X1 第44页

线性无关、基、维度

1.线性无关、基、维度1.1线性无关定义1：定义2：其实检验矩阵中列向量的线性无关性也就是检验矩阵零空间中是否只有零向量例如：Ax=0[1−11−1][x1x2]=[00]x1[11]+x2[−1−1]

Uncertainty!!·2023-01-11 11:42

softmax

对于一个向量例如[x1,x2,x3,x4,x5]，做Softmax运算：sum=e**(x1)+e**(x2)+e**(x3)+e**(x4)+e**(x5)softmax(x1)=e**(x1)/sumsoftmax

柚子的棒棒糖·2023-01-11 10:55

支持向量机（SVM）保姆级入门

线性可分是指能使用线性组合组成的超平面将两类集合分开，线性不可分则没有能将两类集合分开的超平面超平面的方程：wTx+b=0，其中,w与x都是d维列向量,x=(x1,x2,…,xd)为平面上的点,w(w1

Sky——若尘·2023-01-10 22:26

【从零开始学习深度学习】40. 算法优化之AdaGrad算法介绍及其Pytorch实现

例如，假设目标函数为fff，自变量为一个二维向量[x1,x2]⊤[x_1,x_2]^\top[x1,x2]⊤，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。

阿_旭·2023-01-10 20:29

【吴恩达深度学习】：第二周编程作业（笔记型）——01

二、编程前的准备工作2.1知识点2.1.1向量维度和数据维度向量维度：x：一维向量（x1，x2）：二维向

无眠·2023-01-10 19:29

Pytorch与权重衰减(L2范数)

理论l(w1,w2,b)=1n∑i=1n12(x1(i)w1+x2(i)+b−y(i))2l(w_1,w_2,b)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n\frac{1}{2}(x_1^{(i)

phac123·2023-01-10 17:43

多标签评价指标

\mathcal{Y}Y标签空间，有qqq种标签{y1,y2,⋯ ,yq}\{y_1,y_2,\cdots,y_q\}{y1,y2,⋯,yq}xi\boldsymbol{x}_ixiddd维特征向量(x1

lyang~·2023-01-10 16:15

Matlab中关于plot的一些函数

Plot2020年3月29日20:37:15今天利用plot函数来写了一个教程中的四次的函数，()=4−3.53−2.52+14−6fromt=-2.5to4.0functioncreatefigure(X1

ElementQi·2023-01-10 13:35

03概率论与数理统计笔记多维随机变量——基于《概率论与数理统计》许忠好

多维随机变量及其联合分布定义与性质XY是定义在概率空间（Ω，，P）的随机变量，称（X,Y）为二维随机变量类似的若X1……Xd是d个定义在概率空间（Ω，，P）上的随机变量称（X1,……，Xd)是d维随机变量

JamSlade·2023-01-10 12:18

[AI]根据葡萄特征聚类

对给定的55种葡萄进行聚类分析，真实数据分为红葡萄和白葡萄两类，要求根据每种葡萄的特征向量x=(x1,x2,…,x6)采用聚类分析这些数据的特点，并根据真实数据验证聚类的准确性。

CristianoJason·2023-01-10 09:30

Python tkinter -- 第18章画布控件之矩形

（1）bbox：定义要创建对象的边界(x1,y1,x2,y2)（2）options：选项的具体含义选项含义activedash当鼠标经过矩形对象边框的时候，绘制虚线边框activefill当鼠标经过矩形对象的时候

风华明远·2023-01-10 09:21

洛谷 P2782 友好城市

题目链接：友好城市-洛谷思路：对两组河东河西的坐标，如果x1>x2,但y1#includeusingnamespacestd;structAddress{inta,b;booloperator>n;for

skyang.·2023-01-10 07:23

三维点云处理-NMS代码实现

三维点云处理-NMS代码实现importnumpyasnpdefnms(dets,thresh):'''Python实现NMS输入：dets:[x1,y1,x2,y2,scores],分别为检测框的左上方和右下方角点坐标

Kadima°·2023-01-10 07:37

Python记录 tensor求梯度时为None的错误

今天学习对抗样本，需要对tensor求梯度，x1,x2,label=datax1.requires_grad=Truex2.requires_grad=Trueifuse_gpu:x1=x1.cuda(

鲤鱼江·2023-01-10 07:36

R语言：感知机模型（二）

目录算法：感知机学习算法的对偶形式R语言代码效果展示相关文章资源获取算法：感知机学习算法的对偶形式李航《统计学习方法》（第2版）P44——算法2.2输入：线性可分的数据集T={(x1,

