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BP神经网络Matlab实现（工具箱实现、自主编程实现）

一、快速实现1.1背景介绍我们将拟合一个非线性的函数，为简单起见而不失一般性，这个函数有两个自变量，函数为：那么，现在神经网络的结构如下：输入为x1,x2，输出为z，中间层数量待定，现需要训练网络，使

大强强小强强·2022-12-22 16:22

黎曼的zeta函数

GammaΓ函数考虑如下等式∑k=0∞xk=1+x+x2+⋯=11−x\sum^{\infin}_{k=0}x^k=1+x+x^2+\cdots=\frac{1}{1-x}k=0∑∞xk=1+x+x2+⋯=1−x1

qtxzh·2022-12-22 15:40

【矩阵论】6. 范数理论——基本概念——向量范数与矩阵范数

6.1基本概念6.1.1向量范数a.模长（二范数）Cn中向量X=(x1x2⋮xn)的模长为∣X∣=(X,X)=tr(AHA)=∣x1∣2+∣x2∣2+⋯+∣xn∣2C^n中向量X=\left(\begin

AmosTian·2022-12-22 15:32

贝叶斯神经网络的 MCMC 训练 MCMC Training of Bayesian Neural Networks

网络使用一定数量的隐藏单元层从输入x1,...,xpx_1,...,x_px1,...,xp计算

风尘23187·2022-12-22 15:01

高斯过程回归----MC dropout前导篇

从实际的拟合曲线入手现在有一个数据集表示为D={X,Y}D=\{X,Y\}D={X,Y}，其中X={x1

weiweiweimengting·2022-12-22 15:31

周志华《机器学习》——线性模型

线性模型定义假设一个样例由x={x1,x2,x3,...xd}表示的，其中每一个xi都是一个属性（如西瓜a={根蜷缩，瓜皮黄}）线性模型是学习出一个线性规则来回归或分类，这个线性规则可以用属性的线性组合表示

zzmmhxs·2022-12-22 13:27

【周志华机器学习】线性模型

若x1、x2…是一个样本的的属性取值，则：一般用向量形式写成：将参数W和b学的之后，模型就得以确定。线性模型形式简单，易于建模，有很好的可解释性。

mikasaaaaa·2022-12-22 13:16

PCA 原理及其在图像压缩中的应用

将所有的样本数据xi（列向量）拼成一个矩阵{x1,x2,...,xi,...,xK}。第一步是预处理，要保证数据的均值为0。

learningWholeLife·2022-12-22 11:46

Python实现NMS、DIOU_NMS

Python实现NMS，DIOU_NMSNMSimportnumpyasnpdefNMS(dects,threshhold):x1=dects[:,0]y1=dects[:,1]x2=dects[:,2

田小草呀·2022-12-22 09:13

最佳节点的选取--第一类Tchebyshev多项式

在数值分析中，通过多项式逼近函数有如下的多项式插值误差定理：定理1设f∈Cn+1[a,b]，多项式p是f在不同节点x0,x1,⋯,xn上的插值多项式，degp≤n。

Liang_Ling·2022-12-22 08:54

python 以字典形式循环计算A组与B组的相关系数矩阵

importpandasaspdimportnumpyasnppath=‘D:\下载.xlsx’df=pd.read_excel(path)#df[‘ab_group’,‘id’,‘x1’,‘x2’,‘

咏叹时光·2022-12-22 08:25

运筹学问题用matlab解答,｛运筹学｝求助，用matlab实现对偶单纯形求解线性规划问题...

lingo计算的结果不一致，求大神解决，原程序如下：functionx=lindual(c,A,b)[n1,n2]=size(A);A=[-A,eye(n1)];c=[-c,zeros(1,n1)];x1

哈奇明·2022-12-22 07:18

牛顿迭代（二元函数）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsympyimport*#定义符号x1,x2=symbols('x1,x2')#定义所求函数f=0.2*x1

Python ml·2022-12-22 07:44

Language Models and Datasets - 语言模型与数据集(RNN循环神经网络)

假设长度为TTT的文本序列中的词元依次为x1,x2,…,xTx_1,x_2,\ldots,x_Tx1,x2,…,xT。于是，xtx_txt（1≤t≤T1\leqt\leqT1≤t≤T

Gaolw1102·2022-12-22 06:00

资金流入流出预测—模型训练

：简单划分、交叉验证划分有时序的数据集：需考虑时序，nested交叉验证划分模型选择依据在验证集上的效果选择除了关注效果的均值，还要关注稳健性还需考虑线上效果，可将线上效果视为一折数据多元回归Y=f(X1

sosososoon·2022-12-22 00:58

动态规划详解之——最长的公共子序列

最长公共子序列问题分析分析最优解的结构特征建立最优值的递归式底向上计算最优值，并记录最优值和最优策略构造最优解算法设计完美图解伪代码详解完整代码相关题解问题分析给定两个序列X={x1,x2,…,xm}和

wjyGrit·2022-12-21 23:34

Opencv(C++)笔记--霍夫变换检测直线、霍夫变换检测圆

目录1--原理2--OpencvAPI3--实例代码4--霍夫变换检测圆1--原理具体原理可参考博客1和视频讲解1；霍夫变换检测直线的核心思想是：在笛卡尔坐标系下，一条直线（两个点（x1,y1）和（x2

