W1

r 语言 c50算法,c50(部分)决策树R代码

下文中没有对连续型变量做输入，可以参考chimerge转化为分类型变量#如果想转变为2叉树形式可以参考以gini或者信息熵增益率作为分类方式#最终形成的分类数做减枝的参考是子误差加权后比父误差要小，则分类延续，否则剪枝#w1
易烫YCC·2022-12-02 00:28

必备算法基础——神经网络

划分10个类别，W1表示属于猫类别的权重，W1*x表示属于猫的得分，W2、W3.....依次类推。“b”属于一个偏置项，用来微调，表示对于得到的10个类别都要进行微调。权重参数W对结果起决定性作用。
Evan_qin_yi_quan·2022-12-01 20:22

神经网络模型图怎么画,图像识别神经网络模型

{1,1}=W1;{2,1}=W2;net.b{1}=B1;net.b{2}=B2;注意要反过来，如果是导出的话。谷歌人工智能写作项目：小发猫什么是BP神经网络？常见的神经网络结构。
普通网友·2022-12-01 08:16

第五章神经网络

目录第五章神经网络1.神经元模型2.感知机与多层神经网络3.误差逆传播算法(简称BP算法)4.全局最小和局部最小第五章神经网络1.神经元模型神经元接收到n个带权重(w1,w2,...)的其他神经元(x1
CsdN317a·2022-11-30 20:16

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

MNIST1.网络结构2.代码3.API分析torch.utils.data.DataLoader()torch.nn.init.kaiming_normal_()optimizer=optim.SGD([w1
AndSonder·2022-11-30 17:55

自动语音识别（ASR）：研究综述【传统语音识别：基于贝叶斯公式，对联合概率P(X|W)·P(W)进行建模（语音识别结果=声学模型×语言模型）】【端到端语音识别：直接对条件概率 P(W|X)进行建模 】

传统语音识别基本原理（基于贝叶斯公式）设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为X=[x1,x2,…,xN],其中xi是一帧的特征向量,i=1,2,…,N,N为特征向量的数目.该段语音对应的文本序列设为W=[w1
u013250861·2022-11-29 21:44

算法练习——0-1背包问题（回溯法）

0-1背包问题（回溯法）目录0-1背包问题（回溯法）题目：示例：分析：回溯法（探索与回溯法）题目解析：代码：题目：给定n个重量为w1，w2，w3，…,wn，价值为v1，v2，v3，…,vn的物品和容量为
隔壁皮皮王·2022-11-29 21:06

python遗传算法求解TSP问题

交叉率Pc=1，交叉概率为1能保证种群的充分进化；变异率Pm=0.1，一般而言，变异发生的可能性较小(1)编码策略采用十进制编码，用随机序列w0,w1,w2…w101作为染色体，其中00:flag=0forminnp.arange
平平平安喔·2022-11-29 14:32

【机器学习之神经网络】损失函数

损失函数但是会出下分数一样的情况，如该情况突出的问题是，w1偏重于一个像素点，而w2均衡为了解决这一问题，加入正则化惩罚项例如，上图的正则惩罚项w2为(1/4)^2*4=1/4这会使得虽然分数相同但是w
bahuanxiang5579·2022-11-29 08:30

深度学习入门(1)感知机

接收两个信号的感知机，如下图：x1与x2是输入信号；y是输出信号；w1与w2是权重。圆圈O代表”神经元”或者”节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1,w2x2）。
阿_旭·2022-11-29 06:18

机器学习笔记-单层感知器

2、单层感知器其中输入信号为:x1,x2,x3权重为:w1,w2,w3输出信号:y偏置:bf():sign激活函数3、sign激活函数当x>0时，激活函数为1，当x<0时，激活函数为-1.图像所示如下所示
小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:05

神经网络与深度学习作业8：RNN - 简单循环网络

#初始化输入序列print('inputsis',inputs)state_t=np.zeros(2,)#初始化存储器print('state_tis',state_t)w1,w2,w3,w4,w5,w6
LzeKun·2022-11-28 08:17

深度学习EMA的注意事项

目录EMA介绍概念弥补不足：初始数据积累不足的情况深度学习训练中的作用实现典型步骤一个EMA影子变量的例子进一步接近真实情景，让w1变动例2:global_step的trainable设置最后，怎么用影子变量来测试
暗焰之珩·2022-11-28 00:16

模式识别与机器学习

知识点一贝叶斯分类贝叶斯判别准则：已知各个分类的发生概率，判断某一事件或物品属于哪一个分类，比较P(w1∣x)与P(wi∣x)P(w_1|x)与P(w_i|x)P(w1∣x)与P(wi∣x)的大小，大的那个就是
~遗失的love·2022-11-27 22:26

