Omega

【数据挖掘】百度机器学习-数据挖掘-自然语言处理工程师 2023届校招笔试详解

表示一个函数渐进地小于另一个函数，没有等于Ω\OmegaΩ：表示下界，大于等于的意思。渐进下界Θ\ThetaΘ：等于的意思。
Better Bench·2022-12-10 07:47

神经网络的优化器

我们设置一些符号的含义如下：损失值为ℓ\ellℓ，需要被更新的可训练参数为www，使用ω\omegaω来泛指除www外的其它可训练参数，记ℓ\el
电器爆破专家·2022-12-08 08:47

深度学习笔记（5）——pytorch实现Att-BiLSTM

4实验4参考文献1模型介绍模型图：LSTM层：Attention层M=tanh(H)α=softmax(ωT∗M)r=HαTh∗=tanh(r)\M=tanh(H)\\\alpha=softmax(\omega
热爱旅行的小李同学·2022-12-07 21:52

Numpy实现Logistic回归（含完整代码）

其中，Sigmoid函数如下：y=11+e−(ωTx+b)y=\frac{1}{1+e^{-\left(\omega^Tx+b\right)}}y=1+e−(ωTx+b)1yyy是当前样本被分为正例的概率
五年打鱼三年晒网·2022-12-07 06:54

概率论：概率空间的基本概念

概率空间是一个三元组(Ω,F,P)(\Omega,{\mathcalF},P)(Ω,F,P)，其中Ω\OmegaΩ是结果集合(OutcomesSet)，F{\mathcalF}F是事件集合(EventsSet
胖闹闹·2022-12-06 11:23

导向滤波与opencv python实现

我们假设qqq是III在以像素kkk为中心的窗口ωk\omega_kωk中的线性变换。这里假设(aka_kak,bkb_kbk)在ωk\omega_kωk中为
硕硕石页石页·2022-12-05 14:44

SVM（支持向量机）基本形式推导

margin（间隔）的定义：超平面的法线（normal）为ω\omegaω，margin为点x(i)x^{(i)}x(i)到超平面ωT+b=0\omega^T+b=0ωT+b=0的距离
u小鬼·2022-12-05 11:17

感知器算法及其Matlab实现

感知器算法的问题在于如何求解权向量，我们可以通过已预分类的训练样本集，考虑ωi/ωj\omega_i/\omega_jωi/ωj的两分问题G(X)=WTX>0⇒X∈ωiG(X)=WTX0\RightarrowX
JosephJohnny·2022-12-04 17:43

希腊字母英文对照表

αAlphaβBetaγGammaδDeltaεEpsilonζZetaνNuξXiοOmicronπPiρRhoσSigmaηEtaθThetaιIotaκKappaλLambadaμMuτTauυUpsilonφPhiχChiψPsiωOmega
irrationality·2022-12-02 18:48

变分推理(Variational Inference)

给定网络参数ω\boldsymbol\omegaω,训练数据集D=(X,Y)\mathbf{D}=(\mathbf{X},\mathbf{Y})D=(X,Y),贝叶斯推断是将网络参数ω\boldsymbol
龙行天下258079·2022-12-02 17:32

周志华机器学习总结

Lecture3线性模型基本形式一般向量形式:优点:线性回归广义线性模型对数几率回归由对数几率函数确定$\boldsymbol{\omega}$和$b$线性判别分析(LDA)思想求解多分类任务多分类问题基本形式一般向量形式
夜夜0810·2022-12-01 20:19

机器学习—支持向量机理论详细推导（含例题讲解）（一）

1.分类决策函数引入我们得到的线性可分支持向量机如下:线性可分支持向量机给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为:ω∗⋅x+b∗=0\omega^{*
旅途中的宽~·2022-12-01 10:24

Kalman滤波二

Z}_kZZZkXk=AXk−1+Buk−1+ωk−1Zk=HXk+μk\begin{aligned}\pmb{X}_{k}&=A\pmb{X}_{k-1}+B\pmb{u}_{k-1}+\pmb{\omega
The_MMM·2022-12-01 08:28

