X1

FDDB数据集标注文件：椭圆转换矩形

np.sqrt(4*A*F/(B**2-4*A*C))y1,y2=-np.abs(y),np.abs(y)'''椭圆左右外接点的横坐标值'''x=np.sqrt(4*C*F/(B**2-4*C*A))x1
Diros1g·2022-12-09 23:22

Python预测——多元线性回归

实例对猪肉价格进行预测，即猪肉价格作为y，选择猪肉价格指数，生猪屠宰量，猪粮比作为相关变量，分别为x1，x2，x3。
#面向百度编程·2022-12-09 22:55

spss 实用回归分析 多元线性回归模型 研究货运总量与工业总产值4.8题

4.8(1)计算y,X1,X2,X3的相关系数矩阵分析>-相关>-双变量>-拖入变量>-其他保持默认输出结果相关性货运总量工业总产值农业总产值居民非商品支出货运总量皮尔逊相关性1.556.731*.724
别宝贝·2022-12-09 20:11

R语言之多元线性回归xt3.11

第3章多元线性回归3.11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。
princess yang·2022-12-09 20:37

R语言之违背基本假设的几种情况xt4.16

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。
princess yang·2022-12-09 20:37

实验08 聚类分析

有X1：房屋平均销售价格；X2:住宅平均销售价格；X3：别墅，高档公寓平均销售价格；X4：经济适用房平均销售价格；X5:办公楼平均销售价格X6:商业营业用房平均销售价格；X7：其他平均销售价格；X8：商品房销售面积
jingmingx1·2022-12-09 20:02

R中的 探索性因子分析 (EFA)

数据文件ex6.3给出了全国28个省区19~22岁年龄组城市男生身体形态指标：身高(x1)、坐高(x2)、体重(x3)、胸围(x4)、肩宽(x5)和骨盆宽(x6)，试对这6个指标进行主成分分析和因子分析
Mrrunsen·2022-12-09 20:01

R语言多元线性回归模型分析 习题

二、研究货运总量（万吨）与工业总产值x1（亿元）,农业总产值x2（亿元），工业总产值x3（亿元）的关系。
冷-风-吹·2022-12-09 20:31

数字图像处理——彩色图像处理

例题（第五章）5.1f=imread('D:代码：\1\1.tif');[x1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither');[x2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither')
只剩回忆:D·2022-12-09 19:42

PnP问题求解

1.直接线性变换（DLT）对某空间点P=(X,Y,Z,1)T，在某图像中对应点为x1=(u1,v1,1)T，则有s(u1v11)=(t1t2t3t4t5t6t7t8t9t10t11t12)(XYZ1)s
优秀的田·2022-12-09 19:07

OneHotEncoder独热编码

拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归，w1*x1+w2*x2，因为x1的取值太大了
Mick..·2022-12-09 16:24

图像处理第五章代码

图像处理第五章代码5.1f=imread(‘D:\1\1.tif’);[x1,map1]=rgb2ind(f,8,‘nodither’);[x2,map2]=rgb2ind(f,8,‘dither’);
我不会写博客·2022-12-09 15:12

NMS代码

将候选框按照置信度进行排序第二步，选择置信度最高的框，并于其他框计算iou，第三步：去除iou大于阈值的框第四步：重复2，3，直到候选框为空defnms(bboxes,scores,threshold=0.5)://x1
yayalejianyue·2022-12-09 15:11

分类Classification：决策树Decision Tree

目录分类的定义决策树DecisionTree混乱衡量指标Giniindex决策树的特点分类的定义分类：建立一个学习函数(分类模型)将每个属性集合（x1,x2,...xn）对应到一组已定义的类别y中。
爱写bug的小程序·2022-12-09 14:39

矩阵论-线性空间的基与坐标，基变换坐标变换

基：设集合V是数域K上的线性空间，x1,x2,...,xr（r>=1）x_1,x_2
小陈同学-陈百万·2022-12-09 13:49

机器学习算法基础 4 决策树与随机森林

if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法信息论基础信息熵依据Boltzmann’sH-theorem，香农把随机变量XXX的熵值HΗH（希腊字母Eta）定义如下，其值域为x1
eddiechen10081·2022-12-09 13:07

数模之路————plot，ezplot图形绘制函数（应用于本人学习）

*x);#设定y值dy=diff(y,x);#设定dy为y对x的导数x1=-3:0.1:3;#设定实际变量x1y1=subs(y,x1);#将y1设置成y关于x1的函数:这里的subs(a,b)是把a对应的变量替换成
要不躺平吧·2022-12-09 12:41

机器学习--多变量线性回归

1.多维特征先举个例子，还是上次那个房价模型的例子，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x1,x2,…,x
醒了的追梦人·2022-12-09 12:34