模式识别复习目录

统计决策先验概率p(x)条件概率p(x|w)贝叶斯公式p(w|x)=$\frac{p(x|w)*p(w)}{p(x)}$决策规则（最小错误率贝叶斯决策）：p(w1|x)>p(w2|x),为w1;反之，为
aocandr8991·2022-11-27 22:24

torch笔记三 | 线性回归

y=w1*x1+w2*x2+b文章目录0.基础优化算法1.从零实现2.简洁程序实现3.需要注意的几个问题0.基础优化算法梯度下降：挑选一个初始值W0，使用公式Wt=Wt−1−η∂ιWt−1W_{t}=W
Hygge MrYang·2022-11-27 18:03

线性回归基本原理

线性回归（线性回归的目标是找到一组权重向量w和偏置b）y=w1x1+w2x2+w3x3+bw123为权重值，b为偏差值给定n维输入：x=[x1,x2,…,xn]T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差：w=[w1
tinason杨·2022-11-27 14:20

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

#初始化输入序列print('inputsis',inputs)state_t=np.zeros(2,)#初始化存储器print('state_tis',state_t)w1,w2,w3,w4,w5,w6
Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

#初始化输入序列print('inputsis',inputs)state_t=np.zeros(2,)#初始化存储器print('state_tis',state_t)w1,w2,w3,w4,w5,w6
captainMo_11·2022-11-27 05:49

机器学习感知器

代码：importnumpyasnpdeffunc(x1,x2,y):globalw0,w1,w2,n0,n1,n2a=0.01w0,w1,w2=1,1,1n0,n1,n2=1,1,1foriinrange
青科林的月亮·2022-11-26 01:18

神经网络的反向传播算法解释（back propagation）

可以简单总结一句话：复合函数求偏导，请看下文详细解读：Forwardpropagation:Z1=W1*X0+B1A1=g(Z1)Z2=W2*A1+B2A2=g(Z2)…..Zn=Wn*An-1+BnAn
王发北·2022-11-25 10:15

通信电子线路——multisim高频小信号放大器设计

图中，W1、W2、RE为偏置电阻，用以保证晶体管工作于放大区域，使放大器工作于甲类。
nachr·2022-11-25 08:25

python偏最小二乘法回归分析_偏最小二乘回归（PLSR）- 2 标准算法（NIPALS）

Step2：迭代求解X与Y的变换权重（w1，c1）、因子（u1，t1），直到收敛step2.1：利用Y的信息U1，求X的变换权重w1（w1实现有X0到因子t1的
weixin_39807067·2022-11-25 07:31

偏最小二乘(PLS)原理分析&Python实现

目录1偏最小二乘的意义2PLS实现步骤3弄懂PLS要回答的问题4PLS的原理分析4.1自变量和因变量的主成分求解原理4.1.1确定目标函数4.1.2投影轴w1和v1的求解4.2求解回归系数5第3章问题解答
Dfreedom.·2022-11-25 07:23

python3, 计算两个矩形框是否重叠，并计算重叠度

#两个检测框框是否有交叉，如果有交集则返回重叠度IOU,如果没有交集则返回0defbb_overlab(x1,y1,w1,h1,x2,y2,w2,h2):'''说明：图像中，从左往右是x轴（0~无穷大）
tutu96177·2022-11-24 12:43

解决ValueError: arrays must all be same length问题

解决ValueError:arraysmustallbesamelength问题简单来看造成这种问题的原因importpandasaspddf=pd.DataFrame({'w1':[1,2],'w1'
陶凯瑞·2022-11-24 09:09

NumPy数值计算基础

NumPy数值计算基础1、利用array函数创建数组对象array函数的格式：np.array(object,dtype,ndmin)importnumpyasnpdata1=[1,3,5,7]w1=np.array
华为大数据·2022-11-24 01:38

Machine Learning Watermelon Book Blog 5

Chapter66.1间隔与支持向量在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：其中w=(w1;w2;...;wd)为法向量，决定了超平面的方向；b为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。
Z e k·2022-11-23 23:50

Machine Learning Watermelon Book Blog 2

;xd}，其中xi是x在第i个属性上的取值，而线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即：f(x)=w1*x1+w2*x2+...+wdxd+b。
Z e k·2022-11-23 23:19

Watermelon Book(二）线性模型

f(x)=W1*X1+W2*X2+...Wn*Xn=w(T)x+bw=(w1;w2;w3;wn;)线性模型形式简单、易于建模,但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想.许多功能更为强大的非线性模型(nonlinearmo
太一TT·2022-11-23 23:58

张学工模式识别第四版——02 统计决策方法

第2章统计决策方法2.1引言：一个简单的例子对二类问题，在样本xxx上错误的概率为：p(e∣x)={P(w2∣x)x∈w1P(w1∣x)x∈w2p(e\midx)=\left\{\begin{aligned
溜了溜了==3·2022-11-23 18:25

空间计量经济学（2）---广义空间自回归与空间误差模型

1.模型形式广义空间回归模型（spatialautocorrelation，SAC）同时描述了空间实质相关和空间扰动相关，其形式是空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）的综合，如式所示：其中，W1
哈伦2019·2022-11-23 13:05