FightingBob·2023-01-10 06:54

高数【微分中值定理和导数的应用】--猴博士爱讲课

第四课《微分中值定理和导数的应用》1/3用罗尔中值定理证明等式2/3用拉格朗日中值定理证明关于f(x2)-f(x1)/[x2-x1]的不等式3/3求极值与最值求函数f(x)=4x3−12x2+9x的极大值

mwcxz·2023-01-09 22:14

scikit-learn 普通最小二乘法

0}+w_{1}x_{1}+\ldots+w_{p}x_{1}y^(w,x)=w0+w1x1+…+wpx1其中w0,w1,...,wpw_0,w_1,...,w_pw0,w1,...,wp为模型参数,x1

曹文杰1519030112·2023-01-09 18:37

python 广义似然比_python利用似然比进行参数检验

似然比是逻辑回归参数检验的一种方法假设我们的逻辑回归有n个特征，需要对其中的x1特征对于的参数w1做参数检验1、计算包含全部特征的预测概率似然估计L02、扣除x1特征进行重新拟合逻辑回归，计算新的逻辑回归模型的似然估计

weixin_39962889·2023-01-09 15:16

Python中数组堆叠（stack）

x1=np.arange(9).reshape((3,3))x2=np.arange(10,19,1).reshape((3,3))y2=np.stack((x1,x2),axis=1)举例说明：用ju

Tiramisu66·2023-01-09 14:55

多项式插值算法 python实现

linalgimportmathx=[]y=[]N=10pi=math.pi#形成十个(x,y）点foriinrange(N):x.append(round((-1+(2/N)*(N-i)),3))deffunction(x1

聪明乖巧的小狮子·2023-01-09 14:54

[Python] 多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting)

实现过程-Step1：生成观测集和目标函数假设训练集由x的N次观测x1

吃吃今天努力学习了吗·2023-01-09 14:23

机器学习之支持向量机（SVM）

定义训练数据集：D={（x1,y1）,（x2,y2）.......（xN,yN）}(xi为数据集第i个数据，标签要么为1，

liuandy6612·2023-01-09 11:58

深度学习——序列模型（笔记）

②统计学中，超出已知观测范围进行预测是外推法，在现有的观测值之间进行估计是内插法2.统计工具：处理序列数据选用统计工具和新的深度神经网络架构①在时间t观察到xt,那么得到T个不独立的随机变量（x1…xT

钟楼小奶糕6·2023-01-09 09:59

深度学习——语言模型（笔记）

语言模型：NLP经典的模型1.语言模型①长度为T的文本序列中词元依次是x1,…,xT，xT被认为是文本序列在时间t处的观测或标签。

钟楼小奶糕6·2023-01-09 09:56

每天五分钟机器学习：推荐系统中所有用户的损失函数是什么？

数据集我们将每一个电影称为样本，每个电影有两个特征x1、x2，其中x1表示该电影为恐怖片的程度，x2表示该电影为武打类的程度，那么我们的数据集样本如下所示：现在我们给每一个样本增加一个特征变量x0=1，

幻风_huanfeng·2023-01-09 09:46

将 ICDAR 2015 的 Ground Truth 标注在图像数据上

原图及标注的图像，还有给定的groundtruth文件如下所示：最左边是原图，中间是标注的图像，右边是groundtruth文件内容，按顺时针顺序的坐标：x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4，

chenxp2311·2023-01-09 08:51

ONNX、onnxruntime学习记录及相关错误整理

11736174.html2、onnx算子1)convweight=np.arange(36).reshape([2,2,3,3])X=onnx.helper.make_tensor_value_info('X1

weixin_44594953·2023-01-09 07:28

python opencv 画矩形框外接矩形

imwrite('2.jpg',image)画圆点:point_size=1point_color=(0,0,255)#BGRthickness=4#可以为0、4、8forpointinpoints:x1

AI视觉网奇·2023-01-08 17:34

kNN分类

[在这里插入图片描述]二、算法描述1.基本原理给定训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T=\left\{\left(x_1,y_1\right),\left(x_

禺垣·2023-01-08 14:19

【阶段三】Python机器学习03篇：机器学习中的函数、机器学习中的梯度下降、机器学习的数据结构：张量与机器学习概率与统计基础

输入与输出的关系一般情况下，用x（或x1，x2，x3，…）表示输入，用y表示输出，并把它们叫作变量，同时用f(x)来表示从x到y之间转换的过程，它也是函数的名字，如下图所示。

胖哥真不错·2023-01-08 10:51

【李航统计学习笔记】第一章：统计学习及监督学习概论

得到一个有限的训练数据集合确定模型的假设空间，也就是所有的备选模型确定模型选择的准则，即学习的策略实现求解最优模型的算法通过学习方法选择最优模型利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析监督学习训练集：T={(x1

西风瘦马1912·2023-01-08 10:51

吴恩达-deep learning 01.神经网络与深度学习Week3

逻辑回归梯度下降算法——正向传播和反向传播两个过程假设某个样本有两个特征x1,x2x_1,x_2x1,x2，如下图所示：正向传播(黑线)：z=wTx+by^=a=σ(z)L(a,y)=−(ylog(a)

