0w

一起学习飞桨深度强化学习算法DQN

0.0005GAMMA=0.99#trainanepisodedefrun_train_episode(agent,env,rpm):total_reward=0obs=env.reset()step=0w

路人与大师·2024-01-31 18:35

模式识别与机器学习-SVM（线性支持向量机）

其中，分割平面可以用以下式子表示:wx+b=0wx+b=0wx+b=0w和bw\t

Kilig*·2023-12-28 10:59

windows定时VBS执行批处理命令脚本

wscript.shell")setfso=CreateObject("Scripting.FileSystemObject")while1setf=fso.getfile(name)ws.runf.shortpath,0w

哆啦A梦_ca52·2023-12-28 01:28

2020-11-16

大天蓬女生版)50KeepYouMineMVD无人之鸟50四我们的天空泡沫(SwangRemix)ancingWithYourGhost刀山火海(Mc子龙)oy盛夏的果实50WD,麻雀s0.这就是爱情0W

学以解优·2023-12-04 19:32

字母统计--对每个案例按A-Z的顺序输出其中大写字母出现的次数。

DFJEIWFNQLEF0395823048+_+JDLSFJDLSJFKK输出复制A:0B:0C:0D:3E:2F:5G:0H:0I:1J:4K:2L:3M:0N:1O:0P:0Q:1R:0S:2T:0U:0V:0W

闲云野鹤~~~·2023-11-12 09:32

机器学习（四）——支持向量机SVM

一、基于最大间隔的线性分类器1、超平面(wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0) 我们先拿二维平面举例，在下图的二维平面中有两类点，可以清楚的看到两类点被红色的直线划分，红色的直线就是二维空间中的超平面

鲸可落·2023-11-11 05:52

李航统计学习--感知机算法实现（python）

：f(x)=sign⁡(w⋅x+b)f(x)=\operatorname{sign}(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面w⋅x+b=0w

_dingzhen·2023-10-21 08:38

python之十进制与十二进制相互转换~clash of coding

文章目录题目解释实现效果题目解释十二进制是一个以12为基数的系统，以0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，A，B为数字（十进制为A=10和B=11），并以前缀0w写入（例如：0w1A=22）。

季白九月·2023-10-19 23:50

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第6章支持向量机

笔记心得6.1间隔与支持向量——www是法向量，垂直与超平面wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0。这一节了解了支持向量机的基本型。

一个甜甜的大橙子·2023-08-06 08:28

白话机器学习笔记（二）学习分类

直线的表达式为：w⋅x=0w\cdotx=0w⋅x=0(两个向量的内积)也可写为：w⋅x=∑i=1nwixi=w1x1+w2x2=0w\cdotx=\sum\limits_{i=1}^nw_ix_i=w

WangXinmingg·2023-07-26 22:14

7. 反转整数

10相加再赋值给sumsum=sum*10+tempX%10tempX=tempX/10三、解题思路：funcreverse(_x:Int)->Int{vartempX:Int=xvarsum:Int=0w

花果山松鼠·2023-06-11 01:33

LeetCode之Sort the Matrix Diagonally（Kotlin）

fundiagonalSort(mat:Array):Array{vallist=mutableListOf()for(indexinmat.indices){list.clear()vari=0w

糕冷羊·2023-02-17 13:40

机器学习中的函数间隔和几何间隔

在超平面w⋅x+b=0w\cdotx+b=0w⋅x+b=0确定的情况下，∣w⋅x+b∣|w\cdotx+b|∣w⋅x+b∣能够相对地表示点距离超平面的远近。

二胖_pro·2023-02-07 11:27

JDBC连接两张表(多表查询）

[M`{CCK]2A$0W

所以然WZY·2023-01-31 02:22

svm 函数间隔与几何间隔的认识

在超平面w⋅x+b=0w⋅x+b=0确定的情况下，|w⋅x+b||w⋅x+b|可以相对地表示点x距离超平面的远近。

魔术师_·2023-01-29 10:20

23清华应统

2\lambda,\quadW''(\lambda)=2>0,W′(λ)=2Cov(T,V)+2λ,W′′(λ)=2>0,对于二阶可导凸函数,在λ=0\lambda=0λ=0取极小值等价于W′(0)=0W

大师兄统计·2022-12-29 21:12

西瓜书第六章-支持向量机

在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述:wt+b=0w^t+b=0wt+b=0样本空间中任意点xxx到超平面(w,b)(w,b)(w,b)的的距离可写为:r=∣wtx+b∣∣∣w∣∣r

孤鸿末子·2022-12-23 13:31

逻辑斯蒂回归原理及梯度下降法python实现

逻辑斯蒂回归回归与分类的转换回归：学习得到一个函数将输入变量映射到连续输出空间，即值域是连续空间分类：学习得到一个函数将输入变量映射到离散输出空间，即值域是离散空间回顾感知机感知机模型用一个超平面w⋅x+b=0w

