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逻辑斯蒂回归模型——逻辑斯蒂分布、二项逻辑斯蒂回归模型、参数估计与多项逻辑斯蒂回归

逻辑斯蒂分布F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γF(x)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\gamma}}F(x)=P(X≤x)=1+e−(x−μ)/γ1f

如化雨·2022-11-26 02:44

内部矩阵维度必须一致simulink_深度学习中数据降维方法总结：将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中...

降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的)。

weixin_39656174·2022-11-24 11:26

BatchNorm2d的使用

我们都学过正态分布的表达，xˉi=x−μσ2{\barx_i}=\frac{{x-\

l8947943·2022-11-24 10:04

Gentoo USE参数清单中文详解{转}

*X-添加X11窗口支持4.Xaw3d-添加带3D视图的athena窗口支持5.a52-添加用于DVD的ATSCA/52解码支持6.aac-添加MPEG-4AAC音频支持7.8.9.aalib-添加media-libs

bign2013·2022-11-24 10:15

[高等数学] 速查——等价无穷小替换公式及无穷小比阶

1.等价无穷小替换①当x－>0时，sinx~x,tanx~x,arcsinx~x,arctanx~x,e^x-1~x,ln(1+x)~x,a^x-1~xlna(a>0,且a≠1),1-cosx~(1/2

X.IO·2022-11-23 18:56

数理统计笔记1：常用分布

正态分布概率密度函数为：f(x)=12πσexp⁡(−(x−μ)22σ2)f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(-\frac{(x-\mu)^{2}}{2\

subtitle_·2022-11-23 11:10

逻辑回归 Logistic regression

Logistic分布一种连续型的概率分布F(X)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γ(分布函数)F(X)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\g

NorburyL·2022-11-23 06:24

AI学习[随堂笔记1107]_激活函数_张量计算

根据输入与输入权重，计算后传入激活函数输出的过程激活函数激活函数对神经网络的输出值（仅进行加权运算后的输出值）进行处理，使输出值能够用于问题的解决对于激活函数的选择，需要注意三个关键值：值域(y-输出范围)、定义域(x-

麦没了块QAQ·2022-11-22 22:47

深度学习图像识别：基础知识与环境搭建

深度学习的概念源于人工神经网络的研究；含多层感知机的神经网络结构叫做深度学习；深度学习的基本原理数据x-网络判断数据-结果h（拿数据标签与结果做对比）-损失（loss=（h-x）x（h-x））-优化-更新

油泼刀削面·2022-11-22 16:59

【OpenCV-Python】教程：3-7 Canny边缘检测

2.寻找图像的亮度梯度在平滑后（去噪后）的图像利用Sobel算子计算图像的X-,Y-的一阶导数G(x)G(x)G(x)和G(y)G(y)G(y)，从这两幅图像中我们可以获得边缘的梯度值和方向。

黄金旺铺·2022-11-22 10:29

机器学习：生成模型和判别模型的区别

1.判别模型的数学表达在数学中，‌训练分类器涉及估计f：X->Y，或P(Y|X)判别分类器a

JacksonKim·2022-11-21 23:12

梯度下降法的灵魂思想

):#@save"""随机梯度下降"""withtorch.no_grad():forparaminparams:param-=lr*param.grad#更新参数，使得f(x)更小，此处即为x<--x-η

Gaolw1102·2022-11-21 08:43

人工智能数学基础--概率与统计10：离散随机变量的概率函数及常见的二项分布、泊松分布

a1,a2,…}，则：pi=P(X=ai)(i=1,2,…)称为X的概率函数，也称为随机变量X的概率分布；设X为随机变量（包括离散和非离散），则函数：P(X≤x)=F(x)(-∞∞时，F(x)->1，X-

LaoYuanPython·2022-11-21 01:20

由二项分布推导泊松分布中的两个使用公式的证明

一、概述泊松分布是二项分布的极限，因此可以由二项分布推导出来，在推导过程中会用到如下两个公式：在《求x-＞∞时（1-k/x）^x的极限值》介绍了后面这个公式的推导过程，虽然结论正确，但这2天想来其实过程不正确

LaoYuanPython·2022-11-21 01:20

python 入门

returnTruereturnFalseprint(ef(1,30,19))结果2.随机importrandomdefsuiji(x,ans):whilexx-

NGC2371.·2022-11-20 23:09

CycleGAN(循环生成对抗网络)论文解读

中使用的方法是缺少配对训练集的情况下进行图像转换传统的图像转换如上图左，训练集是配对的x,y图像{xi,yi}；本文的方法如上图右，训练集是源域{xi},目标域{yi}，但二者之间未给定配对关系X,Y是两个图像集合，G是X-

