别是线性模型，可能会从分箱、添加多项式和交互项而生成的新特性中大大受益。对于更加复杂的非线性模型（比如随机森林和SVM），在无需显式扩展特征空间的前提下就可以学习更加复杂的任务

weixin_39929465·2022-11-22 19:22

常用面试/笔试开源小项目31~40

深度学习/机器视觉/数字IC/FPGA/算法手撕代码目录总汇目录1.求多项式之和2.输出2的N次幂3.获取开机时间4.文本文件复制代码

fpga和matlab·2022-11-22 18:41

常用面试/笔试开源小项目21~30

深度学习/机器视觉/数字IC/FPGA/算法手撕代码目录总汇目录1.将一个正整数分解质因数2.求高次方数的尾数3.计算厄密多项式

fpga和matlab·2022-11-22 18:40

5.4 数值分析: 牛顿插值多项式及余项

本文内容为东北大学数值分析国家精品慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看，特将此上传到CSDN博文中,源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题,有兴趣的可以去我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可

孤柒「一起学计算机」·2022-11-22 16:18

python 计算牛顿差商，计算并化简牛顿插值多项式

importnumpyasnpimportsympyassy1.2函数defNewtonInt(x_value,y_value):"""计算牛顿插值差商表:paramx_value:x序列:paramy_value:y序列:return:差商表矩阵,字符串插值多项式

Panda_1875·2022-11-22 16:18

33（插值法）牛顿插值多项式

牛顿插值多项式（插值法）【问题描述】考虑[0,3]内的函数y=f(x)=cos(x)。利用多个（最多为6个）节点构造牛顿插值多项式。

sommek·2022-11-22 16:48

matlab用牛顿差值计算三次差值多项式,matlab牛顿插值多项式

的各阶差商n=Pn(x)计算方法n次Newton插值多项式(推导方法选讲):Nn(x)=f(x0)?f[x0......二次牛顿插值多项式x=x0我们再看线性插值的点斜式:时-f(x0).

眠或者恩三·2022-11-22 16:48

matlab 牛顿插值多项式,大神求解析程序~~关于牛顿插值多项式的matlab程序

该楼层疑似违规已被系统折叠隐藏此楼查看此楼这个是牛顿插值求多项式的程序，从网上下载的，但是小妹看半天也看不明白，求解析！！

一兜糖家居APP·2022-11-22 16:17

数值分析-牛顿插值多项式总结

为了方便理解数值分析的差商表计算原理，这里提炼了核心知识。劣势:包含太多除法运算0.均差的基本概念这里不再阐述。1.均差定义(均差的递推数值计算方法)事实上除了一阶均差，更高阶均差都是根据这个式子定义的。(利用求解的方法过于模糊)该式揭示了均差的计算方法，只要根据该式，便可以递推地计算出所有均差，但是合法性比较模糊，下证合法性。2.均差性质结合1使用数学归纳法证明。这说明均差和节点的排列顺序无关。

notabitwise·2022-11-22 15:47

实验三牛顿插值多项式

实验三牛顿插值多项式实验内容：天安门广场升旗的时间是日出的时刻，而降旗的时间是日落时分，根据天安门广场管理委员会的公告，某年10月份升降旗的时间如下：日期11522升旗6:096:236:31降旗17:

python算法工程师·2022-11-22 15:47

牛顿插值多项式（插值法）

利用多个（4、5等）节点构造牛顿插值多项式。输入形式在屏幕上依次输入在区间[0,4]内的一个值x*，构造插值多项式后求其P(x*)值，和多个节点的x坐标。

南极墨白·2022-11-22 15:17

牛顿插值法、拉格朗日插值法、三次插值、牛顿插值多项式、拉格朗日插值多项式

一、第一题：线性插值：两点式线性插值functionliner()x=input("请输入插值点：");y=x*((sin(0.6)-sin(0.5))/(0.6-0.5));Re=y-sin(x);fprintf("插值点近似值y=%2f，截断误差Re=%2f\n",y,Re)运行结果：>>liner请输入插值点：0.57891插值点近似值y=0.493329，截断误差Re=-0.053783调

