X1

合肥工业大学机器人技术作业二

直线与直线可采用ax+by+c=0来判断，具体代码为：X=(c*otherline.b-b*otherline.c)/(b*otherline.a-a*otherline.b);2.直线与圆可采用如下代码判断：x1
hfutcser·2022-12-19 19:25

机器学习--线性回归

引入其中数据项为：工资与年龄目标：预测银行允许贷款的额度设h为额度，x1为工资，x2为年龄，使用线性拟合的方式,即找出一个平面使得额度的值都接近这个平面上的值，如图，可得出关系式为h(x)=θ0+θ1x1
冷月瞬逝·2022-12-19 17:40

深度学习的学习记录（七）

比如一个全0的向量我们这句话有4个词，第一个词向量x1和a0一起输入，得到一个输入a1，当然对于一个分类问题，我们不需要最后的预测输出。所以我们把输出部分删除
WhaTEveR。。。。·2022-12-19 15:30

bp神经网络实现人脸识别,卷积神经网络手势识别

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。
普通网友·2022-12-19 15:28

pytorch 神经网络套路 使用Dataset,DataLoader实现多维输入特征的二分类

内含刘老师讲课视频PPT及相关数据集，本文所用数据集名为diabetes.cvs.gz链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw提取码：cxe4其中，x1
Newjet666·2022-12-19 13:18

学习记录2-多元线性回归模型（附上python代码)

研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）,居民非商品支出X3（亿元）的关系。数据见表3-9。(1）计算出y,x1,x2,x3的相关系数矩阵。
醒醒起来学习·2022-12-19 12:50

人工神经网络的训练步骤,人工神经网络训练过程

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。
普通网友·2022-12-19 11:37

Python · 实现鼠标绘画

tkinter是一个帮助开发者实现GUI的Python内置模块example:fromtkinterimport*就可以使用二、主程序fromtkinterimport*#导入模块defpaint(event):x1
老师好我叫余同学·2022-12-19 11:41

RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

x1=t.arange(0,20).view(-1,1)y1=x1.mm(w)+b.expand_as(x1)报错RuntimeError:expectedscalartypeLongbutfoundFloatdebug
A.J.N·2022-12-19 11:10

[吴恩达机器学习课程笔记] week three 无监督学习

无监督学习定义在聚类问题中，我们给出一个训练集{x1,…,xm}，期望将数据分成一些有凝聚力的“簇”。这里的xi通常属于实数；但是数据集并没有标签y给出，所以这就是一个无监督学习问题。
mossfan·2022-12-19 10:29

Week One - 3. Andrew Ng - 非监督学习

在上图中，我们对于数据的类别一无所知，现在只有x1和x2两个特征，对于无监督算法，我们能做的就是聚类。情景一:谷歌新闻每天都会收集成千上万的新闻，然后将他们聚合称为不同的类别，形成新闻专题。
ZenGeek·2022-12-19 10:55

数值分析总结笔记1——向量范数、矩阵范数

一.向量范数1.定义：对于任意向量x,y以及复数α∈C，函数f(x)=||x||满足以下三个条件：1.非负性||x||≧0,||x||=0⇿x=0(n*1)注意符号，可能会导致不满足非负性例如：|x1|
hongliyu_lvliyu·2022-12-19 08:12

大数据挖掘实践——K-Means聚类算法

大数据挖掘实践K-Means聚类算法引言：有n个数据D={X1,X2,…,Xn}，我们想把这些数据分成K个类。这个问题的关键在于K为多大时分类是合适的，并且我们也不好选择一个好的初始点。
Chill-W·2022-12-19 08:27

搜索与回溯：子集和问题(subsum)

其中，S={x1，x2，…，xn}是一个正整数的集合，c是一个正整数。子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得子集S1和等于c。
nothing but nothing·2022-12-19 08:02

【强化学习】重要度采样（Importance Sampling）

目录知识准备降低积分近似的方差当无法从原概率密度函数采样时...知识准备假设随机变量X的取值：x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx
sword_csdn·2022-12-19 00:35

牛顿插值法 matlab程序计算方法,牛顿插值法matlab程序

f[x1,x2,…xn+1](xx1)(xx2)…(xxn)注:牛顿插值法中,用到了插值公式%我们以二次牛顿插值公式为例解析牛顿插值法的matlab程序function[......MATLAB牛顿插值应用程序
Senvn·2022-12-18 17:04

【数值分析/计算方法】插值法及其余项MATLAB仿真实验

1、Lagrange插值法方法：对给定的n个插值节点x1,x2,⋯,xn以及它们对应的函数值y1,y2,⋯,yn，利用构造的n-1次Lagrange插值多项式，可以通过下面式子求得插值区间内任意x的函数值
真的是小恐龙吗？·2022-12-18 17:32