序列的离散傅里叶变换(DFT)的来龙去脉、并附利用MATLA的函数FFT()求序列的DFT的示例

一、周期序列的离散傅里叶级数（DFS）对于上面这段话要补充说明的是：①DFS的全称为DiscreteFourierSeries②连续时间信号下的Ω=2πT\Omega=\frac{2\pi}{T}Ω=T2π
昊虹AI笔记·2022-12-01 07:41

RC低通滤波器截止频率公式推导

UoU_oUo，电容容抗记为Xc=1jωcX_c=\frac{1}{j\omegac}Xc=jωc1，根据串联分压，列出传递函数，H(jω)=UoUi=XcR+Xc=1jωcR+1jωc=11+jωcH(j\omega
月光疾風·2022-11-29 21:28

PINN求解PDE

PINN求解Dirichlet泊松方程泊松方程引入−Δu=f,x∈Ω=(0,1)2-\Deltau=f,x\in\Omega=(0,1)^2
Galerkin码农选手·2022-11-28 09:02

区域分解与并行计算

区域分解算法以下都以泊松方程来举例问题引入给定二维空间的泊松方程：−Δu=f,x∈Ω-\Deltau=f,x\in\Omega−Δu=
Galerkin码农选手·2022-11-28 09:02

pytorch的深度Ritz方法入门

Ritz方法介绍泊松方程引入−Δu=f,x∈Ω=(0,1)2-\Deltau=f,x\in\Omega=(0,1)^2−Δu=
Galerkin码农选手·2022-11-28 09:32

Galerkin与深度学习结合的算法求解PDE

矩形区域，Dirichlet边界条件考虑Dirichlet边值问题：−Δu=f,x∈Ω-\Deltau=f,x\in\Omega−Δu=
Galerkin码农选手·2022-11-28 09:01

神经网络和深度学习-梯度下降Gradient Descent（下）

梯度下降gradientdescent我们接着用数学公式来看一下梯度下降首先是梯度∂cos⁡t∂ω\frac{\partial\cost}{\partial\omega}∂ω∂cost然后我们对权重进行更新
Ricardo_PING_·2022-11-27 20:25

机器学习中常见的损失函数

常采用结构经验最小化的目标函数作为学习目标：min⁡f1N∑i=1NL(yi,f(xi))+λΩ(f)\min_f\frac{1}{N}\sum\limits_{i=1}^NL(y_i,f(x_i))+\lambda\Omega
guofei_fly·2022-11-27 08:13

贝叶斯公式证明及Bayesain在机器学习重要地位的理解

——拉普拉斯1、条件概率  设AAA与BBB是样本空间Ω\OmegaΩ中的两事件，若P(B)>0P(B)>0P(B)>0，则称P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(
Bigdataxy·2022-11-26 21:33

压缩感知——OMP与CoSaMP算法的MATLAB实现

实现完整代码及参考文献链接OMP算法的MATLAB实现functionx_hat=OMP(A,y,k)[~,N]=size(A);%initializationx_hat=zeros(N,1);r=y;Omega
爱吃猫咪的花酱·2022-11-26 15:19

fbnetv3中的predictor

predictortraining细粒度搜索搜索空间实验autotrainsearchjointsearch作者想做的是网络超参和网络结构的联合搜索，并且定义了如下的网络结构的候选值以及超参的候选值给定搜索空间\(\Omega
YongjieShi·2022-11-26 10:56

智能优化算法--灰狼算法

在狼群中存在四种角色，α\alphaα狼负责领导是最具有智慧的在狩猎当中可以敏锐的知道猎物的位置，β\betaβ狼可以认为是军师比较具有智慧比较能知道猎物的位置，δ\deltaδ狼负责协助前两个层级的狼，最后是ω\omegaω
zoujiahui_2018·2022-11-23 20:40

LaTex常用技巧5：公式太长换行并加大括号

{i}^{G}{\bm{a}}=\begin{cases}_{i}^{i-1}\ddot{\bm{p}},&i=1\\_{i-1}^{G}\dot{\bm{a}}+_{i-1}^G\dot{\bm{\omega
subtitle_·2022-11-23 11:51

