X-文件锁第10页

如何判断多项式是否不可约

因此，复数域上的多项式a(x)a(x)a(x)都可以写成：a(x)=∏i=1n(x−αi)a(x)=\prod_{i=1}^{n}(x-\alpha_i)a(x)=i=1∏n(x−αi)因此，a(x)a

山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2023-01-09 10:28

论文记录3_CycleGAN-损失函数部分

论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593文章目录网络架构损失函数网络架构损失函数生成对抗损失：生成器G的目标是将X空间中的样本转化成Y空间中的样本，将学习X->Y的映射

zxm_·2023-01-09 06:59

正态分布下的最大似然估计

单变量正态分布的形式为：ρ(x∣θ)=12πσe−12(x−μσ)2(1)\rho(x|\theta)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma}}e^{-\frac{1}{2}(\frac{x-

DeeGLMath·2023-01-06 12:47

【作业】DPCM+量化图片实验

如A/D转换量化是有失真压缩的一个有效工具量化器的描述量化误差：e(x)=x−x^e(x)=x-\hatxe(x)=x−x^量化的均方误差所有输入值的平均量化误差需要知道输入的概率分布量化区间的数目：MMM

weixin_41177606·2023-01-05 08:14

正态分布 --- 绘图

^2θ2,其正态分布概率密度函数如下：p(x)=12πσ2exp(−12σ2(x−μ)2)p(x)=\frac1{\sqrt{2\pi\sigma^2}}exp(-\frac1{2\sigma^2}(x-

nanbeibie·2023-01-03 08:44

《One/zero-shot learning？》

但是训练GAN得到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话，我们就可以处理没有看到的类。比如，我们在训练时没有看见过狮子的图像，但是我们可以用这个映射得到狮子的特征。

waiall·2023-01-02 16:53

统计学习方法-6逻辑回归

文章目录逻辑斯蒂回归模型最大熵模型模型学习的最优化算法逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γF(x)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:20

SPC控制图——单值移动极差图（X- MR）详解

在某些情况下，应用单位而不是子组来进行过程控制是十分必要的，在这样的情况下，子组内的变差实际上为0，这种情况通常发生在测量费用很大时（例如破坏性试验），或是当在任何时刻点的输出性质比较一致时（例如：化学溶液的pH值）。在这些情况下，可应用SPC控制图中的单值移动极差图（X-MR）来进行过程监控，本文将就单值移动极差图（X-MR）做一解析。SPC控制图——单值移动极差图（X-MR）制作步骤A．收集数

盈飞无限·2022-12-31 11:35

Go语言LeetCode题解682棒球比赛

你会得到一个记录操作的字符串列表ops，其中ops[i]是你需要记录的第i项操作，ops遵循下述规则：整数x-表示本回合新获得分数x"+"-表示本回合新获得的得分是前两次得分的总和。

·2022-12-29 06:23

如何用python解方程组_python如何解方程组

>aa=solve([sin(x+y),cos(x-

weixin_39568233·2022-12-26 11:40

不定积分原理习题

前置知识：不定积分原理设ex−sin⁡xe^x-\sinxex−sinx是f(x)f(x)f(x)的一个原函数，则f′(x)=‾f'(x)=\underline{\qquad\qquad}f′(x)=。

tanjunming2020·2022-12-24 18:59

leetcode 1357. 每隔 n 个顾客打折（C++）

结账系统会统计顾客的数目，每隔n个顾客结账时，该顾客的账单都会打折，折扣为discount（也就是如果原本账单为x，那么实际金额会变成x-(discount*x)/100），然后系统会重新开始计数。

我很忙2010·2022-12-24 07:51

二、每隔 n 个顾客打折（Biweekly20）

结账系统会统计顾客的数目，每隔n个顾客结账时，该顾客的账单都会打折，折扣为discount（也就是如果原本账单为x，那么实际金额会变成x-(discount*x)/100），然后系统会重新开始计数。

wenbaoxie·2022-12-24 07:51

数据分析之特征分析（一）

对可能值进行插值处理和不处理异常值简单统计分析：描述性统计，获取最大最小值等3σ\sigmaσ原则：如果数据服从正态分布，在3σ\sigmaσ原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值，出现概率为P(|x-μ

weixin_43824060·2022-12-23 14:59

最小二乘法拟合平面（Python&C++实现）

平面方程表达式平面方程的一般式为：Ax+By+Cz+D=0Ax+By+Cz+D=0Ax+By+Cz+D=0通过变形可表示为：−ACx−BCy−DC=z-\frac{A}{C}x-\frac{B}{C}y