Coding_Cadenza·2022-11-26 02:12

机器学习四--分类-支持向量机（SVM Support Vector Machine）

也就是找最大超平面MMH（MaxMarginHyperplane）超平面定义公式：WX+b=0W={w1，w2，w3,……}为WeightVector权重向量；X为训练实例；b为偏向Bias二维情况下：

aochong6817·2022-11-23 09:56

机器学习基础---回归方法---支持向量回归（SVR）

支持向量回归（SVR）方法描述核心思想：用线性模型（f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b）对回归问题进行拟合确定的线性模型对应w，bw，bw，b唯一确定一个超平面wTx+b=0w

Guanxiong He·2022-11-23 06:14

Chapter 6 SVM

它可用如下线性方程来描述：wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0其中，w被称为法向量，可用于描述超平面的方向，b为位移项，决定超平面到原点的距离。

Ethan//calf·2022-11-19 22:49

西瓜书学习第六章---SVM

3.3常用的核函数四、软间隔和正则化4.1软间隔的概念4.2常用的损失函数五、支持向量回归六、核方法一、间隔与支持向量1.1分类学习的基本思想分类任务的基本思想是在给定的数据集上用一个超平面wTx+b=0w

Dr. J·2022-11-16 07:24

机器学习6-SVM

wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0w为法向量，决定了超平面的方向，b为位移项8，决定了超平面与原点的距离。样本空间中任一点x到超平面(w,b

Minouio·2022-11-15 09:28

支持向量机（SVM），适合初学者读的一篇博客

间隔和支持向量划分的超平面用如下线性方程描述：wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0其中，w=(w1;w2;…;wd)w=(w_1;w_2;…;w_d)

小千不爱内卷·2022-10-30 07:26

支持向量机（SVM）原理与代码实现

划分超平面w’x+b=0w为超平面的法向量，b是位移项，决定了超平面与原点之间的距离。

请工作善待我·2022-07-24 07:05

文献学习013--[sc]单细胞轨迹重建揭示病理性心肌肥厚干预原则

0w：正常对照；2w：肥厚with正常EF；5w：肥厚w

Hayley笔记·2022-06-30 09:51

说说宝马用什么型号的机油好

2、宝马目前推荐使用的机油型号一般有4种：0W-30、0W

我开着飞机追蜗牛·2022-02-17 16:13

剑指offer54.二叉搜索树的第k大节点

self,root,k):""":typeroot:TreeNode:typek:int:rtype:TreeNode"""node=rootstack=[]stack.append(node)num=0w

欧文坐公交·2022-02-03 07:54

dom元素各种高度

0document.documentElement.scrollTop获取正确window.pageYOffset获取正确无文档声明document.body.scrollTop获取正确document.documentElement.scrollTop一直为0w

·2021-11-17 16:29

20190207晨间日记

一、个人成长二、业绩总结1动销业绩2.2～2.19元宵节参加武林争霸大赛第一关闯峨嵋昨日0累计0差距6组业绩没有突破主要在于自身没有把动销用心去做不带目的性的过一天2团队业绩:50w冲刺80w昨日0w累计

二小姐Suye·2021-05-12 06:01

20190205晨间日记

时间在哪里结果在哪里2.团队业绩:50w冲刺80w昨日0w累计13.6w差距36.4w这几天过年团队长们好好陪伴家人

二小姐Suye·2021-04-14 02:26

2020-5-6 React Native 的flex布局探究

官方文档中介绍flex时说：当flex为正值flex:equatestoflexGrow:flexShrink:1flexBasis:0W

KingAmo·2020-10-09 16:45

数学分析_空间几何——法向量和梯度的关系

法向量和梯度的关系先给出结论：曲面法向量是三元函数的梯度，曲线法向量是二元函数的梯度w=F(x,y,z)w=F(x,y,z)w=F(x,y,z)是一个三元函数w=0w=0w=0时表示一个等高面(曲面)，

Jokic_Rn·2020-10-07 12:24

drbd脑裂解决办法

为主节点而NOD1为备节点1、断开主(parmary)节点；关机、断开网络或重新配置其他的IP都可以；这里选择的是断开网络2、查看两节点状态[root@nod2~]#drbd-overview0:drbd/0W

weixin_34273046·2020-09-15 09:43

SVM的推导:为什么SVM最终模型仅和支持向量有关

超平面可以用wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0表示。其中w=(w1;w2;w3..wm)w=(w_1;w_2;w_3..w_m)w=(w1;w2;w3..wm)是法向量。

taoqick·2020-09-15 05:40

HDU 6868：Absolute Math（莫比乌斯反演 + 离线暴力）

^2f(n)=d∣n∑μ(d)2，根据μ(d)\mu(d)μ(d)的定义，当ddd的质因子的幂次不高于一次时有贡献，设ddd的质因子共有w(d)w(d)w(d)种，f(n)=∑d∣nμ(d)2=∑i=0w