傅里叶级数（二）|一般周期函数的傅里叶函数、傅里叶函数的复数形式

如之前提到的矩形波，它的周期函数是T=2πωT=\frac{2\pi}{\omega}T=ω2π。因此，这里讨论周期为2l2l2l的周期函数的傅里叶级数。
Sany 何灿·2022-11-23 11:29

【机器学习算法模型】1. SVR模型推导

.SVR算法介绍与推导一、SVR算法1.SVR简介2.SVR数学模型2.1SVR目标函数2.2为了最小化目标函数，根据约束条件，构造拉格朗日函数2.3原问题的对偶问题2.4分别对ω,b,ξi,ξi∗\omega
eddyleung_zs·2022-11-23 06:59

多目标决策之熵权法

年度时的指标值所占比重pijp_{ij}pij：1.3计算第项指标的嫡值HjH_jHj：1.4计算第j项指标的差异系数gjg_jgj：计算指标比重、熵值及差异系数：代码及注意事项1.5计算第jjj项指标的权重ωj\omega_jωj
佐佑思维·2022-11-22 20:11

第27期 Datawhale 组队学习 吃瓜教程——西瓜书+南瓜书第五章 / 周志华《机器学习》

感知机与多层神经网络2.1感知机2.2多层前馈神经网络3.误差逆传播算法（BP算法）参考文献:1.神经元模型1.1M-P神经元模型输出函数：y=f(∑i=1n(ωixi−θ))y=f(\sum^{n}_{i=1}(\omega_ix_i
weixin_45856170·2022-11-22 17:47

《机器学习西瓜书》学习笔记——第三章_线性模型：对数几率回归（逻辑回归）

线性回归模型产生的预测值z=ωTx+b=\omega^Tx+b=ωTx+b为实值，将实值z转换为0/1,完成2分类。
九点澡堂子·2022-11-22 15:53

数据结构与算法总结（八股文）

（2）O(n)与O(n)与O(n)与Ω(n)\Omega(n)Ω(n
咸鱼.m·2022-11-21 22:40

逻辑回归小例子

线性回归：仿射模型：y^=x∗ω+b\hat{y}=x*\omega+by^=x∗ω+b损失函数：loss=(y^−y)2=(x∗ω−y)2loss=(\hat{y}-y)^2=(x*\omega-y)
1100dp·2022-11-19 22:54

概率论基础（sigma域、测度）

一、样本空间&事件样本空间Ω\OmegaΩ指一个实验的可能结果的集合ω∈Ω\omega\in\Omegaω∈Ω称为样本结果|样本实现|样本元素Ω\OmegaΩ的子集被称为事件对于事件AAA，符号AcA^
青蛙球·2022-11-19 14:48

《PyTorch 深度学习实践》第4讲--反向传播算法

《PyTorch深度学习实践》第4讲–反向传播算法@《PyTorch深度学习实践》第4讲–反向传播算法1.张量预备知识Tensor中重要的两个成员，data用于保存权重本身的值ω\omegaω,grad
浅忆笙歌暖·2022-11-19 04:30

宋浩概率论与数理统计-第二章-笔记

=2.2.3常见的分布离散型常见分布0-1分布几何分布二项分布泊松分布超几何分布连续型常见分布均匀分布指数分布正态分布2.3.1随机变量函数的分布离散型连续型第二章2.1随机变量的概念定义2.1：Ω\OmegaΩ
Anchor___·2022-11-17 21:14

宋浩概率论与数理统计笔记——第三章

3.1.1二维随机变量及其分布函数3.1二维随机变量假设EEE是试验,Ω\OmegaΩ是他的样本空间，X、Y是定义在样本空间Ω\OmegaΩ的两个变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)向量、变量分布函数：F
寒叶飘逸_·2022-11-17 21:11