几度热忱·2022-11-20 17:37

四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

降维的本质是学习一个映射函数f:x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。

weixin_34383618·2022-11-20 09:23

中介效应调节效应分析对比及操作详解

中介效应中介效应是研究X对Y的影响时，是否会先通过中介变量M，再去影响Y；即是否有X->M->Y这样的关系，如果存在此种关系，则说明具有中介效应。

spssau·2022-11-20 05:24

《统计学习方法》Chapter.6.1 逻辑斯谛回归（Logistic Regression）

具有下列分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/rf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/rγ(1+e−(x−μ)/r)2F(x)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-

taotaoiit·2022-11-19 22:38

（学习笔记）图像处理——高斯滤波、高斯模糊、高斯锐化

高斯原理高斯函数:G(x)=12πσe−(x−μ)22σ2G(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}

伊利亚瑟·2022-11-19 17:25

卡尔曼滤波的统计学推导

：均方误差：E(Δ2)=∑pi(li−L)2E(\Delta^2)=\sum{p_i(l_i-L)^2}E(Δ2)=∑pi(li−L)2方差：σ2=E[(x−μ)(x−μ)T]\sigma^2=E[(x-

波尔滋曼先生·2022-11-19 04:41

高斯混合模型GMM及EM迭代求解算法（含代码实现）

，PDF）：P(x)=N(μ,σ2)=12πσexp⁡(−(x−μ)22σ2)P(x)=N(\mu,\sigma^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp(-\frac{(x-

Adenialzz·2022-11-18 11:43

Side Window Filtering（CVPR 2019）阅读与实现

1905.07177主要针对图像滤波中边缘模糊的问题提出改进由于很多图像中会遇到滤波窗口问题，因此论文中预计SWF可以得到广泛的应用论文中认为edge两边极值不同且edge处不可导g(x−ϵ,y)≠g(x+ϵ,y)g(x-

蓝羽飞鸟·2022-10-25 16:28

有营养的算法笔记五

有营养的算法笔记五合法的路径条数合并地区钝角三角形的数量可见点的数量分苹果合法的路径条数1.题目描述来自美团给定一个无向图从任何一个点x出发，比如有一条路径:x->a->b->c->y这条路径上有5个点并且

一个山里的少年·2022-10-21 07:36

【Linux线程同步专题】五、进程间同步

进程间同步1.互斥量mutex1.1互斥量属性对象的创建与销毁1.2属性的设置与获取2.文件锁专栏：《Linux从小白到大神》|系统学习Linux开发、VIM/GCC/GDB/Make工

Mindtechnist·2022-10-21 07:49

yarn 常用指令

npm有package.lock.json文件，但是这个文件锁定的包版本并不可靠。yarn.lock、package

長风先生·2022-10-14 15:13

人工智能数学基础：泰勒（Taylor）公式

一、引言对于一些较复杂的函数，为了便于研究，往往希望用一些简单的函数来近似表达，例如：当x->0时，sinx≈arcsinx≈tanx≈arctanx≈ln(1+x)≈ex-1≈x由于用多项式表示的函数

LaoYuanPython·2022-10-14 11:45

生成型神经网络

https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475最简单的X-

[虚幻私塾】·2022-10-05 20:52

范数

范数的定义若X是数域K上的线性空间，泛函║·║:X->R满足：1.正定性：║x║≥0，且║x║=0x=0；2.正齐次性：║cx║=│c│║x║；3.次可加性(三角不等式)：║x+y║≤║x║+║y║。

Alec-Wong·2022-09-30 12:33

公排智能合约dapp系统开发代码方案详情

三三复制大公排，代码开发思路大致如下，开发详情咨询小编wei→hkkf5566：$x=1;$y=0;$h=1;for($y;$y1){if(($x-$h>0)&&($x-$h)%3==0){$s++;}

·2022-09-27 10:26

猴子摘香蕉问题python_[转载]猴子摘香蕉问题的状态空间表示法

用一个四元表列(W,x,Y,z)来表示这个问题的状态，其中W－猴子的水平位置x－当猴子在箱子顶上时取x=1；否则取x=0Y－箱子的水

weixin_39914938·2022-09-24 07:37

备战数学建模8-LINGO从入门到熟练掌握

我们看一下上面的一元二次方程，求解出的x=1,y=1，lingo代码如下所示：2*x+2*y+1=5;3*x-

nuist__NJUPT·2022-09-09 07:09

java之将一个集合按照条件拆分成两个

第一步：分组Map>preAvg=steady.stream().collect(Collectors.groupingBy(x->x.getAge()>=18));Listtr=pr

苍穹之跃·2022-09-07 14:35

神经网络（九）无监督学习

有监督学习：建立映射关系f:x->y无监督学习：从无标签的数据中学习有用的模式一、聚类将样本中相似的样本分配给相同的类/簇样本间距/相似性：L1、L2距离；余弦距离；相关系数；汉明距离常见的聚类任务：图像分割