光学相位恢复算法

基本定义算法逻辑杨顾算法基本定义算法逻辑前言经典的光学相位恢复算法有1971年提出的GS算法和1980年提出的YG算法，分别适用于特定光学衍射过程和一般光学衍射过程Gerchberg-SaxtonAlgorithm基本定义二维光场在物平面的入射光场可表示为E1(x1
昊大侠·2022-12-09 07:18

外点法、内点法解约束问题matlab

1,50);a=zeros(1,50);b=zeros(1,50);%最优点坐标f0=zeros(1,50);%最优点函数值symsdx1x2e;m(1)=1;c=10;a(1)=0;b(1)=0;f=x1
看星河的兔子·2022-12-09 06:20

L1、L2正则化以及smooth L1 loss

给定数据集D={（x1，y1），（x2，y2），...，（xm，ym）}，其中x有d维特征，y∈R。
一件迷途小书童·2022-12-08 21:14

正态分布（高斯分布）的由来（公式推导）

设误差密度函数为f(x)，有n个独立观测值x1,x2,…,xn，真值为X。f(x)表示误差为x的概率，而误差=观测值-真值。假设每次观
Hanjieee·2022-12-08 14:23

SAS多元线性回归分析与残差分析(画残差图，残差的正太概率图含变量交叉项，写残差向量，计算回归系数的置信区间，检验自变量系数是否相等，利用R²，MSE，CP,PRESS准则和逐步回归法选择最优方程)

例题：1.某科学基金会的管理人员希望估计从事数学研究工作的中等或较高水平的数学家的年工资额Y与他们的研究成果（论文、著作等）的质量指标X1，从事研究工作的时间X2以及能成功获得资助的指标X3之间的关系。
我的思路很明确·2022-12-08 14:30

OpenCV-python 自制图片画框脚本

(imgpath)单张图片画多个框，用到了后面画单个框的函数setOneRectdefsetRectsInOneImg(imgpath):"""返回一张图片所有的矩形框返回格式：[[(x0,y0),(x1
邂逅模拟卷·2022-12-08 13:26

基于opencv计算二维直线交点

0.根据a（x1，y1），b（x2，y2）求直线方程:根据两点式(x-x1)/(x2-x1)=(y-y1)/(y2-y1)，可知A=y2-y1，B=x1-x2，C=(y1-y2)*x1+(x2-x1)*
SCH0·2022-12-08 08:25

主成分分析（PCA）原理与故障诊断（SPE、T^2以及结合二者的综合指标）- Python实现

chi2fromscipyimportstatsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCA#生成正常数据num_sample=100a=10*np.random.randn(num_sample,1)x1
苏学算法·2022-12-08 07:14

基于主成分分析（PCA）的故障诊断（SPE和T^2指标）-MATLAB实现

第六MATLAB程序closeall;clearall;clc;%%产生训练数据num_sample=100;a=10*randn(num_sample,1);x1=a+randn(num_sample
夏雪之晶莹·2022-12-08 07:40

独立成分分析ICA原理

宴会过后，我们从n个麦克风中得到了一组数据x(i)(x1(i),x2(i),⋯ ,xn(i)),i=1,⋯ ,mx^{(i)}(x_1^
蔡希玉·2022-12-08 01:34

房价预测Python

房价预测包括以下几个部分：导入数据、数据的预处理、求梯度题目要求：1.影响房价的因素：面积、房间数2.利用梯度下降法，求出预测函数t=x1*w1+x2*w2+b这个是我写的代码，我对于这个题的理解不是很深
Le chéile·2022-12-07 21:46

目标检测IOU指标的python实现

计算代码如下：其中groundtruth的坐标为（x0,y0,w0,h0)，boundingbox的坐标分别为（x1,y1,w1,h1)W=(min((x0+w0),(x1+w1))-max(x0,x1
梦坠凡尘·2022-12-07 19:23

【Python】2D/3D框IOU简单计算方法

旋转的原理是先通过旋转角度构造旋转矩阵，然后左乘坐标进行旋转：注意这个情景下使用矩阵乘法时坐标得是这个格式：[(x1,x2,x3,x4,...),(y1,y2,y3,y
Sprite.Nym·2022-12-07 19:52

pytorch基础操作(二) 自动微分

#在我们的例⼦中，我们只想求偏导数的和，所以传递⼀个1的梯度是合适的x.grad.zero_()y=x*x#y=x*x=(x1^2,x2^2,x3^2,x4^2)#等价于y.backward(torch.ones
undo_try·2022-12-07 19:07

欧几里得距离（欧式距离）

二、公式二维：ρ=(x2−x1)2+(y2−y1)2\rho=\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}ρ=(x2−x1)
sandalphon4869·2022-12-07 18:28