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

MATLAB图像识别手写数字（第二篇：训练数据+预测或分类）

训练函数采用自定义函数，未使用MATLAB内部函数，模拟BP神经网络功能，其网络架构是754—25—10；经过训练找出最优权值w1、w2；便于后期移植到C、C++上；预测分为单张图片预测和多张图片预测。
智能.优化.控制.自动化·2022-11-23 04:48

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

使用numpy实现importnumpyasnpdefsigmoid(z):a=1/(1+np.exp(-z))returnadefforward_propagate(x1,x2,y1,y2,w1,w2
冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:02

week7——语言模型

公式：给定一个词序列S=(w1,w2,w3......wn)，它的概率表示为：其中：问题：自由参数问题：模型的自由参数是随着字符串长度的增加而指数级暴增的
m0_61474277·2022-11-23 03:34

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

#初始化输入序列print('inputsis',inputs)state_t=np.zeros(2,)#初始化存储器print('state_tis',state_t)w1,w2,w3,w4,w5,w6
weixin_51715088·2022-11-23 00:38

【论文阅读】——RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again(二)代码+原理

=1的时候conv3*3+bn融合得到w1，
农夫山泉2号·2022-11-22 02:59

python 五子棋 canvas

fromtkinterimport*importtkinter.messagebox#弹窗库importnumpyasnproot=Tk()#创建窗口root.title("憨憨制作的五子棋")#窗口名字w1
梦幻北斗·2022-11-22 02:32

三层神经网络的实现

数组实现第一层信号传递importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdefsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))X=np.array([1.0,0.5])W1
Liubai..·2022-11-21 19:26

动手学深度学习----线性回归（从0开始实现）

，需要通过一条直线来拟合这些点，这条直线对应的参数都是通过线性回归求得例子：假设y=X×w+by是一个房子的价格X是一个向量[X1,X2]，X1是面积，X2是位置，是影响y的因素，w是X中对应的权重[w1
几度热忱·2022-11-21 16:45

numpy创建三维数组

1、创建二维数组importnumpyasnpa=[1,2,3];b=[4,5,6];c=[7,8,9]w1=np.array([a,b,c])#多个一维数组，一行一行堆叠print(w1)#结果：[[
是你自己的知己呀·2022-11-21 11:48

机器学习吃瓜教程打卡班第三章

对数几率回归损失函数的极大似然估计二分类线性判别分析线性模型基本形式f(x)=wTx+bf(\boldsymbol{x})=\boldsymbol{w}^{\mathrm{T}}\boldsymbol{x}+bf(x)=wTx+b其中w=(w1
源中阮·2022-11-21 00:14

python简单实现 反向传播算法

其中，输入数据i1=0.05，i2=0.10;输出数据o1=0.01,o2=0.99;初始权重w1=0.15,w2=0.20,w3=0.25,w4=0.30;w5=0.40,w6=0.45,w7=0.50
qq_28228605·2022-11-20 21:42

BP神经网络推导过程

x1,x2是输入信号，y是输出信号，w1,w2是权重。二、BP神经网络BP神经网络是一种按照信号正向传播和误差反向传播算法训练的多层神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。
要喝星卡里·2022-11-20 20:53

1270：【例9.14】混合背包

1270：【例9.14】混合背包【题目描述】【输入】【输出】【输入样例】【输出样例】【提示】【题目描述】一个旅行者有一个最多能装V公斤的背包，现在有n件物品，它们的重量分别是W1，W2，…,Wn，它们的价值分别为
have no hair·2022-11-20 19:37

PyTorch：梯度计算之反向传播函数backward()

我们假设一个计算过程，其中X1\mathbf{X_1}X1、W1\mathbf{W_1}W1、W2\mathbf{W_2}W2、Y\mathbf{Y}Y都是NNN维向量。
精致的螺旋线·2022-11-20 19:27

神经网络Python实现（9行代码）

下面介绍一下单个神经元：输入节点：x1,x2权重：w1,w2偏置：b激活函数：h()输出结果：ya=x1*w1+x2*w2+b2.代码解释这段代码是在GitHub上找到的，链接如下：https://github.com
程序员要早起·2022-11-20 18:32

学习感知器

importnumpyasnpdeffunc(x1,x2,y):globalw0,w1,w2,n0,n1,n2a=0.01w0,w1,w2=1,1,1n0,n1,n2=1,1,1foriinrange(
优雅小孩·2022-11-20 14:49

用Keras构造日文的神经网络语言模型

给定一个长度为m的句子，则可以有概率P(w1,...,wm)P(w_1,...,w_m)P(w1,...,wm)由条件概率公式有P(w1,...wm)=∏i=1mP(wi∣w1,...wi−1)
GjZr·2022-11-20 13:59
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