陆先森不怕鬼·2022-12-22 17:29

泰勒公式的应用习题

(1+x)ln(1+x)带拉格朗日余项的nnn阶麦克劳林公式为ln⁡(1+x)=x−x22+x33−⋯+(−1)n−1nxn+(−1)n(ξ+1)−nn+1xn+1(ξ∈(0,x))\ln(1+x)=x-

tanjunming2020·2022-12-22 15:38

VAE变分自动编码器

总的结构变分推断的理解可以看博客采样生成过程Encoder：生成均值和方差，decoder:在高斯隐空间中采样出的样本进行还原对抗：方差为1的约束与重构损失∣∣X−X^∣∣||X-\hat{X}||∣∣

weixin_40248634·2022-12-21 16:38

深度学习的数学-导数和偏导数

重点）躲不掉的拉格朗日总结前言本章主要记录机器学习里边比较重要且非常容易成为初学者拦路虎（没错就是博主我）的一个数学概念：导数和偏导数正文导数的定义对于一个函数f(x)，其导数的定义如下：其中limΔx-

藏锋入鞘·2022-12-20 19:05

医学图像预处理：MIPAV做脑smri前连合后联合（AC-PC）

脑立体定向手术和X-刀、Y-刀治疗多以此线为准，故脑立体定位断层解剖研究多以此线为基线。首先我们要知道立体定向脑图谱与其他解剖学脑图谱的不同点。

云用户·2022-12-20 07:40

机器学习100天（六）：006 数据预处理之标准化

标准化的计算公式为：X=X−μσX=\frac{X-\mu}{\sigma}X=<

红色石头Will·2022-12-18 17:35

[一起学BERT]（一）：BERT模型的原理基础

因为两个词距离越近关系越大，点乘的结果也就越大④最终的value计算softmax计算流程分值->e^x->归一化归一化之后再乘以V矩阵，然后再相加：为什么要

笼中小夜莺·2022-12-17 19:34

松雅的新旅馆

不妨将该街道视作为一条坐标轴（x-轴），街道上已有n座方形建筑，它们的边平行于x轴，其中的一条横边的位于坐标轴上，其中心点为整数坐标。这些房子不会交叠，但可以相互挨着。

Zhua风·2022-12-17 06:59

python实现mini-batch_Mini-Batch 、Momentum、Adam算法的实现

defrandom_mini_batches(X,Y,mini_batch_size=64,seed=0):"""从(X，Y)中创建一个随机的mini-batch列表参数：X-输入数据，维度为(输入节点数量

Baikal Lake·2022-12-16 12:22

周志华《机器学习》笔记（一）——对机器学习的初步认识

如下图所示：上帝真相（GroundTruth）：数据中隐含的理想映射关系（f:x->y)。有多理想，无论是在训练集还是新样本

不会写代码的牛马·2022-12-16 08:50

msyql中文插入报错

x-![在这

weixin_43889963·2022-12-13 20:23

基于python的四阶龙格库塔求解一阶常微分方程组的问题

amplitude和detuningamplitude=20detuning=20#郎之万方程经典形式defdfun(t,x,y,q,p):dvec=np.zeros((4))dvec[0]=-0.5*x-

weixin_39070836·2022-12-13 13:49

协方差矩阵求解

一、原理二、实现clearallclcX=[1,2,3;3,1,1];[m,n]=size(X);%meathodoneA=ones(m,m);X2=X-(1/m)*A*X;C1=(1/(m-1))*(

Goodness2020·2022-12-13 10:25

dataframe数据标准化处理_数据标准化处理

标准分数标准分数(StandardScore，又称z-score、z分数或标准化值)，是将集合中的单个数与集合的均值相减的结果除以集合的标准差得到标准化的结果，该方法类似于正态分布的标准化转换，转换函数为：Z=(x-μ

weixin_39625162·2022-12-12 17:05

数据挖掘期末复习03

什么是关联规则以及频繁项关联规则挖掘：给定事务的集合T，关联规则发现是指找出支持度大于等于min_sup并且置信度大于等于min_conf的所有规则，min_sum和min_conf是对应的支持度和置信度阈值关联规则：是形如X-

prajna2002·2022-12-11 09:51

【python数据分析】：数据预处理之异常值分析

3σ原则：如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍的值→p(|x-μ|>3σ)≤0.003data=pd.Series(np.random.randn(10000)*100

斑点鱼 SpotFish·2022-12-10 15:35

unity3d:向量计算，AOE图形相交

publicstaticfloatStraightPointSqrMinDistanceByDir(Vector2x0,Vector2u,Vector2x){floatt=Vector2.Dot(x-x0,u);return(x-

四夕立羽·2022-12-10 12:15

heavy-talied distribution--学习笔记

指数分布在x趋于无穷时，是以指数的速度趋于0，以指数分布为分界线，将x->无穷时下降速度更快的称为Thin-taileddistribution，比如正态分布。

Wsyoneself·2022-12-10 11:39

什么是one-shot learning

但是我们可以学习到一个映射X->Y。如果这个映射足够好的话，我们就可以处理没有看到的类了。比如，我们在训练时没有看见过狮子的图像，但是我们可以用这个映射得到狮子的特征。

不卷CV了·2022-12-08 13:37

GPR(高斯过程回归)

