X1

matlab logistic函数表达式,利用MATLAB进行logistic曲线拟合

请帮忙拟合两条logistic曲线，数据为X1：[7071727374757677787980818283848586878889909192939495969798991001011021031041051061071081091101111121131141151161171181191201211221231241251261271281291301311
蒙太奇的密码·2022-12-13 21:41

python实现温度转化代码

笔记:1.eval函数的作用为取消字符串两侧的引号2.[]的形式为索引（从0开始取头不去尾）[x1:x2:x3]:x1表示首位x2表示末位x3：可写可不写表示步长
孜然汾沫·2022-12-13 21:23

马尔可夫蒙特卡洛（MCMC）附python代码

马尔可夫性质是指:P(Xt+1∣Xt,⋯ ,X1)=P(Xt+1∣Xt)P(X_{t+1}|X_{t},\cdots,X_1)=P(X_{t+1}|X_t)P(Xt+1∣Xt,⋯,X1)=P(Xt+1∣
Remote Sensing·2022-12-13 20:39

【读书笔记】周志华 机器学习 第一章 绪论

第一章绪论基本术语假设空间归纳偏好参考文献基本术语编号x1x_1x1x2x_2x2yyy1110210130114000以上表数据集为例，一般地，称x1x_1x1,x2x_2x2为特征；特征张成地空间为输入空间或者特征空间；称特征空间中的一个点x1
CQ小熊家·2022-12-13 20:22

机器学习——使用array函数构建一维数组

机器学习——使用array函数构建一维数组importnumpyasnp#构建一维数组a=[1,2,3,4]b=[5,6,7,8]print(a,type(a),b,type(b))x1=np.array
糖糖唐w·2022-12-13 18:14

Pytorch中目标检测内容学习

1.坐标转换将[x1,x2,y1,y2]和[cx,cy,w,h]进行互相转换defxy_to_cxcy(xy):'''xy:[[x1,x2,y1,y2],...]'''
Fighting_1997·2022-12-13 14:11

OpenCV中minAreaRect()最小外接矩形详解

2、举例说明：画一个任意四边形（任意多边形都可以）的最小外接矩形，那么点集cnt存放的就是该四边形的4个顶点坐标（点集里面有4个点）cnt=np.array([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y
wzw12315·2022-12-13 14:05

使用minAreaRect函数获取轮廓尺寸和形心坐标并打印

rect：（最小外接矩形的中心（x，y），（宽度，高度），旋转角度），绘制这个矩形有两种方法：1.获取矩形的4个顶点坐标box,通过函数cv2.cv.BoxPoints()获得，返回形式[[x0,y0],[x1
w5875895·2022-12-13 14:33

经典龙格-库塔法（四阶龙格-库塔法）求解求一阶常微分方程相应的特解的Python程序

变量的区间a=0b=1#已知条件X=[0]Y=[1]h=0.2#设置步长n=(b-a)/h#步数deff(x,y):df=y-2*x/yreturndf#程序运行foriinrange(int(n)):x1
Fo*(Bi)·2022-12-13 13:53

用四阶龙格库塔法(RK4)求解二阶微分方程

importmathimportmatplotlib.pyplotasplt#龙格-库塔法的定义defrunge_kutta(y,h,f):k1=h*f(t,x1,x2)k2=h*f(t+0.5*h,x1
百star·2022-12-13 13:16

pytorch小知识点（三）-------Tensor的indices操作

我们可以简单地向下面的方式创建一个Tensor:"""FloatTensor"""x1=torch.FloatTensor([1,2,3,4,5,6])
goodxin_ie·2022-12-13 13:38

洛谷----P1036 [NOIP2002 普及组] 选数

题目描述已知nn个整数x1,x2,⋯,xn，以及1个整数k（k#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intn
今天会营业·2022-12-13 12:11

BP算法 神经网络PID 原理及matlab注释版代码

失踪人口来冒个泡，好久没来更新了这是最近学的BP网络，然后给老师的代码做了下注释注释仅供参考，如有错误请吱我一声原理代码clearall;closeall;x1=0.3;a1=0.05;%x1学习率a1
llllsssq·2022-12-13 11:42

pytorch-softmax回归

例如在一个图片分类的问题中，输入的图像为2x2像素图片，分别记为x1，x2，x3，x4。对应数据集的真实标签为狗，猫，鸡，记为o1，o2，o3。softmax回归同线性回归一样，也是一个单层神经网络。
我渊啊我渊啊·2022-12-13 09:06

pytorch基础操作(四)softmax回归手动实现以及pytorch的API实现

我们可以⽤⼀个标量表⽰每个像素值，每个图像对应四个特征x1,x2,x3,x4。此外，假设每个图像属于类别“猫”，“鸡”和“狗”中的⼀个。
undo_try·2022-12-13 09:05

pytorch之Softmax回归

理论推导简介softmax回归模型，实际是一个分类模型，与线性回归模型有很多不同的地方(与线性回归一样都是一个单层的神经网络）分类问题介绍输入图片的每一个像素值都可以用一个标量表示，我们将图片中的4个像素用x1
(ノへ￣、)。·2022-12-13 09:05

