X1

sklearn学习之Spectral Clustering

谱聚类的算法流程可总结如下：输入：样本集D=(x1,x2,⋯ 
GallopZhang·2022-12-03 20:08

（二）遗传算法（Genetic Algorithm, GA）流程

（二）遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）流程1.遗传算法流程2.关键参数说明1.遗传算法流程 一点说明： 在遗传算法中，将nnn维决策向量X\bf{X}X=[x1,x2,...,xn]T
团子团子大团子·2022-12-03 20:36

从头理解self-attention机制

有一串特征编码，x1,x2,…,xn，这里x1x2…都是一个特征向量，即让每个特征向量都关注到所有的特征向量（包括其自己），然后转变成一个更深层次的向量。
看星星的月儿·2022-12-03 17:39

概率图模型：HMM（隐马）,MEMM（最大熵）,CRF（条件随机场）

HMM（隐马）,MEMM（最大熵）,CRF（条件随机场）概率：既然是一个图那么就是一个有圈有边的结构，圈代表随机向量，随机变量之间有边，边上有概率既然是模型肯定可以求解：有向图求解方式：p(Y)=p(x1
小杨变老杨·2022-12-03 17:06

attention加权机制

当翻译y1的时候，y1是通过H1得到的，x1通过特征提取又可以计算出h1，点积的方式可以计算出两个向量的相似性。H和每个h之间的点积去计算，翻译y1的时候更应该专注哪个x/h。
小杨变老杨·2022-12-03 17:59

NLP | 激活函数与梯度

常见激活函数sigmoidtanhReLU1.sigmoid函数f(x)=σ(x)=11+e−xf(x)=\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}f(x)=σ(x)=1+e−x1函数图像如下将输出
cx元·2022-12-03 14:40

卷积神经网络基础补充

一、输出的计算参数解释：x1,x2表示第一层输入；中间代表隐层，隐层有三个节点；y1,y2为最后一层输出层。中间sigmoid
qq_1418430025·2022-12-03 13:31

Markdown/ Latex 数学公式总结

SpezielleZeichenZeichenEingabeZeichenEingabe#\##\#%\%%\%ZeichenEingabeZeichenEingabex2x^2x2x^2x2x_2x2x_2x2x^{2}x2x^{2}x2x_{2}x2x_{2}x1
jakob2015·2022-12-03 10:33

python实现NMS算法

对候选框按照置信度进行排序选择置信度最高的框放进结果框，并与其他框计算iou，去除iou大于阈值的框重复2，直至候选框为空NMS算法python代码实现defnms(boxes,iou_thres):"""非极大值抑制"""x1
chen1xixi·2022-12-03 08:22

回归模型-简单线性回归

面对一个具体问题，给定样本集合D={(x1,y1),…,(xn.yn)},我们的目标是找到一条直线y=w0+w1x使得所有样本点尽可能落在它的附近。数据模型
嘿哈哈哈哈哈哈·2022-12-03 07:31

语音信号处理基础知识之频谱、相位谱、幅度谱、功率谱及语谱图

举个例子：一段采样率为8000，长15.6s的音频在matlab中表示为:15.6x8000=124800大小的实数向量下面是利用matlab读取.wav文件和.pcm文件的两种方法1.1读取wav[x1
王小二_Leon·2022-12-03 06:29

第十一次作业 感知器

类似上一次作业的线性回归代码，在理解上进行简单的修改，便得出了感知器的代码importsysimportnumpyasnpw0=0w1=0w2=1#设置初始的三个系数w0,w1,w2alpha=0.001#设置学习率x1
Prins!·2022-12-03 03:37

对GAN中generator和discriminator的理解

比如，我们假设是一个正态的概率分布，θ就是这个正态分布的参数，我们就需要估计出合适的θ，使得从Pdata中采样x1，...xm，图中L的值最大。
weixin_37901386·2022-12-03 03:54

单应性矩阵在标定中的应用

言简意赅定义：定义在两个不同视角中对同一平面范围内的特征点的射影变换（projectivetransformation）即：x1=H*x2//x1、x2为匹配点上图中x，x‘为一对匹配点，通过单应矩阵H
MobiusLee·2022-12-03 01:15

【Python数据分析】Pandas按行遍历Dataframe

importpandasaspdimportnumpyasnpN=20dataset=pd.DataFrame({'date':pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),'x1
baidu-liuming·2022-12-02 22:24

Linux PCI总线驱动-1

LinuxPCI总线驱动-1一、PCI总线介绍1.PCI介绍2.PCI接口3.PCI-X介绍4.PCI-E介绍4.1下图从上到下依次是PCIEX16，X1，X44.2PCI-E各版本的传输速度4.3PCI-E
多云转晴，适合debug·2022-12-02 21:37

【机器学习】核函数

一般来说，对给定的一个训练数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_n,y_n)\}D={(
不牌不改·2022-12-02 17:01

python实现var模型_copula函数及其Var计算的Python实现

直观来看，可以将任意维的联合分布H(x1,...,xn)=P(X1<=x1,...,Xn<=xn)分成两步来处理。
weixin_39614637·2022-12-02 17:57