猝死在学ACM的路上·2020-09-14 20:29

tensorflow: name_scope和variable_scope

'):a1=tf.get_variable(name='a1',shape=[1],initializer=tf.constant_initializer(1))print(a1.name)=>a1:0w

love_image_xie·2020-09-14 19:32

机器学习面试题-为啥LSTM比RNN好

问题回答其实对于这个问题，要从RNN在发展过程中带来的令人诟病的短处说起，RNN在train参数的时候，需要反向传播梯度，这个梯度是这么算的:wi+1=wi−r⋅∂Loss∂w∣w:wi,r>0w^{i

耗子来啦·2020-09-10 13:33

[Sicily Coins] 动态规划多重背包问题

1.问题描述DescriptionOuyanghas6kindsofcoins.Thenumberofthei-thcoinisA[i](0w){M[i,w]=M[i-1,w];}else{M[i,w]

-绿色小屋·2020-09-10 10:06

整数的位转换(三)

1.1位转无符号B2UwB2Uw(x⃗\vecxx)=∑i=0w−1xi2i\sum_{i=0}^{w-1}x_i2^i∑i=0w−1xi2i 公式(1)其中,UmaxwUmax_wUmaxw=∑i=

w727655308·2020-08-25 09:31

树莓派 2.8寸 ili9341 tft lcd spi 屏幕显示

结果展示显示命令行的效果喜人我把树莓派0w通过胶枪打胶贴到显示屏的背部，感觉还不错，稍后我把线焊一下，管脚减短些更清爽，现在整体是这样的：淘宝店家的显示屏截图是这样的，我专门买的ili9341，因为网上的资料全

chenqide163·2020-08-24 13:03

为什么补码是按位取反再加1

stackrel{\rightarrow}{x}=[x_{w-1},x_{w-2},...,x_0]x→=[xw−1,xw−2,...,x0],其补码定义为：B2Tw(x→)=−xw−12w−1+∑i=0w

不羁之路·2020-08-23 23:56

一般的非齐次混合问题 | 偏微分方程（二十二）

一般的非齐次混合问题现在考虑一般的非齐次混合问题{Ltu+Lxu=f(t,x),t>0,a0,a0,a0,a0,a0,a<x<b(α1w−β1∂x∂w)∣x=a=0,(a2w+β2∂x∂w)∣x=b=0w

Sany 何灿·2020-08-23 05:00

HDU - 6375 F - 度度熊学队列

（w=0w=0表示加在最前面，w=1w=1表示加在最后面）。②22uuww询问编号为uu的队列里的某个元素并删除它。（w=0w=0表示询问并操作最前面的元素，w=1w=1表示最后面）③3

Vace___yun·2020-08-23 01:13

树莓派0w开机串口输出

留存，以后再分析[11.151934]sysrq:SysRq:Resetting[11.156878]CPU0:stopping[11.161194]CPU3:stopping[11.165478]CPU2:stopping[0.000000]BootingLinuxonphysicalCPU0x0[0.000000]Linuxversion4.19.75-v7+(dom@buildbot)(gc

hexesdesu·2020-08-20 18:13

对背包问题的理解（小白文）

先来看一道不是01背包的问题：描述你有一个神奇的背包，他的容积是m(0w[i]。

八嘎虎·2020-08-20 03:40

B站哔哩哔哩21届秋招算法岗笔试假设货币系统包含面值1元、4元、16元、64元共计4种硬币，以及面值1024元的纸币。现在小明使用1024元的纸币购买了一件价值为N（0＜N＜=1024）的商品

现在小明使用1024元的纸币购买了一件价值为N（01024:returnM=1024-Ndp=[forxinrange(M+1)]dp[0]=0W=[1,4,16,64]foriinrange(4):j

Matrix_1127·2020-08-20 01:42

感知器的实现

原理我们假设有一个超平面可以将两类数据分开：wTx=0w^Tx=0wTx=0其中,wT=[w0w1w2...wn]w^T=[w_0\w_1\w_2\...

学者(cloudea)·2020-08-18 09:07

统计学习方法笔记---感知机

感知器本章概要感知器是根据输入实例的特征向量x对其进行二类分类的线性分类模型：f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)感知器模型对应于输入空间中的分离超平面w⋅x+b=0w

leemusk·2020-08-17 13:44

[ML] 支持向量机

Rn,y∈Y={+1,−1},i=1,2,...,NT={(x1,y1),...,(xN,yN)},xi∈X=Rn,y∈Y={+1,−1},i=1,2,...,N可以算得一个分离超平面:w∗⋅x+b∗=0w

YasinQiu·2020-08-17 08:34

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