GitModel-动手学数理统计_04（python）

333/Math-Modeling目录1动手学数理统计_041.11假设检验之似然比检验与Bootstrap方法1.11假设检验之似然比检验与Bootstrap方法似然比检验：  定义（广义似然比）：设x1
，。！__·2022-12-13 04:43

OpenCvSharp用掩膜来实现圆形的ROI区域

有知道的大牛评论分享一下，欢迎讨论Recttmp_Rect=newRect(Math.Min(X0,X1),Math.Min(Y0,Y1),Math.Abs(X0-X1),M
x1angzeeD.·2022-12-13 01:30

求助RCS限制性立方样条的问题？

还是将模型拟合成fit<-ols(y~rcs(x1)+协变量呢？前者画的图是y~x的关系图，而用ols函数拟合画出来的是yhat~x的关系图，但是不太清楚哪者才应该是正确的rcs
ZuuiYYa·2022-12-13 00:17

matlab实现机器学习算法-回归分析

回归分析一、回归问题二、模型定义三、代价函数四、梯度下降方法实现线性回归1、梯度下降法原理2、模型求解五、正规方程法1、原理2、matlab实现：一、回归问题回归问题是指研究某一因变量y与另一组变量（x1
哆啦A梦PLUS·2022-12-12 23:47

数据分析（Python）插值——拉格朗日插值法

插值思想对于任意n个点，都可以用一条曲线连接起来，这条曲线的表达式为：对于两个点(x1,y1),(x2,y2)，这条曲线为：对于三个点(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，这条曲线为：编写思想根据插值点数不同观察插值函数的规律代码实现
Atom_QQ2022313691·2022-12-12 18:01

matlab实现插值

一维插值%一维插值clc;clearall;y=[0.314720.845490.984290.816190.51237];x=[12345];x1=0:0.1:5;y1=interp1(x,y,x1,
dudu今天努力了吗·2022-12-12 18:29

06-梯度下降优化(Lasso/Ridge/ElasticNet)

归一化的本质就要把各个特征维度x1、x2、……、xnx_1、x_2、……、x_nx1、x2、……、xn的数量级统一，来做到无量纲化。1.1、最大值最小值归一
处女座_三月·2022-12-12 17:50

线性回归--经验最小化，结构最小化，最大似然估计，最大后验估计

www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html1.1线性回归1.1.1原理简介线性回归是对一次函数的拟合y=θ1x1+……+θixi+b，其中xi为自变量，每一个输入向量（x1
bclshuai·2022-12-12 14:47

神经网络的基本理论公式推导

1.1单一样本表示我们首先来看单一样本的表示，假设输入的样本为xxx，那么我们可以将其表示为一个向量，即x=[x1,x2,⋯ ,xn]Tx=[x_1,x_2,\cdots,x_n]^Tx=[x1,x2,
风风雨雨58·2022-12-12 13:36

MySQL 聚类合并算法_聚类算法-近邻聚类算法

问题：有N个待分类的模式{X1,X2,...,Xn}，要求按距离阈值T分类到以Z1,Z2,...为聚类中心的模式类中。(T_threshold)算法描述：任取样本
往里轰·2022-12-12 11:15

BP神经网络算法基本原理,bp神经网络的算法步骤

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。
快乐的小荣荣·2022-12-12 07:05

《机器学习实战》第5章 随机梯度上升算法

FileName:test_LogisticRegression_stochasticgradientascent.py#@Software:PyCharm#所采用的官方的数据集（共100个样本），包含了两个特征X1
mmmdotes·2022-12-12 01:36

深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？

知乎链接凸函数，凹函数：凸函数是一个定义在某个向量空间的凸子集C（区间）上的实值函数f，而且对于凸子集C中任意两个向量,f((x1+x2)/2)>=(f(x1)+f(x2))/2,则f(x)是定义在凸子集
tang-0203·2022-12-11 23:31

西瓜书机器学习笔记——朴素贝叶斯

与几个概念后验概率：给定观测向量X(x1=甜度，x2=牛奶…)，观察特定类别的概率P(y|x)，类别：Y={y0=好喝，y1=不好喝}，特征：X(x1=甜度，x2=牛奶，x3=茶叶，x4=冰块），抽象化如下
Erik_Won·2022-12-11 23:36

计算几何学 | 圆与圆的交点 | Cross Points of Circles | C/C++实现

输出：按下述规则输出交点p1、p2的坐标(x1,y1)、(x2,y2)，相邻数据之间用空格隔开：只有1个交点时输出2个相同的坐标先输出x坐标较小的点。x坐标相同时
少女終末旅行·2022-12-11 22:57

pytorch/python 常见的函数总结 自用

pytorch/python常见的函数总结自用torch.normal(0,1,(n,dim))0,1正态分布，n*dimnp.power(x1,x2)可以是整数或数组，数组的时候，x1[i,j]**x2
RainyDay7·2022-12-11 19:29

r语言入门常用函数

plot(X1,X2)绘制X1X2的散点图hist（X1）绘制X1的频率直方图read.csv("文件路径/文件名.csv",head=TRUE)head=TRUE表示的文件中的第一行为文件的头，否则文件中的第一行作为数据处理
lijinxiu123·2022-12-11 18:11