标准Lipschitz连续函数与伪Lipschitz连续函数

连续数学中，对于一个实数函数f:R→Rf:\mathbbR\rightarrow\mathbbRf:R→R，如果满足函数曲线上任意两点连线的斜率一致有界，即任意两点的斜率都小于常数K>0K>0K>0，∣f(x1
Turbo-shengsong·2022-12-02 17:41

LSTM系列的梯度问题

2.神经网络开始神经网络包括前向过程和后向过程，前向过程定义网络结构，后向过程对网络进行训练（也就是优化参数），经过多轮迭代得到最终网络（参数已定）我们先来分析一个非常简单的三层神经网络：数据集D=(x1
jcsyl_mshot·2022-12-02 15:53

李宏毅深度学习笔记（五）——循环神经网络（RNN）

如图是一个简单的RNN，图中的x1和x2是输入，绿色的圆圈代表hiddenlayer，橙
好想学会深度学习啊·2022-12-02 15:29

线性回归(Linear Regression)模型的构建和实现

一般最好是从了解熟知感知机开始：感知机（与门、与非门、或门、异或门）的实现这节说的线性回归属于单层神经网络，将会学到什么是模型，怎么训练模型，怎么预测模型等，比如预测房价，其中影响房价的因素有很多，我们选取面积为x1
寅恪光潜·2022-12-02 14:19

2022年驱动电机汇总清单

经营品类包括：奥迪etron、极狐、爱驰、本田、奔驰EQC、奔驰EQA、奔驰EQB、宝马x1、宝马ix3、别克、比亚迪汉、比亚迪秦plus、比亚迪唐EV、比亚迪唐DMi、保时捷taycan、宝
基诺·2022-12-02 13:07

快速入门时间序列

比如序列x1,x2,x3,...,xt,...,xn（1,2,3，...,t,...n表示时间点）就是一个时间序列，其下标表示其是在哪个时间点产生的值。
rotten wood·2022-12-02 13:34

基于倒谱法和线性预测法估计基音频率（MATLAB和Python）

基于倒谱法和线性预测法估计基音频率（MATLAB和Python）倒谱法基音检测在python中实现一帧信号的基音频率估计wlen=256inc=128pitch=[]x1,Fs=librosa.load
段云oO·2022-12-02 12:18

Python天空颜色渐变

形如[x1,y1,x2,y2]或[(x1,y1),(x2,y2),…]fill：线的颜色width：线宽joint：一系列线之间的连接类型。
dalong10·2022-12-02 12:46

《深度学习入门：基于python的理论与实现》学习笔记

感知机感知机的模型是神经网络的起源算法，也可以帮助我理解神经网络感知机的大致结构与门的实现defAND(x1,x2):w1,w2=0.5,0.5theta=0.7ifw1*x1+w2*x2>theta:
Chen_shu_bct·2022-12-02 12:21

深度学习中的最优化算法（一）

深度学习中的最优化算法（一）前置：mini-batch梯度下降法原理：若有100万个样本，则平均分为1000份，每一份包含1000个样本，称为batchX={x1,x2,...,x1000000}X=\
机器不想学习了·2022-12-02 07:38

深度学习Review【三】序列、RNN、LSTM（GRU）、DRNN

根据条件概率一直x1到xT的概率可以算出x的概率。自回归模型：用的数据，预测现在
舒克儿不开飞机·2022-12-02 07:33

pytorch框架学习笔记

torch.nn）损失函数及优化策略训练tensor声明importtorch#全新创建x=torch.empty(5,3)print("初始化一个（5,3）的tensor:{}".format(x))x1
ZRX_GIS·2022-12-02 05:34

无约束优化牛顿法matlab,用拟牛顿法求解无约束最优化问题时代码报错

function[best_x,best_fx,count]=dfp(x0,ess)symsx1x2x3t;f=(x1^2+x2^2+x3^2-1183.215957^2)^2+(x1^2+(x2-1000
大雪菜·2022-12-01 23:57

[C++] Kmeans算法实现

聚类好所有样本点后，对聚到同一类的点，计算坐标均值，更新中心点；4.循环2、3两步，直到达到指定的循环次数或者满足退出循环条件时（如每次循环中心点移动距离小于某个值），退出循环.讲一下题目输入序列坐标和聚类数k：[(x1
Zeehoy·2022-12-01 21:10

《机器学习》周志华 --第3章 线性模型 思维导图+笔记+习题

基本形式问题描述：给定由d个属性描述的示例x=(x1;x2;x3…xd)，其中xi是x的第i个属性上的取值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数，函数形式：f(x)=w1x1+w2x2+
汪呀呀呀呀呀呀呀·2022-12-01 20:22

李宏毅2021/2022春机器学习-深度学习的基本概念（2）

Linearmodel是太过简单的，x1和y的关系：可以用一条带有斜率的直线表示，随着x1的增大，y也会逐渐增大。可以设定不同的w来改变斜线的斜率，可以设定不同的b来改变斜线的与y轴的交叉点。
一套煎饼·2022-12-01 19:45

