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【算法基础学习 1】贝叶斯滤波

(一).概率基础回顾我们先来回顾一下概率论里的基本知识：1.X:表示一个随机变量，如果它有有限个可能的取值{x1,x2,⋯,xn}2.p(X=xi):表示变量X的值为xi的概率。

wb790238030·2022-12-26 00:18

游戏引擎之物理碰撞检测原理（AABB算法）

碰撞盒算法先遍历模型所有顶点遍历所有顶点，然后再不同方向上分别找出最大最小值来构成AABB盒子的最大最小顶点，模型就被处理成如下图的粗模型：下面给出一个简化的原理图如果物品没有发生碰撞的时候X轴上的顺序为X1

星空_MAX·2022-12-25 22:44

pandas.facctorize

importpandasaspddata=pd.DataFrame()data['text']=['x1','x2','x3','xx']data['label']=['花','草','树','木']print

他说民谣很穷·2022-12-25 20:47

pandas.dataFrame索引重置

pandas重置索引data=pd.DataFrame()data['text']=['x1','x2','x3','xx']data['label']=['花','草','树','木']print(data

他说民谣很穷·2022-12-25 20:47

pandas随机打乱dataFrame顺序

随机取data的一半数据sample(frac=1.0),#随机取data的所有数据，相当于打乱顺序importpandasaspddata=pd.DataFrame()data['text']=['x1

他说民谣很穷·2022-12-25 20:43

python之穿越火线游戏代码_python开发的小球完全弹性碰撞游戏代码

#pythontkinter#pythonversion3.3.2fromtkinterimport*'''判断两个小球{圆心：A(x1,y1)半径：rX轴速度：VaxY轴速度：Vay圆心：B(x2,y2

weixin_39854867·2022-12-25 11:16

感知器 - 西瓜好坏自动识别——python

所以，我们用x1表示色泽，x2表示根蒂，x3表示敲声。y表

Vicky__3021·2022-12-25 10:51

最优化方法——外点罚函数法

Exterior(f,p,eps)formatlong;d=1;e1=1e-4;k=1;A(k)=0;B(k)=0;r(k)=1;a=2;whiled>epsx1=A(k);x2=B(k);ifvpa(p(x1

Hyacinth＆·2022-12-25 10:21

如何绘制神经网络图,图嵌入图神经网络

具体方法有以下三个：plot(x,y,s)plot(x,y)plot(x1,y1,s1,x2,y2,s2,...,xn,yn,sn)其中的s为限制线的因素：y黄色m洋红色c蓝绿色r红色.点。

普通网友·2022-12-25 09:48

python中矩阵加法_矩阵创建及加法运算-PyTorch

程序代码：importtorch#构建一个未初始化的4*5的矩阵x1=torch.empty(4,5)print("x1:",x1)#构建一个随机初始化的4*5的矩阵x2=torch.rand(4,5)

weixin_39522698·2022-12-25 08:19

分段三次hermite插值python

x)importnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltdeff(x):#函数表达式,一阶导数returnnp.exp(x)defH3(x,x0,x1

qq_46698811·2022-12-24 21:08

手算推导BP神经网络

说白了，就是在输入端输入X1~X7这7个输入值，在感知机中乘以各自的权重矩阵、加上偏置值b后再放入激活函数f，最后输出结果y.图中黄圈也代表了一个“感知机”，黄圈中进行了1.矩阵点乘后求和，2.加偏置值

weixin_34403693·2022-12-24 20:55

最优化问题——线性规划(二)

这里，我们对线性规划的标准型进行一些变换，为了更好的理解上面的变换过程，我们下面举一个例子来说明一下：我们给定变量x1,x2,

隔壁的NLP小哥·2022-12-24 18:35

BLN/BNA--surfer文件格式说明

BLN——白化文件用来白化各种等值线图格式：length,flag"Pname1"x1,y1x2,y2...xn,ynlength：即白化范围坐标点数，注意闭合（多边形起点坐标要在最后重复）flag：0

aot90960·2022-12-24 17:06

OpenCV学习——绘图功能

1.直线cv2.line(绘图对象,(x1,y1),(x2,y2),颜色,宽度)(x1,y1)是线条的起点，(x2,y2)是线条的终点，颜色是RGB值（不是red，green，blue，而是blue，green