憨豆的小泰迪·2022-12-21 21:16

MATLAB数据关联性（相关性）分析

分析某个因素与其它因素之间的关联强弱，举个例子X0、X1、X2、X3、X4、X5分别代表热效率、煤气流量、空气流量、热值、蒸汽流量、给水流量；这里分析X1、X2、X3、X4、X5与X0的关联度。

杨铮...·2022-12-21 16:29

sklearn中StandardScaler.fit() 、StandardScaler.transform() 、StandardScaler.fit_transform()的用法

假设存在一组数据x=[x1,x2…xn]，则均值、方差、标准差，以及矩阵的标准化计算公式如下：均值：xˉ=1n∑i=1nxi\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_{i}xˉ

方程式sunny·2022-12-21 15:20

算法_针对二元最小值问题的粒子群算法_python实现

minf(x1,x2)=x14+x22+6∗x1+4∗x2minf(x_1,x_2)=x_1^{4}+x_2^2+6*x_1+4*x_2minf(x1,x2)=x14+x22+6∗x1+4∗x2针对这个问题

愤逗·2022-12-21 10:19

粒子群入门（二）----------绘制二次函数，并通过粒子群求解y=-(x(1)^2+x(2)^2+x(1)+x(2)+3)；，遇到得一些问题以及解决方案

一、多元函数1、绘制一元二次函数1.1代码clear;clc%%绘制三维图X1=-3:0.1:3;X2=-3:0.1:3;[X1,X2]=meshgrid(X1,X2);y=X1.^2+X2.^2+X1

请叫我李青大人·2022-12-21 10:48

内点法外点法matlab代码,分享：惩罚函数法（内点法、外点法）求解约束优化问题最优值...

f=x1^2+x2^2+e*(1-x1)^2;f0(1)=1;fx1=diff(f,'x1

空蝉于是·2022-12-21 09:59

外罚法内罚法matlab,罚函数法

(x2-x1)<=epsx=x2;break;elsec1=M;x1=x2;endendminf=Funval(f,var,x);form

米丝梨·2022-12-21 09:28

三大抽样分布

一、正态分布正态分布是三大抽样分布的基础，我们先来看看关键的定理和结论：1.Fisher定理X1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nX1,X2,...,Xn是总体N(μ,σ2)N(\mu,

-江户川-·2022-12-21 09:17

矩阵求导（标量对矢量求导）

也就是：∂y∂x⃗=(∂y∂x1,∂y∂x2…∂y∂xn)T\fr

七味老友·2022-12-21 08:38

Coursera机器学习-Week 3-测验:Logistic Regression

5描述解析代入θ0、θ1、θ2得，−6+x1，所以当x1>6时，h

f_zyj·2022-12-21 08:37

深度学习之线性回归算法

假定有两个输入X1和X2是输入，Y1是输出。可以列出公式Y1=X0+θ1X1+θ2X2。其中X0项变为X0θ0为使其值不变，可让θ0=1，为方便运算，后续大多数矩阵计算时都会在其开始处加入一列1。

入门弟弟梦呓君·2022-12-21 07:20

bert：weight和bias

权重weights（w1，w2w3）是每个输入信号的权重值，以上面的（1x2x3）的例子来说，x1的权重可能是092，x2的权重可能是02，x3的权重可能是0.03。当然权重值相加之后可以不是1。

专心致志写BUG·2022-12-21 07:38

Sobel边缘检测 - 梯度算子介绍

微分定义dfdx=f(x2)−f(x1)∣x2−x1∣\frac{df}{dx}=\frac{f(x_2)-f(x_1)}{|x_2-x_1|}dxdf=∣x2−x1∣f(x2)−f(x1)dfdx=f

Henry Read·2022-12-21 07:35

python基础知识（七）-Numpy（相关理论）

1、multiply例子：x1=[1,2,3];x2=[4,5,6]printmultiply(x1,x2)输出：[41018]multiply函数得到的结果是对应位置上面的元素进行相乘。

阳光zfc·2022-12-21 07:47

朴素贝叶斯分类器数学原理

数学给定一个feature集合X=(X1,X2,X3,...,Xn)X=(X_{1},X_{2},X_{3},...,X_{n})X=(X1,X2,X3,...,Xn)标签YYY∈(y1,y2,...,

bee_yyy·2022-12-21 04:31

matlab 画图时遇到的一些问题以及解决方法

设置画图时图中线段的粗细plot(x1,y1,'b-','LineWidth',2);设置x轴y轴的范围axis([0,3000,0,100]);多张图在一个页面中绘出%绘完每张图后在使用holdon,

qiaoyurensheng·2022-12-21 02:18

用Python完成石头剪刀布

呆着无聊可以自己玩一玩#石头剪刀布importrandomx=int(input('请输入剪头石头布类型，剪刀（0），石头（1），布（2）'))x1=random.randint(0,2)#系统输出#print