浅谈模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering）

假设样本集合为X={x1，x2，…，xn}，将其分成c个模糊
wangpan007·2022-12-01 18:25

Seq2Seq(Attention)

学习笔记#（图在上，对应讲解在下）首先seq2seq模型可以用来处理许多NLP相关任务，这里介绍加入attention机制的意义以及算法对于普通Seq2Seq模型，Encoder本身是一个RNN模型，下面的x1
Kakarot_Li·2022-12-01 17:33

人工智能 知识表示方式：状态空间和问题归约 题目练习

注：与或图中的四元数列（X1,X2,X3,X4）代表着盘A在X1位置，盘B在X2位置等等②以上，初始状态表示为（1111），目标状态为（3333）③基于问题归约思想分解子问题，首次分解成盘ABC和盘D，
努力学习的夏同学·2022-12-01 16:11

齐博x1如何调用系统自定义字段

如下图，你可以添加自己需要的自定义的字段大部分类型的字段，你在模板中可以用这样的变量使用{$webdb.xxx}其中xxx就是你定义的变量名对于组图,或者是多文件的话,需要用循环的方式,把他取出来,比如下面的代码下面是组图的显示方法{volistname="$webdb.xxx"id="rs"}{/volist}下面是多文件的显示方法{volistname="$webdb.xxx"id="url"
半抹灯芯·2022-12-01 14:20

一元一次线性回归详解

百度百科的解释是：指研究一组随机变量(Y1，Y2，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通俗的讲就是我们研
一直有梦想的兔子·2022-12-01 10:49

微信二维码检测的C# 实现——opencvsharp Dnn Caffe推理部署

于有了这个；internalclassSSDDetector{privatestaticfloatCLIP(floatx,floatx1,floatx2)=>Math.Max(x1,Math.Min(x
易极·2022-12-01 10:17

漫步微积分二十八——极限思想下的面积计算

图1n是一个正整数，区间[0,b]分割成相等的n个子区间，得到n−1个间断点x1=bn,x2=2b
会敲键盘的猩猩·2022-12-01 10:31

HDU1071微积分公式求曲线面积

直线的解析式我们已知两点，用两点斜率公式求出斜率k，然后回待直线方程中求出与y轴的交点的纵坐标L，之后看看抛物线，因为知道顶点横坐标，即抛物线的对称轴，x1=-b/2*a，如果求出a，b之后我们就可以带入假设的抛物线坐标方程
小胡同的诗·2022-12-01 10:57

3.矩阵计算及导数基础

1.标量对向量求导x是列向量，y是标量，求导之后变成了行向量ps：x1^2+2x2^2这个函数可以画成等高线,对于（x1，x2）这个点，可以做等高线的切线，再做出正交方向（2，4），这个正交方向和梯度是一样的
chnyi6_ya·2022-12-01 10:53

numpy中的norm()函数求范数

函数：norm(x,ord=None,axis=None,keepdims=False)ord表示求什么类型的范数举例说明：importnumpyasnpx=[1,2,3,4]x1=np.linalg.norm
若水cjj·2022-12-01 09:40

【MATLAB数学建模算法代码（一）之灰色关联分析】

MATLAB数学建模算法代码（一）灰色关联分析x1=[1.141.491.692.122.434.325.926.077.85;3.303.473.613.804.004.194.424.614.80;
阮 家玉·2022-12-01 09:54

学习沐神课程 自用深度学习笔记05 线性回归&基础优化算法

线性回归&基础优化算法线性回归导入:美国买房价格的影响因素:卧室个数卫生间个数房屋大小据此给出一个价格影响因素记为关键因素成交价记为y权重为w偏差为b关键因素:x1,x2,x3关键因素:x_1,x_2,
Beerand·2022-12-01 08:34

深入解读Logistic回归结果（一）：回归系数，OR

假设有一个因变量y和一组自变量x1,x2,x3,...,xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程：y=β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+...+βn*xn并通过最小二乘法估
Stig_Q·2022-12-01 07:17

matlab中两个序列的卷积,【 MATLAB 】两个序列的卷积和运算的MATLAB实现（1）

设矩形脉冲是脉冲响应的LTI系统的输入，求输出y(n).下面的脚本中用到了一个自定义的函数，也就是两个信号相加的函数：function[y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2)%implementsy
不拾掇能这样吗·2022-12-01 07:40

《数字信号处理》利用DFT计算并绘制两序列的卷积

forn=1:20x1(n)=1.5;%生成全部为1.5的1行20列矩阵x1(n)。
在下酉生·2022-12-01 07:09

人体关键点检测--COCO关键点简介及自开发标签软件介绍

数据集中关键点annotations简介标签软件COCO数据集中关键点annotations简介COCO数据集的关键点annotations字段结构如下annotation{"keypoints":[x1
早起学习晚上搬砖·2022-12-01 07:08
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