Paul-Huang·2023-01-08 09:12

系统辨识与滤波matlab生产m序列,系统辨识白噪声及M序列产生

A=6;x0=1;M=255;f=2;N=100;%初始化；x0=1;M=255;fork=1:N%乘同余法递推100次；x2=A*x0;%分别用x2和x0表示xi+1和xi-1；x1=mod(x2,M

数据分析与Python·2023-01-08 07:44

吴恩达机器学习（十一）—— 降维

假使我们要采用两种不同的仪器来测量一些东西的尺寸，其中一个仪器测量结果x1x_{1}x1的单位是厘米，另一个仪器测量的结果x2x_{2}

青春是首不老歌丶·2023-01-08 02:54

基于volov5实现目标检测后输出目标位置

实现目标检测后输出目标位置找了好久教程都找不到，怎么输出目标位置，找了好多天，自己摸索的直接在detect.py文件中找到save_one_box在下面粘贴这些代码就可以了，不需要改动其他文件，完美解决代码如下：x1

我是小杰啊·2023-01-07 23:02

json格式与xml格式转换为Yolov5训练标签格式

1、json格式转yolov5标签格式#实现json文件yolov5训练的txt文件#注意：图像的宽高需要自定义importjsonimportosdefconvert(img_size,box):x1

你的陈某某·2023-01-07 20:40

Yolov5的json文件转txt文件中，归一化的处理。

1.任务分析json转txt主要就是处理json文件中的bbox，而目标检测中，bbox有两种储存形式，一种里面储存的是（x1,y1,x2,y2）,另一种是(x,y,w,h)。

小白误入大佬村·2023-01-07 20:04

Matlab之BP神经网络学习------ Day 1

拓扑结构图：此结构图是经典网络结构图：x1、x2...xn作为

_Collapsar___·2023-01-07 18:33

数据分析-深度学习 Day1

(二)批处理和momentum(三)自动调节学习率Learningrate(四)损失函数带来的影响待更新.......本节主要介绍机器学习的框架以及模型训练的攻略一、机器学习的框架给定一个数据集，{(x1

小浩码出未来！·2023-01-07 18:01

三级指标主成分分析_(完整版)主成分分析法的步骤和原理

Z1=μ11X1+μ12X2+…μ1pXpZ2=μ21X1+μ22X2+…μ2pXp………………Zp=μp1X1+μp2X2+…μppXp主成分是不相关的线性组合Z1，Z2……Zp，并且Z1是X1，X2

weixin_39943370·2023-01-07 14:59

机器学习中为什么需要对数据进行归一化？

其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高

Carpe_Diem_t·2023-01-07 13:29

机器学习中归一化的问题

一、归一化的好处1、提升模型的收敛速度如下图，x1的取值为0-2000，而x2的取值为1-5，假如只有这两个特征，对其进行优化时，会得到一个窄长的椭圆形，导致在梯度下降时，梯度的方向为垂直等高线的方向而走之字形路线

yanglee0·2023-01-07 13:27

两个不规则的box求取IOU-python

因为框里的像素只需满足四个公式，在L4的下面，在L2的上面，在L1的左边，在L3的右边第二步：相与和相或两框的mask相与求交集，相或求并集，二者相除得到iouimportosimportnumpyasnpdefget_k(x1

Jumi爱笑笑·2023-01-07 13:18

python求解含有参量常微分方程组的解析解（笔记）

importsympyassy参数声明t=sy.symbols("t")c=sy.symbols('c')b=sy.symbols('b')a=sy.symbols('a')k=sy.symbols('k')x1

Python_YBYB·2023-01-07 13:13

matlab 使用GPU

\n');tryVV=gpuArray(VV);X1=gpuArray(X1);X2=gpuArray(X2);fprintf('UsingGPU...\n');catchend

算法恩仇录·2023-01-07 12:52

格兰杰因果 Granger causality

根据格兰杰因果关系，如果信号X1“格兰杰Causes”（或“G-Causes”）信号X2，则X1的过去值应该包含有助于预测X2的信息，并且超过仅包含在X2的过去值中的信息。

weixin_34258078·2023-01-07 11:24

时间序列分析简介

2.时间序列的定义在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,…,Xt…

洋洋菜鸟·2023-01-07 10:08

Softmax分类器

那么任意的一个X1我们都可以得到一个在[0,1]上的Y1，也就是我们可以把所有的值都压缩到0到1这个区间内，结合之前的得分函数，

筱筱思·2023-01-07 09:20

最速下降优化算法

前情提要手写求解代码求解#最速下降优化算法fromsympyimport*importsympyimportmathfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpdefObj(x1

鹭小姐·2023-01-07 08:10

怎么用python画指北针？

先放图然后下面的python代码frommatplotlib.patchesimport*defget_circle(x1,y1,x2,y2,x3,y3):"""根据三个点，返回外接圆的中心和半径:paramx1

weixin_39566143·2023-01-07 08:19

推荐频道

X1