一元高斯分布的概率密度函数为：p(x)=1σ2πexp⁡(−(x−μ)22σ2);简写为：x∼N(μ,σ2)p(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\exp(-\frac{(x-

尔过留香·2022-12-08 10:58

Apriori

算法详解概念引进在讲Apriori算法之前，先引进几个概念项目项目就是数据集种最小的独立单位，举个例子，就像购物单中的啤酒，就是一个项目项集项集就是项目的集合，比如{牛奶，啤酒，尿不湿}就是一个集合关联规则关联规则X-

花遇ty·2022-12-08 02:30

1523. 在区间范围内统计奇数数目（1）

2.最大数和最小数都是偶数时，奇数个数：sum=(high-low)/2;其他情况都是(high-low)/2+1取下界;3.【0，x】之间奇数为（x+1）/2取下界所以这里可以这样计算x->y之间的奇数

开始学习的同学·2022-12-07 15:34

理解Batch Normalization

注意事项什么是BatchNormalizationBatchNormalization用公式可以表示为x∈B,BN(x)=γ⊙x−μ^Bσ^B+βx\inB,BN(x)=\gamma\odot\frac{x-

PedestrianZ·2022-12-07 09:42

NLP算法工程师知识点

归一化：防止量纲不同导致数值大的对结果产生较大影响线性函数归一化[0，1](x-min)/(max-min)零均值归一化1、求均值2、求标准差3、z=(x-均值)/标准差作用：梯度下降快需要归一化：线性会贵

北巷！！·2022-12-05 19:55

Mathematics求解多元符号变量方程组

sol=Solve[a1*x+b1*y+c1==0&&a2*x+b2*y+c2==0,{x,y}]//因为MMA计算结果是一个Rule:{x->xxx,y->xxx}，因此需要利用这个Rule得到解，/

ZhemgLee·2022-12-04 20:24

1.7 积分上限函数的图形

定义积分变限函数的命令是：F:=x->int(f(t),t=a…x)然后用以下命令作出积分变限函数的图形：pl

scuxuxz·2022-12-02 17:59

PyTorch 标准化操作层 (BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm))

一维标准化输入：（N,C,L)N：batch的样本数量C:样本的通道数L:样本单通道的尺寸大小对于小批量数据中的每一个特征维度执行如下的标准化操作：y=x−E[x]Var[x]+ϵ∗γ+βy=\frac{x-

峡谷的小鱼·2022-12-02 13:16

3D图像线性插值算法实现

xd=x-

花生米生花@·2022-12-01 07:21

基于Matlab的插值问题(Lagrange插值法、三次插值多项式)

x)=∑k=0n(∏i=0,i≠knx−xixk−xi)yk{L_n}(x)=\sum\limits_{k=0}^n{\left({\prod\limits_{i=0,i\nek}^n{\frac{{x-

我的眼中只有学习·2022-11-30 02:28

蔡高厅高等数学11-函数极限的性质和极限的运算

视频11函数极限的性质和极限的运算一、极限值与函数值的关系1、（极限值的唯一性）如果limf(x)x->x0\x->∞,存在，则他的极限值是唯一的。

jdbcaaa·2022-11-29 23:33

JAVA学习笔记（二）JAVA箭头函数，Lambda表达式

原文链接：https://www.cnblogs.com/goodshred/p/9882764.html//1.不需要参数,返回值为5()->5//2.接收一个参数(数字类型),返回其2倍的值x->2

后端研发Marion·2022-11-29 00:23

【概率论笔记】正态分布专题

textasciitilde}N(\mu,\sigma^2)X~N(μ,σ2)，则XXX的概率密度为f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-

seh_sjlj·2022-11-28 17:36

微积分专项----MIT GS老师

洛必达法则：用来计算趋于0时，且均有良好的斜率连续量的比值不是数与数的比值，而是趋势与趋势的比值特性强：可导>连续，可导必然连续、连续不一定可导oscillation振动著名的不连续的例子：sin（1/x）x-

linyuxi_loretta·2022-11-28 00:27

数据预处理-离群值检测与处理

样本x和样本均值μ之间的距离，而且这个距离以标准差σ为单位进行计算：Z-score(x)=(x-μ)/σ得到样本的Z-score值后，通常将不满足条件：|Z-score(x)|<3的样本视为离群值称为3σ

ITLiu_JH·2022-11-27 14:54

MATLAB实现LDA（线性判别分析），以两个类别数目为例

%LDA线性判别分析，以两个类别数目为例function[w,c]=myLDA(X,Y)%X-数据矩阵，Y-类标签idx0=find(Y==0);idx1=find(Y==1);[n0nn0]=size

我是小蔡呀～～～·2022-11-27 02:06

[数学]——一文记录高数、线代、概统知识点

目录高数线代(50min)概统(50min)补充高数高数数列和函数极限的定义:数列:任意ε，存在N，n>N时，|x-极限|0,sinx/x−>1x->0,sinx/x->1x−>0,sinx/x−>1x

Muasci·2022-11-26 21:51

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