真的是小恐龙吗？·2022-11-22 15:16

拉格朗日插值多项式与牛顿插值多项式区别

这两种方法在同阶时产生的多项式在化简以后是一样的，余项也是一样的，但是一般都写为其最典型的形式，因此只是写法形式不同。在针对变化的数据时，其各自独特的写法形式给其适合的应用场景带来了区别。

qq_25349323·2022-11-22 15:16

牛顿插值多项式

牛顿插值：设f(x)=a0+a1(x−x0)+a2(x−x0)(x−x1)+⋯+an(x−x0)…(x−xn)f(x)=a_0+a_1(x-x_0)+a_2(x-x_0)(x-x_1)+\dots+a_n(x-x_0)\dots(x-x_n)f(x)=a0+a1(x−x0)+a2(x−x0)(x−x1)+⋯+an(x−x0)…(x−xn)有结论，令f[x0,…,xk]=f[x1,…,xk]−f[x

FSYo·2022-11-22 15:46

机器学习——特征工程——交互特征（多项式特征）

一、交互特征定义两个特征的乘积可以组成一对简单的交互特征，这种相乘关系可以用逻辑操作符AND来类比，它可以表示出由一对条件形成的结果：“该购买行为来自于邮政编码为98121的地区”AND“用户年龄在18和35岁之间”。这种特征在基于决策树的模型中极其常见，在广义线性模型中也经常使用。简单线性模型使用独立输入特征,,…,的线性组合来预测结果变量：。很容易对线性模型进行扩展，使之包含输入特征的两两组合

xia ge tou lia·2022-11-22 14:10

面板数据缺失填补-stata实现线性插值法过程

目录一、原始数据说明：二、代码及过程解释1.设定面板数据2.内插法填补数据3.外插法填补数据三、注意事项线性插值是指插值函数为一次多项式的插值方式，其在插值节点上的插值误差为零。

虫虫--·2022-11-22 09:59

scikit-learn(sklearn)学习笔记八朴素贝叶斯

从常用的几个分布分别是：高斯分布，伯努利分布和多项式分布，sklearn提供了四种朴素贝叶斯的分类器naive_bayes.BernoulliNB伯努利分布下的朴

坝坝头伯爵·2022-11-22 07:29

商品推荐系统实战：基于AFM推荐算法的推荐系统实现代码+数据

数学是算法的灵魂·2022-11-22 06:41

python 克里金插值_Kriging开源库推荐（基于Python）

前言最近在做煤质数据的空间插值，试用了很多种方法，如距离幂次反比、多项式函数、拟合1/2/3次函数的最小二乘、加权最小二乘以及移动曲面拟合，插值出来的效果呀，千奇百怪的，除了距离幂次反比像一点点那么回事儿

weixin_39745269·2022-11-22 04:18

关于特征工程方法和应用的总结

目录特征工程1.1数据结构化数据非结构化数据1.2常用特征处理方法1.2.1类别特征独热编码哈希编码标签编码频数编码Label-count编码目标编码嵌套法NaN编码多项式编码扩展编码合并编码1.2.2

yougwypf1991·2022-11-22 02:18

线性回归——预测波士顿房价

1、用线性回归算法拟合正弦函数（加入多项式）#用线性回归算法拟合正弦函数#首先，生成200个在［-2pai,2pai]区间内的正弦函数上的点并且给这些点加上一些随机的噪声。

u010255214·2022-11-22 02:43

线性回归——波士顿放假预测

缺点：（1）对于非线性数据或者数据特征间具有相关性多项式回归难

辞树 LingTree·2022-11-22 02:11

机器学习笔记（7）— 学习率、特征工程、多项式回归

目录判断梯度下降是否收敛如何设置学习率特征工程多项式回归判断梯度下降是否收敛梯度下降的任务是找到能够使代价函数J最小的参数w和b，通常做法是绘制代价函数图（通过训练集计算出的），并且标出梯度下降每次迭代时

AUG-·2022-11-22 00:54

matlab多项式拟合体会,Matlab实例学习------多项式和非多项式曲线拟合（实例）

具体实例：(多项式和非多项式，附带程序注释)%曲线拟合%%多项式曲线拟合x=-pi:0.1:pi;y=sin(x);plot(x,y);%原始曲线p0=polyfit(x,y,4);%绘制4阶拟合曲线返回多项式的系数向量

weixin_39617113·2022-11-22 00:48

matlab 三维数据多项式拟合,matlab多项式拟合

在命令窗口下输入x=[。。。]y=[。。。]cftool在CurveFittingTool界面中，单击Data。。。，选择xData和yData，选择Createdataset，选择Close在CurveFittingTool界面中，单击Fitting。。。，选择Newfit，选择Typeoffit，选择Polynomial，选择9thdegreepolynomial，打勾Centerandsca

weixin_39624606·2022-11-22 00:48

matlab 拟合光滑曲线图,Matlab光滑曲线多项式拟合与样条曲线拟合的两个案例

%多项式曲线拟合figure(1)matrix2=[];%新建空矩阵h1=polyfit(matrix1(:,1),matrix1(:,2),3);%计算多项式拟合系数，3-拟合次数matrix2(:,