笨小古·2022-12-24 14:06

python opencv 裁剪图片_OpenCV图像处理以在Python中裁剪图像的倾斜部分

OpenCV不允许您绘制成角度的矩形,因此可以通过首先旋转图像来绕过该矩形.一旦选择了ROI,就可以使用边界框坐标裁剪图像.如果我们将(0,0)视为图像的左上角,从左至右作为x方向,从上至下作为y方向,则将(x1

weixin_39542340·2022-12-24 13:28

用matlab做谱分析程序,经典功率谱分析Matlab程序

关闭当前图形窗口Fs=1000;t=0:1/Fs:1;nfft=2048;%改变nfft的值可对比不同采样值时的谱估计效果%****************生成信号、噪声**************%x1

weixin_39751391·2022-12-24 13:58

RNN的网络结构和参数更新方式

UUU计算后得到一个hhh，这个hhh与VVV计算后得到输出ooo，hhh与WWW计算后的结果返回到hhh的输入，由此形成了一个循环，这就是循环神经网络；2.RNN参数更新方式假设一个输入序列xxx=x1

加油上学人·2022-12-24 12:52

机器学习十天学习计划四—神经网络与深度学习

神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”（一般是sig(x)阶跃函数或者Sigmoid函数）进行处理以产生神经元的输出感知机模型：感知机是一个有若干输入和一个输出的模型，通过一些二进制的输入，x1

北海星·2022-12-24 10:34

欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离

欧氏距离二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:三维空间点a(x1,y1,z1

大屁孩。·2022-12-24 10:15

使用tensor,基于pytorch编写并训练一个感知器模型

__version__)#生成训练数据defGenerateSamples(n): x1=torch.randn((2,n))+2 x2=torch.randn((2,n))-2 y1=torch.ones

触手可温·2022-12-24 09:20

Python判断质数合数，质因数分解并得到所有因数

完整代码如下：defisprime(x1):max=int(x1**0.5)whether=Falseforiinrange(2,max+1):ifx1%i==0:w

少陵野小Tommy·2022-12-24 09:09

【神经网络】神经网络中的矩阵的理解

先假设有如下矩阵：根据矩阵的计算规则，画出模型图，如下：输入层是x1与x2，可

qilei2010·2022-12-24 08:02

同济大学Python程序设计基础实验三：选择结构

要求：输入一元二次方程的三个系数a、b、c，根据系数值，可得出如下三种根:(1)△>0，两个实根(2)△=0，重根,即相同根(3)△0:x1=(-b+sqrt(deta))/(2*a)x2=(-b-sqrt

全世界最高的人·2022-12-24 07:58

Python记7（Pillow数字图像处理

merge：5、转化为数组：np.array(图像)6、颜色反向：7、缩放resize、thumbnail：8、旋转、镜像：图像.transpose(旋转方式)9、裁剪：图像.crop((x0,y0,x1

追求源于热爱！·2022-12-24 05:29

AI-逻辑回归函数、激活函数、损失函数

最近开始学习人工智能，先从基本的概念学起逻辑回归函数（预测函数）：z=dot(w,x)+b解释:假设有三个特征，即x可以表示为（x1,x2,x3）,w表示权重，对应每个特征的重要程度，b表示阈值，z是预测值

weixin_30371469·2022-12-24 01:59

python 二项分布_Python实现概率分布(二项分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布、正态分布等)...

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfrompylabimportmpl#伯努利分布X1=np.arange(0,2,1

周陆啦·2022-12-24 01:48

二项分布python实现_Python实现概率分布(二项分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布、正态分布等)...

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfrompylabimportmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#生成一个数组X1

掘金翻译计划·2022-12-24 01:48

高斯牛顿法详解

一阶梯度法）牛顿法（二阶梯度法）高斯牛顿法列文伯格法马夸尔特法二、问题的引出1、考虑如下优化目标函数：min⁡xF(x)\mathop{\min}\limits_xF(x)xminF(x)其中，x=[x1

我只是一只自动小青蛙·2022-12-23 22:33

数理统计期末复习笔记（一）

数据压缩，点估计，假设检验，区间检验Reference:StatisticalInference,Casella&BergerChapter6DataReduction（数据压缩）随机样本：无限样本：X1

ldc1513·2022-12-23 18:25

数理统计期末复习笔记（二）

数理统计期末复习笔记主要内容：贝叶斯估计，统计决策，偏差分析，线性回归贝叶斯方法基本概念贝叶斯派的观点认为，概率就是信念贝叶斯推断：θ\thetaθ：作为随机变量，X1,...,Xn∼p(x∣θ)X_1

ldc1513·2022-12-23 18:23

生成模型详解

一、生成模型的定义给定的训练集X={x1,x2,...,xn}X=\{x^1,x^2,...,x^n\}X={x1,x2,...,xn}隐变量zzz满足p(z)=N(0,I)p(z)=\mathcal{

wujiekd·2022-12-23 18:06

判断两条线段是否相交---python实现

用线段的两点表示P3，P4目标点与候选点P1，P2classpoint():#定义类def__init__(self,x,y):self.x=xself.y=ydefcross(p1,p2,p3):#跨立实验x1