Rnn Lstm Gru Sru学习小结

X(t)是当前的输入，它是一个词根的向量表示，向量由x1、x2、x3...等分
zxros10·2022-12-11 12:12

神经网络基础 logistic回归模型代码

人工生成数据集importtorchfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotaspltn_data=torch.ones(100,2)x1
�粉红豹护体·2022-12-11 10:40

数字图像处理-冈萨雷斯（学习笔记）

，以(x,y)(x,y)(x,y)表示空间/平面坐标，幅值fff表示图像在该点处的强度或灰度数字图像定义：f(x,y)f(x,y)f(x,y)，且x,y,fx,y,fx,y,f为有限的离散值特定的f(x1
wuxin5612·2022-12-11 09:12

神经网络是如何学习的？

神经元的数学表达方式开始讲起如上图所示，我们可以得到点火的公式1，X1到X3是输入特征，W1,W2,W3输入特征的权重，输
kevinweijun·2022-12-11 09:47

[语法分析] FIRST集, FOLLOW集, SELECT集的计算

FIRST集,一个非终结符的首字符如果A→aB,那么a∈FIRST(A)如果A→ε,那么ε∈FIRST(A)如果A→X1X2…Xn,如果X1→ε,那么FIRST(X2)∈FIRST(A),如果X2→ε,
z.q.xiao·2022-12-11 05:35

最优化理论与方法 第一章

凸集和凸函数1.4无约束问题的最优性条件1.4最优化方法的结构内容摘要本书主要研究无约束最优化问题(3-7)、约束最优化问题(8-13)及非光滑优化问题(14)1.2数学基础1.2.1范数向量范数x=(x1
跌跌撞撞走向前方·2022-12-11 04:59

梳理L1、L2与Smooth L1

首先以L2范数为例对范数做一个简单的说明：L2范数:假设XXX是n维的特征X=(x1,x2,x3,…,x
柴布奇诺·2022-12-11 00:42

无监督对比学习之假装自己有监督的SwAV

简要步骤每个batch输入数据为x∈RN∗C∗H∗Wx\inR^{N*C*H*W}x∈RN∗C∗H∗W,分别经过不同的Aug，得到x1,x2x_1,x_2x1,x2将x1,x2x_1,x_2x1,x2输入网络中
我想静静，·2022-12-10 23:58

单维度量表验证性因子分析_探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析（CFA）

将图1所示的因子模型推广至一般意义上的因子模型后，各观测变量x_i与m个公共因子ξ1,ξ2,...,ξm之间的关系可以用数学模型表示如下：x1=λ11ξ1+λ12ξ2+...
weixin_39836898·2022-12-10 20:43

TOPSIS法——Matlab实操

对一个被评价的系统f(x1,x2,…,xn）而言，假设理想解为（x1*,x2*,…,xn*)。定义第i种备选方案与理想解之间的距离如下：Di=g（Xi
野禾667·2022-12-10 18:25

python 实现两个数组类型对象对应位置相乘和矩阵相乘

]])#2行3列Z=np.array([[2,4],[5,3],[6,3]])#3行2列#两个数组上对应位置相乘，有两种方法a=np.multiply(X,Y)#这种方法也适用于两个计算对象是列表，如X1
snowplum86·2022-12-10 17:25

多元回归求解 机器学习_机器学习 —— 多元线性回归

如果我们要预测一套房子的价格，影响房子价格的因素可能包括：面积、卧室数量、层数以及房龄，我们用x1、x2、x3、x4来代表这4个特征(features)。
鲸晚好梦·2022-12-10 16:01

【VisionMaster】N点标定衍生模块之单位转换

假设，有一长度为100pixel的距离需要转换到物理坐标系下的尺寸，内部可能的工作原理如下：将像素点(0,0)通过标定关系映射到物理坐标系，坐标为(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1)将像素点(
zhy29563·2022-12-10 14:03

机器学习之多元线性回归

多元线性回归模型：定义：具有多个特征的线性回归模型多元线性回归模型，见下图：多元线性回归总结（参数、模型、损失函数、梯度下降算法）见下图：【注意：梯度下降算法每次都是同时更新wj和b】2、多维特征：多维特征：{x1
疋瓞·2022-12-10 13:46

机器学习如何度量相似性 Cosine

(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：(2)两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦。
yes1cpp·2022-12-10 12:57

r语言summary函数使用_用R语言做数据分析——线性模型函数简介

例如：fm2->适用于y关于x1和x2的多元回归模型。更一般的形式为
weixin_39525243·2022-12-10 11:51

人工智能-机器学习-深度学习-自然语言处理(NLP)-生成模型：Seq2Seq模型（Encoder-Decoder框架、Attention机制）

我们之前遇到的较为熟悉的序列问题，主要是利用一系列输入序列构建模型，预测某一种情况下的对应取值或者标签，在数学上的表述也就是通过一系列形如Xi=(x1,x2,...,xn)\textbf{X}_i=(x
u013250861·2022-12-10 11:57
上一页 48 49 50 51 52 53 54 55 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他