MATLAB之牛顿插值法

一、算法原理1、问题引入上一篇博客我们介绍了拉格朗日插值法，我们现在来回顾其定义：对于插值区间【a，b】上一系列插值节点x0,x1,x2,......xn及其函数值y0、y1、y2......yn；构造一个简单的简单易算的近似函数
天涯铭·2022-12-18 17:02

牛顿插值的简单matlab代码

备注:1.由于是敲实验报告自用，所以不能保证代码的通用性，具体问题还要具体分析2.这里只有函数文件，脚本文件还请读者自行建立functiony=n1(x,y,n,x1)#参数说明，x为自变量矩阵，y为因变量矩阵
暴杀汉堡·2022-12-18 17:02

离散数据的求导-数学理论和代码实现(c++)

离散数据的求导-数学理论和代码实现(c++)泰勒展开公式：其中:x就是我们数据的序列号了，x∈[0:100），x0=0，x1=1…x98=99。f(x)也就是我们的数据集了，数据集合的大小是100。
Nova555·2022-12-18 16:05

【Python】多种类直方图绘制demo

importseabornassnsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(0)x1=np.random.randn(50)np.random.seed
Vincent__Lai·2022-12-18 15:59

最小二乘法拟合平面

输入：三维点集（X1，Y1，Z1），...
Goodness2020·2022-12-18 13:55

解释最小二乘法（最小平方法）？

问题：对于一元线性回归模型,假设从总体中获取了n组观察值（X1，Y1），（X2，Y2），…，（Xn，Yn）。对于平面中的这n个点，可以使用无数条曲线来拟合。要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值？综合
发狂的火龙·2022-12-18 13:25

SLAM 几何基础

a=(x1,y1,z1),b=(x2,
泠山·2022-12-18 11:51

主动配电网SOCP_OPF学习笔记（1）关于二阶锥

一、凸集（convexset）X1∈C，X2∈C，存在λ，0<λ<1，λx1+(1-λ)x2∈C恒成立二、凸函数对于x∈Rn(n维实向量空间),f(x)的上方图定义为:epi(f)={f(
电气111·2022-12-18 10:39

单纯形法python_单纯形法Python实现(一)

fromsympyimport*fromsimpleximport*defexample_0():x1,x2,x3=symbols('x1,x2,x3')obj=-3*x1+x2+x3variables
weixin_39630744·2022-12-18 10:02

机器学习（周志华） 第十三章半监督学习

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记记录学习过程本博客记录Chapter13文章目录1半标记样本2生成式方法3半监督SVM4图半监督学习5基于分歧的方法6半监督聚类1半标记样本我们有训练样本集Dl={(x1
YJY131248·2022-12-18 10:13

半监督学习 机器学习第十三章

前言涉及概念1.有标记样本：对每个xi都有一个yi与其对应；Dl={（x1，y1），（x2，y2），……，（xl，yl）}
不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-12-18 10:12

对神经网络进行学习

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重。图中的○称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1、w2x2）。
小灰机的记录本·2022-12-18 09:59

训练神经网络的详细步骤,人工神经网络训练过程

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。
普通网友·2022-12-18 09:26

[一起学BERT]（一）：BERT模型的原理基础

Self-Attention机制理论①首先将x1、x2两个词进行编码得到向量②编码后的向量乘以对应的权重矩阵，得到每个词的三个特征矩阵Q、K、V③计算第一个词的时候通过q1*k1、q1*k2、q1*k3
笼中小夜莺·2022-12-17 19:34

深度学习入门——前馈神经网络

感知机的结构如下：其中X1，X2...Xn为模型输入，每一个Xi代表了一个特征。在上图的模型中，其接收了4个特征作为输入。Y为模型输出，给出模型分类结果。其中间计算过程如下：其中为
Leo_SC_Liu·2022-12-17 15:15

Batch Norm和Layer Norm的区别

BatchNormx=torch.rand(5,3,5,5)#batchsize=5RGB图像x1=x.permute(1,0,2,3).reshape(3,-1)#对(N,H,W)计算均值方差mean
我的辉·2022-12-17 14:59

python matplotlib画抛物线和一次函数图像

画出两个函数y1=x1，y2=x2**0.5在范围{(x1,y1)|1<=x<=2,x1**0.5<=y<=x1}，{(x2,y2)|2<=x<=4,x1**0.5<=y<=2x1**0.5}内的图像，
大橘家·2022-12-17 14:51

模式识别（二）特征矢量与空间

1.2特征矢量和特征空间a.特征矢量：一个分析对象的n个特征量测值分别为x1,x2,x3,xn，它们构成一个n维特征矢量x，x=（x1,x2,x3,xn）T,x是原对象（样本）的一种数学抽象，用来代表原对象
两个鼻孔的猪·2022-12-17 13:07