【pytorch函数笔记（二）】torch.nn.Sigmoid()

sigmoid的公式如下：11+e−x\frac{1}{1+e^{-x}}1+e−x1二、sigmoid的应用代码：importtorch.nnasnnimporttorch#取一组满足标准正态分布的随机数构成
榴莲味的电池·2022-12-07 18:56

距离度量 —— 欧式距离（Euclidean Distance）

“两点之间线段最短”大家都学过吧，这里只不过给换了一个高大上的英文名字，就是我们在小初高等试卷上计算距离的那个公式二、计算公式①二维平面上的欧式距离假设二维平面内有两点：a(x1,y
繁依Fanyi·2022-12-07 18:25

matlab中PCA降维要点

主成分分析的步骤：原始数据（X1,X2,⋯⋯,Xn）标准化，建立变量的相关系数阵，计算特征根和相应的特征向量，确定主成分的个数k（k1));%num为选取的主成分的个数,这里选取特征值大于1的df=data
啊这？啊这？·2022-12-07 18:23

机器学习基础：梯度下降原理及代码实现

凸函数：对区间[a,b][a,b][a,b]上定义的函数f，对任意两点x1，x2x_1，x_2x1，x2都有f(x1+x22)≤f(x1)+f(x2)2f(\frac{x_1+x_2}{2})\le\frac
猛男技术控·2022-12-07 15:18

机器学习概述

理性认识输入：x∈X（属性值）输出：y∈Y(目标值)获得一个目标函数(targetfunction):f:X∈Y(理想的公式)输入数据:D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}(历史信息
clayroot·2022-12-07 13:07

cos距离与欧式距离

(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与b(
weixin_33708432·2022-12-07 13:56

matlab训练神经网络模型并导入simulink详细步骤

Matlab-RBF神经网络拟合数据MatlabRBF神经网络及其实例4.深度学习(1)--神经网络编程入门本文介绍一下怎么把训练好的神经网络导入到simulink并使用，假定有两个变量，一个输出变量，随机生成一点数据x1
studyer_domi·2022-12-07 12:33

一元二次函数的拟合

二、三点确定唯一的二次函数方程%三点确定唯一的二次曲线y=ax^2+bx+c%已知三点：(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3)%a=((y1-y2)*(x1-x3)-(y1-y3)*(x1-x2))
Goodness2020·2022-12-07 12:27

概率论之 多维随机变量的期望，协方差矩阵

多维系统状态假设系统状态有多个分量x1,x2,…,xnx_1,x_2,\dots,x_nx1,x2,…,xn，则将其表示为向量的形式X=(x1,x2,…,xn)
RuiH.AI·2022-12-07 11:26

协方差矩阵的几何性质

本篇笔记将以向量值随机变量X=(X1,…,Xn)TX=(X_1,\dots,X_n)^TX=(X1,…,Xn)T的协方差矩阵为例，研究其性质。
Nstar-LDS·2022-12-07 11:55

蚁群算法python库_使用流行的遗传算法python库是哪个？

1.遗传算法(GeneticAlgorithm)定义目标函数defdemo_func(x):x1,x2,x3=xreturnx1**2+(x2-0.05)**2+x3**2调入遗传算法求解器fromgaimpor
weixin_39865102·2022-12-07 10:20

《统计学习方法》学习笔记 第十三章 无监督学习概论

无标注数据U={x1,x2,...,xN}U=\{x_1,x_2,...,x_N\}U={x1,x2,...,xN}模型①函数z=g
LittleFish0820·2022-12-07 10:15

Matlab实现常见的插值算法

分段三次埃尔米特插值(1)pchip（x,y,new_x）函数表示分段三次埃尔米特插值，x表示已有的数据点，y表示数据点代表的纵坐标值，new_x表示从哪些点进行插值(2)plot函数用法plot(x1
数模乐园—数模君·2022-12-06 23:07

SVM支持向量机的多输入多输出预测模型

多输入多输出代码数据地址：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/87240295只需要将x1、x2、（y1与y2）这四个变量进行归一化即可
智能.优化.控制.自动化·2022-12-06 21:09

SVM支持向量机的多输入单输出预测模型

一般限定在[01]、[-11]之间，首先我们先看数据格式：|其实只需要将x1、x2、y这三个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。采用map
智能.优化.控制.自动化·2022-12-06 21:00

算法基础——递归神经网络RNN

假设t1时刻，有输入x1进入隐藏层，得到特征h1，h1会返回和t2时刻的输入x2一起输入隐藏层，得到特征h2，h2接着返回，依次类推，前一层的输出结果保留下来，参与下一层的运算。
Evan_qin_yi_quan·2022-12-06 21:59

相机投影矩阵计算

代码如下：%A=[31-1;124;-145];%B=[3.6;2.1;-1.4];%x1=A\B%x2=inv(A)*B%x3=linsolve(A,B)%[x1x2x3]=solve('3*x1+x2
马少爷·2022-12-06 21:55
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