进击的小飞飞·2022-12-20 21:31

python的statamodels模块的VAR模型实例

importpandasaspdimportstatsmodels.apiassmimportnumpyasnp#其他包#创建数据t=300data=pd.DataFrame({'Y1':np.random.normal(0,1,t),'X1

江姐vior·2022-12-20 20:47

机器学习中的数学基础-day2

若对于每一个有序数组(x1,x2...xn)∈D({x_1},{x_2}...{x_n})\inD(x1,x2...xn)∈D，通过对应规则fff，都有唯一确定的

沸腾鱼o_o·2022-12-20 19:35

AI笔记: 数学基础之导数的应用：单调性、凸凹性、极值

导数应用之函数单调性通过函数的导数的值，可以判断出函数的单调性、驻点、极值点若导数>0,则单调递增若导数f(x1)+f(x2)2f(\frac{x_1+x_2}{2})>\frac{f(x_1)+f(x

Johnny丶me·2022-12-20 19:33

K-means聚类算法第5关：组合已实现的函数完成K-means算法

K-means聚类算法的流程如下：首先从数据集x1,x2,x3,…,xn中随机选择k个样本作为簇中心。然后，进入T轮迭代，在每个迭代中执行以下两个步骤。一、对于每个样本x

畜牧当道·2022-12-20 19:02

windows截图保存自动化脚本以及设置快捷键一键运行

1.获取需截图区域的左上（x1,y1）和右下（x2,y2）两个点的坐标importpyautoguiaspagx,y=pag.position()2.截图自动保存（img_save.py）importtimefromPILimportImageGrabimportosImgPath

咚咚锵咚咚锵·2022-12-20 14:06

HenrySmale·2022-12-20 14:51

python线性回归实例_线性回归的几个例子

线性回归的概念：给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2)........(xm,ym)},向量x和结果y均属于实数空间R。“线性回归”试图学得一个线性模型以尽可能准确的预测实值进行标记。

weixin_39966922·2022-12-20 14:03

torch叶子节点才能保存grad，叶子节点如何修改才不变为中间节点，保留grad呢？使用data

#梯度存储在自变量中,grad属性中importtorchx=torch.tensor([3.0,5],requires_grad=True)#x设为可以求梯度，由他生成的变量均可求导x1=torch.tensor

look老猫·2022-12-20 13:04

训练模型使用多块显卡GPU（亲测可用，详细说明）

首先在代码终端输入：CUDA_VISIBLE_DEVICES='X1,X2,X3'X1,X2,X3为当前可用显卡序号比如4，5，6然后在训练代码中调用模型.cuda时使用torch.nn.DataParallel

SetMaker·2022-12-20 11:35

期望、方差、协方差及相关系数的基本运算

期望定义设P(x)是一个离散概率分布函数，自变量的取值范围为{x1,x2,⋯,xn}。其期望被定义为：E(x)=∑nk=1xkp(xk)设p(x)是一个连续概率密度函数。

Julio_胡·2022-12-20 10:02

随机变量乘积的期望和方差

数学证明随机变量乘积的期望：已知两个随机变量x1x_1x1和x2x_2x2为相互独立,则x1⋅x2x_1\cdotx_2x1⋅x2的期望为E(x1⋅x2)=E(x1)⋅E(x2)\mathbb{E}(x

鬼道2022·2022-12-20 10:02

多尺度图片滑动窗口输出裁剪

或者将滑动窗口的图片裁剪下来，发现使用region=(10,0,300,100)#box=(left,top,left+width,top+height),(x0,y0,x1,y1),fromW,HcropImg

何以问天涯·2022-12-20 09:26

滑动窗口在原图上滑动的裁剪结果代码实现

defclip_boxes_graph(boxes,window):"""boxes:[N,(y1,x1,y2,x2)]window:[4]intheformy1,x1,y2,x2"""#Splitwy1

纸上得来终觉浅～·2022-12-20 09:25

基于opencv的车辆数量检测

**以下附上源码：#导包importcv2importnumpyasnp#计算矩形中心点defcenter(x,y,w,h):x1=int(w/2)y1=int(h/2)cx=int(x)+x1cy=int

m0_50909341·2022-12-20 09:49

如何理解对数似然损失函数

其分布律为P(X=xk)=p(xk,θ),k=1,2…P(X=x_k)=p(x_k,\theta),k=1,2\dotsP(X=xk)=p(xk,θ),k=1,2…，其中θ\thetaθ是待估参数，则X1

MD_·2022-12-20 08:07

随机森林评价变量重要性可以无条件信任吗？

1.代码思路与实现：生成三个自变量，x1,x2,x3:每个自变量根据正态分布（mean=0,sd=1）随机生成100个数值;x1<-rnorm(100,mean=0,sd=1)x2<-rnorm(100

道阻且长1994·2022-12-20 07:58

pytorch 深度学习最简单的分类预测

用pytorch写一个最基本的分类模型，这里分类的数据是二维的[x1,x2]，假设为一类，为第二类。其实就是用一个圆将平面上的数据分为两类，圆内一类，圆外一类。预测时候给任意一个数据，判断是哪一类。

1731064109·2022-12-19 20:04

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