来自星星的龙·2022-11-22 00:18

机器学习实验1 - 多项式曲线拟合

一、实验要求1.生成数据，加入噪声；2.用高阶多项式函数拟合曲线；3.用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）4.优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）；5.用你得到的实验数据，解释过拟合

柚子爱吃桂花粥·2022-11-21 23:11

正交多项式曲线拟合(MATLAB代码)

文章目录一、正交多项式曲线拟合1.曲线不经过起点与终点2.曲线经过起点与终点二、参考文献一、正交多项式曲线拟合1.曲线不经过起点与终点%{Function:calculate_orthogonal_polynomial_paramsDescription

Marc Pony·2022-11-21 23:09

机器学习sklearn-多项式回归

目录线性关系线性模型和非线性模型利用线性回归解决非线性问题多项式回归线性模型线性关系首先，”线性“这个词用于描述不同事物时有着不同的含义。

kongqing23·2022-11-21 23:07

python 机器学习回归模型-决策树-多项式-随机森林-KNN-xgboost 遥感影像-回归模型算法

以下算法所需训练数据格式：决策树回归算法：importpickleimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportmetricsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyp

lvbta·2022-11-21 23:58

Matlab 多项式曲线拟合

是需要拟合的数据点步骤1>>x=[1:10]>>y=[2000,1700,1100,900,600,400,350,300,250,200]设置需要拟合的数据xy>>p=polyfit(x,y,6)生成拟合函数p（6次多项式

dongwu123·2022-11-21 23:27

【深度学习基础】学习率(learning rate)的理解与分类

文章目录1.训练与学习率的关系2.学习率的衰减策略（1）分段常数衰减（2）指数衰减（3）自然指数衰减（4）多项式衰减（5）余弦衰减（6）Lambda学习率3.周期性学习率（1）循环学习率（2）带热重启的随机梯度下降

非晚非晚·2022-11-21 20:12

Python 实现朴素贝叶斯代码演示

朴素贝叶斯可以细分为三种方法：分别是伯努利朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。下文就这三种方法进行详细讲解和演示。

maggieyiyi·2022-11-21 19:57

智能车学习----最小二乘法求拟合曲线(中线)的斜率

最小二乘法直线拟合，最小二乘法多项式（曲线）

Z小旋·2022-11-21 19:14

11-11最小二乘法曲线拟合

最小二乘法多项式拟合（三次）求拟合的4种角度代码（三次拟合）一些常见的python基础参考资料最小二乘拟合的三种算法推导及Python代码求拟合的4种角度从残差平方和最小的角度考虑（MSE），求模拟值和真实值差值平方和的函数

美滋滋（你猜·2022-11-21 19:44

数值分析第六章知识点总结——插值与逼近

对于两个点、三个点可以采用最简单的Lagrange插值多项式的方法进行拟合，分别为线性差值多项式和抛物线插值多项式。

笛语星落——一只在编程路上不断爬起的小白·2022-11-21 19:27

机器学习——梯度下降

，归一化操作，使之收敛的更快收敛所需要的迭代更少学习率：如果学习率正确的话，每一次迭代都应该是下降的，直到收敛学习率过大的时候，会找不到局部最小值，代码没错的情况下减小学习率过小的话，会导致收敛得很慢多项式回归

荒野的雄狮·2022-11-21 19:17

机器学习算法的效果评估和优化方法

Heavbird·2022-11-21 18:54

山东大学数值计算期末2022.01

概念解释（3分*5）well-posedproblem什么是误差，误差的来源，如何度量误差3.向量的范数4.三次样条插值5.不动点简答（5分*4）1.分段三次多项式插值与三次样条插值的区别与联系幂法求解特征值特征向量的过程

qq_46139425·2022-11-21 16:00

线性代数应用基础补充1

lambda_itrace(A)=∑λidet⁡(A)=∏λi\det(A)=\prod\lambda_idet(A)=∏λi称det⁡(λI−A)\det(\lambdaI-A)det(λI−A)为AAA的特征多项式

myjs999·2022-11-21 16:57

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