yuanxue18·2022-12-23 17:16

python判断两线段是否相交_如何检查两个线段是否相交？

直线的方程式是：f(x)=A*x+b=y对于一个段，它是完全相同的，只是x包含在一个区间I上如果有两个段，定义如下：Segment1={(X1,Y1),(X2,Y2)}Segment2={(X3,Y3)

weixin_39858275·2022-12-23 17:14

python 求两线段是否相交，如果相交求交点

代码如下，cal_point=False不输出交点，cal_point=True输出交点defcross(p1,p2,p3):#跨立实验x1=p2.x-p1.xy1=p2.y-p1.yx2=p3.x-p1

python开发·2022-12-23 17:11

几何算法--python求解空间线段交点坐标

【问题】已知两个线段的端点坐标分别为(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)；(x3,y3,z3)、(x4,y4,z4)，求它们的交点坐标？

halo world·2022-12-23 17:11

概率统计Python计算：一元线性回归回归系数a=0的假设检验

设试验样本数据x=(x1,x2,⋯ ,xn)x=(x_1,x_2,\cdots,x_n)x=(x1,x2,⋯,xn)，Y=(Y1,Y2,⋯ ,Yn)Y=(Y_1,Y_2,\cdots,Y_n)Y=(Y1

戌崂石·2022-12-23 16:36

线性模型-优化方法及推导过程

给定一个DDD维的样本特征的线性组合来进行预测的模型，给定一个DDD维样本x=[x1,x2,…,xD]⊤x=[x_1,x_2,\dots,x_D]^{\top}x=[x1,x2,…,xD]⊤，其线性组合函数为

HeartFireY·2022-12-23 15:23

Numpy常用函数总结

Numpy函数广播数学函数算术运算加：numpy.add(x1,x2,*args,**kwargs)减：numpy.subtract(x1,x2,*args,**kwargs)乘：numpy.multiply

八音幻梦·2022-12-23 13:32

西瓜书 - 支持向量机

间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),,,,(xm,ym)},yi∈){−1,+1}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),,,,(x_m,y_m)\},y_i\in

shawn_shao·2022-12-23 13:01

Day05-《西瓜书》-支持向量机(DataWhale)

p=96.1间隔与支持向量训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\},y_i

liying_tt·2022-12-23 13:31

r语言聚类分析_R语言机器学习 | 10 聚类分析

首先，要注意“聚类分析”和“判别分析(discriminantanalysis)”的差异，在判别分析中讲到，“分类”是指在有特征(X)有标签(Y)的情况下对样本进行分类；而聚类分析是在只有一系列特征(X1

weixin_39533052·2022-12-23 13:12

自然语言处理学习笔记-lecture3-隐马尔科夫模型

涉及到观测序列概率的计算和在给定观测序列的情况下最可能的隐状态序列，最后给出了隐马尔可夫模型的学习马尔科夫模型状态集合：S={s1,⋯ ,sN}\mathcal{S}=\{s_1,\cdots,s_N\}S={s1,⋯,sN}观测状态序列：x=x1

尔呦·2022-12-23 08:59

归一化（数据预处理）

归一化的目的：每个维度可能对应的数量及不同，例如年龄和收入，我们线性回归公式在计算机看来X1和X2并没有数量级的不同，都是一样的数据，不理解其中的含义所以θ1X1=θ2X2,那么X1远远小于X2的话，有公式看来

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:53

线性回归（Linear Regression）中的数学推导--到损失函数求导

1.假设条件x1,x2,…,xN,xi∈Rnx_1,x_2,\ldots,x_N,x_i\inR^nx1,x2,…,xN,xi∈Rn（x为样本，RnR^nRn表示样本的维度为n，此小n是一个方程中未知数的个数的

peastarrt·2022-12-23 07:53

多项分布

现将试验独立重复N次，以Xi记为在N次试验中事件Ai出现的次数，X=(X1,X2,...,Xn)为n维随机向量，

tbinjiayou·2022-12-23 07:45

bresenham直线画法及推导

则设起点s(x0,y0),终点d(x1,y1),则首先求得deltaX=x2-x1,deltaY=y2-y1,P0=2*deltaX-deltaY,2*deltaY,2*deltaY-2*deltaX;

小文件·2022-12-22 19:48

用OPenGL实现 Bresenham画线算法

=x1)&&(y0!

BradyF·2022-12-22 19:44

【R语言】典型相关分析，自写函数计算相关系数

但是不能度量变量间的因果关系公式library('charlatan')#造假数据的包#创建10个名name=ch_name(10)#创建10个均分分布的数据看看直方图#产生数据set.seed(1)#保持每次产生数据已知x1

紧到长不胖·2022-12-22 16:37

clancy_wu·2022-12-22 16:05

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