多元线性回归推导

如果因变量YYY与自变量X1,X2,⋯ ,XpX_1,X_2,\cdots,X_pX1,X2,⋯,Xp之间满足如下关系：Y=β0+β1X1+⋯+βpXp+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\cdots
Kevin Davis·2022-12-17 12:03

KNN原理介绍与python实现

2.KNN原理介绍2.1KNN算法原理介绍    对于一个给定的训练数据集T={(x1,y
林楚海·2022-12-17 12:57

【《深度学习入门》—— 学习笔记（一）】

x1,x2是输入信号；w1,w2是权重；y是输出信号。感知机的多个输入信号都有各自固有的权重，这些权重发挥着控制各个信号的重要性的作用。也就是说，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。
机电恐龙·2022-12-17 11:12

POD模式分解

通过试验或数值仿真得到的N个时刻快照,可以写成从1到N时刻的快照序列形式,即{x1,x2,
weixin_44021967·2022-12-17 10:09

改变世界，改善生活：我从科沃斯扫地机器人X1，看到了AI新的希望

深度学习是当代人工智能的核心，计算机视觉、语音、NLP则是当代人工智能落地的热门应用方向。然而，机器人、智能agent这种看起来更加“人工智能”的话题却在大众视野出现的越来越少，取而代之的热点讨论反而是看似与人工智能关联不是那么直接的“AI赋能搜推广”。做AI就是做搜推广？那为什么不直接去做搜推广呢？恐怕这也是进入工业界的AI从业者时不时冒出来的困惑。说好的“AI改变世界，AI改善生活”呢？直到笔
夕小瑶·2022-12-17 09:37

滑模控制二阶系统实例（5mins理解入门，附带MATLAB实现）

问题设想一个在一维空间的物块，在其上施加一个力f，物块会运动：显然这是一个二阶系统，选取状态变量x1x_1x1为位移，x2x_2x2为速度，则有：x1˙=x2x2˙=f/m=u\dot{x_1}=x_2
Y. F. Zhang·2022-12-17 09:20

inverse_transform()的用法

X1=scaler.inverse_transform(X_scaled)是将标准化后的数据转换为原始数据。
bebr·2022-12-17 07:58

2.1神经网络优化之损失函数

x1和x2是影响日销量的因素建模前，应预先采集的数据有，每日x1和x2和y（已知答案，最佳情况销量=产量），拟造数据X，Y_，y_=x1+x2噪声：
SuperBetterMan·2022-12-16 19:57

支持向量机python代码_Python实现支持向量机(SVM)

importnumpyasnpfromnumpyimportlinalgimportcvxoptimportcvxopt.solversdef(x1,x2):returnnp.dot(x1,x2)defpolynomial_kernel
weixin_39968410·2022-12-16 16:27

python练习-判断一个数字是否为丑数

通过以下三步完成判断：1、将整数X除以2的n次方，直到得到的结果X1无法整除2，如果X1等于1，则为丑数，否则进行下一步。2、将X1除以3的n次方，直到得
快乐学习python·2022-12-16 16:24

机器人轨迹弧线规划

公式推导：第一步：首先先确定空间中三点位置p1（x1,y1,z1）,p2（x2,y2,z2）,p3（x3,y3,z3）以这空间三点为基准建立坐标系P1—UVW确定U
白纸道·2022-12-16 15:21

向量的交叉积计算& python的实现 ~python

已知A=[x1,y1,z1],B=[x2,y2,z2]则A和B的交叉积运算方法：C=[y1z2-y2z1,x2z1-x1z2,x1y2-x2y1]。
冷心笑看丽美人·2022-12-16 14:36

graham扫描法求凸包

X的凸包可以用X内所有点(X1，…Xn)的线性组合来构造.在二维欧几里得空间中，凸包可想象为一条刚好包著所有点的橡皮圈。
neau2014·2022-12-16 14:35

向量叉积的应用（求多边形面积、凸包问题）

叉积概念两个向量a(x1,y1)，b(x2,y2)，叉积：a×b=x1y2-x2y1叉积的应用：判断向量位置关系可以用这个性质对点进行角度排序引伸：判断两条线段是否相交：线段如图当p1p2在p3p4两侧且
Shanhj·2022-12-16 14:34

HDOJ 2036 求多边形面积 向量叉积法

题目思路：利用向量叉积求n边形面积每个三角形面积为（x1*y2-y1*x2）/2本人第一次不是用向量法来做，把直接n边形分成n-2个三角形，最终总是过不了，一查资料才知道，多边形分凹凸多边形，凹多边形使用直接分割法
程序小白_龙·2022-12-16 14:33
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