ViperL1·2022-08-31 07:12

数学建模学习笔记

在拉格朗日多项式中，我们已知N个点的坐标，构造函数，形如y1*(x-x2)(x-x3)(x-x4)…(x-xn)/[(x1-x2)(x1-x3)(x1-x4)…(x1-xn)]+y2*(x-

我的征途是·2022-08-28 10:59

Linux进程概念

命令查看通过系统调用获取进程标示符通过系统调用创建进程——fork初识fork函数创建子进程父子进程实现分流，同时进入if与else两个分支Linux进程状态R-运行状态S-浅度睡眠状态D-深度睡眠状态T-暂停状态Z-僵尸状态X-

Ustinian%·2022-08-22 09:51

利用Java实现文件锁定功能

目录题目描述-文件锁定功能1.题目2.解题思路3.代码详解多学一个知识点题目描述-文件锁定功能1.题目在操作文件时，有时会遇到一个问题：该文件已经被另一个程序占用，打开失败。

·2022-08-12 00:37

C#/VB.NET 将PDF转为PDF/X-1a:2001

PDF/X-1标准有由CGATS于1999年制定的PDF/X-1:1999，由ISO于2001年制的PDF/X-1:2001、PDF/X-1a:2001以及PDF/X-

E-iceblue·2022-08-08 15:00

Editplus 4）实用小tips

【不断更新中ing，更新最近：2022-07-23】小tips预览：1、关闭自动生成备份文件功能2、快速切换文档3、列选择4、自动换行5、显示行号6、强大的搜索与替换功能7、文本拆分8、多文件分屏9、文件锁定

四月不见·2022-08-06 15:00

打破文件锁限制，以存储力量助力企业增长新动力

文件锁的优势显而易见，但它的弊端又是什么呢？今天，我们就来讲讲文件锁背后的利与弊。什么是文件锁？文件锁指的是，把某个文件锁定，除了当前进程能访问以外，别的进程不能访问该文件。

·2022-08-01 14:14

利用pytorch预训练resnet模型并保存模型及参数

一般的CNN网络如Alexnet/VGG等会直接通过训练学习出参数函数H的表达，从而直接学习X->H(X)。而残差学习则是致力于使用多个有参网络层来学习输入、输出之间的参差即H(X)-X即学习X->(

毛毛真nice·2022-07-29 11:48

【补题日记】[2022牛客暑期多校2]L-Link with Level Editor I

状态转移方程：如果一个世界里存在一条x->y的边，那么fi,y=max(fi−1,y,fi−1,x)f_{i,y}=max(f_{i-1,y},f_{i-1,x})fi,y=max(fi−1,y,fi−

cls1277·2022-07-28 10:30

axios api封装

constrequest=axios.create({baseURL:'你的域名',//设置跨域代理接口统一的前置地址timeout:1000,headers:{'Content-Type':'application/x-

爱吃糖果的柠檬·2022-07-27 09:10

C++中的位运算和位图bitmap解析

二进制补码运算公式：-x=~x+1=~(x-1)-(~x)=x+1~(-x)=x-1x+y=x-~y-1=(x|y)+(x&y)x-y=x+~y+1=(x|~y)

·2022-07-22 18:52

都2022年了不会还有人不会用yarn吧！

安装包会同时执行多个任务，npm需等待上一个任务安装完成才能运行下一个任务离线模式：如果你已经安装过一个包，用yarn再次安装会从缓存中获取，而npm会从网络下载版本锁定：yarn默认有一个yarn.lock文件锁定版本

·2022-07-20 10:23

tensorflow系列(2)自编码器AE

基本的自编码网络可以看作一个由x->x的映射。它总共有两层神经网络，其中一

grt1stnull·2022-07-09 07:37

基于MATLAB的隐函数与三维画图（附图与代码）

特殊二维图形绘制语句bar(x,y)二维条形图compass(x,y)罗盘图feather(x,y)羽毛状图hist(y,n)直方图polar(x,y)极坐标图stairs(x,y)阶梯图形semilogx(x,y)x-

唠嗑！·2022-06-07 21:02

树[数据结构]的杂题不多解释

defineN100010intn,a[N],c[N],m,l,r;charch;intlowbit(intx){returnx&-x;}voidadd(intx,inty){while(x0)sum+=c[x],x-

ydsrwex·2022-05-30 22:31

Linux进程的概念

3.2.1.1通过系统调用获取进程标示符3.2.2通过命令ps查看3.3task_struct内容分类3.3.1上下文数据3.4创建子进程3.5进程状态R-运行状态S、D-休眠状态T-暂停状态t-追踪状态X-

程序里的酒·2022-05-30 16:00

2020年数二真题（重点题讲解）

−xnn;ln(1-x)=-x-\frac{x^2}{2}-\frac{x^3}{3}-...-\frac{x^n}{n}

Java全栈研发大联盟·2022-05-29 21:08

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