宋浩概率论与数理统计笔记——第二章

定义：Ω\OmegaΩ样本空间，X=X(ω)X=X(\omega)X=X(ω)是ω\omegaω上的实值函数（每个样本都对应一个数）随机变量常用X、Y、Z、ξ、η、ζX、Y、Z、\xi、\eta、\zetaX
寒叶飘逸_·2022-11-17 21:10

朴素贝叶斯法及python实现

1.定理及公式推导1.1定理：设试验E的样本空间为Ω\OmegaΩ，A为事件B1,B2,...,BiB_{1},B_{2},...,B_{i}B1,
菜菜小硕·2022-11-17 13:36

支持向量机-线性不可分情况

：最小化(Minimize):12∥ω∥2限制条件:yi(ωTxi+b)≥1,(i=1∼N)\begin{aligned}最小化(Minimize):&\quad\frac{1}{2}\left\|\omega
山东秦琦琛·2022-11-17 09:55

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-二元逻辑回归损失函数的数学解释，公式推导与解惑

菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili白板推导里有写过程，但是当时理解的不太好，ψ(xi,ω)\psi(x_{i},\omega
烧灯续昼2002·2022-11-16 20:28

概率论笔记—多维随机变量及其分布

目录一、多维随机变量二、二维离散型随机变量三、二维连续型随机变量一、多维随机变量①如果X1,X2,⋅⋅⋅,XnX_1,X_2,···,X_nX1,X2,⋅⋅⋅,Xn是定义在同一个样本空间Ω\OmegaΩ
Ta o·2022-11-16 11:32

Zero-shot Learning零样本学习 论文阅读（二）——An embarrassingly simple approach to zero-shot learning

Zero-shotLearning零样本学习论文阅读（二）——Anembarrassinglysimpleapproachtozero-shotlearningESZSL算法概况背景前提思路算法原理模型求解损失函数LLL正则化项Ω\OmegaΩ
River_J777·2022-11-14 09:35

量子力学教程（全）

第一章波波函数E(x,t)=E0ei(kx−ωt)E(x,t)=E_0e^{i(kx-\omegat)}E(x,t)=E0ei(kx−ωt)，记为Daw(A=E0,k=k,ω=ω)Daw(A=E_0,k=k,\omega
myjs999·2022-11-11 15:13

基于pytorch的PINN求解含时间项的泊松方程

方程引出ut−uxx−uyy−uzz=f,x∈Ω,u_t-u_{xx}-u_{yy}-u_{zz}=f,x\in\Omega,
Galerkin码农选手·2022-11-11 13:25

多元逻辑回归公式推导

首先，关于逻辑回归中二分类问题:P(Y=1∣x,ω)=exp(ω⋅x+b)1+exp(ω⋅x+b)P(Y=1|x,\omega)=\frac{exp(\omega\cdotx+b)}{1+exp(\omega
Y神搞学习·2022-11-07 10:04

西瓜书《学习笔记》-第三章线性模型

基本形式  简单来说线性模型就是基于线性函数进行的一种预测，其函数形式为：            f(x)=ωTx+bf_(x)=\omega^Tx+bf(x)=ωTx+b  其中的ω\omegaω和bbb
二进制多了2·2022-10-13 19:25

机器学习西瓜书&南瓜书 线性模型

+ωdxd+bf(x)=\omega_1x_1+\omega_2x_2
includeSteven·2022-10-12 21:38

【白板推导系列笔记】支持向量机-硬间隔SVM-模型求解-引出对偶问题&引出KKT条件

b12ωTωs.t.yi(ωTxi+b)≥1⇔1−yi(ωTxi+b)≤0,i=1,2,⋯ ,N⏟N个约束\left\{\begin{aligned}&\mathop{\text{min}}\limits_{\omega
烧灯续昼2002·2022-10-07 16:13

Deep Learning 读书笔记 第一章 深度学习的历史趋势

年代到90年代深度学习表现为联结主义直到2016年以深度学习之名复兴神经网络的众多名称与命运变迁现代深度学习最早的前身是从神经科学的角度出发的简单线性模型，模型希望学习一组权重ω1,ω2,...,ωn\omega
、·2022-10-02 09:13
上一页 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他