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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

YOLO v3源码详解

labels地址,读取图片，将图片调整为RGB格式，并进行padding操作，将图片大小调整为640*640标签的处理首先读取标签文件，由于图像经过了padding，首先，需要对真实框进行调整，并将真实框由（x1

樱花的浪漫·2022-12-01 04:33

Ricardo.M.Jiang·2022-12-01 02:19

曼哈顿距离（Manhattan Distance）

例如在平面上，坐标(x1,y1)的i点与坐标(x2,y2)的j点的曼哈顿距离为

Always0110·2022-12-01 00:48

Pytorch之Tensor基本操作

（1）创建tensor#创建未初始化的张量x1=torch.Tensor(3,2)#创建随机的张量x2=torch.rand(3,2)#创建全为1的张量x3=torch.ones(3,2)#创建全为0的张量

你这个代码我看不懂.·2022-12-01 00:46

基于Pytorch 实现残差网络ResNet

“统计学上把数据点与它在回归直线上相应位置的差异称残差”简单地说，已知函数f(x),想得到f(x0)=b时x0的取值，x0未知，给定一个x0的估计值x1，可以根据b-f(x1)可以求得残差。

柠檬小七·2022-11-30 22:17

第五章神经网络

目录第五章神经网络1.神经元模型2.感知机与多层神经网络3.误差逆传播算法(简称BP算法)4.全局最小和局部最小第五章神经网络1.神经元模型神经元接收到n个带权重(w1,w2,...)的其他神经元(x1

CsdN317a·2022-11-30 20:16

对比学习火了

目录前言近期的一些papersimsceConSERTSCCLCLEAERICAQuantiDCE更多资料应用总结前言最近对比学习火起来了，其思想特别简单但有效，总结起来就是：对一条样本x1通过数据增强得到

weixin_42001089·2022-11-30 18:01

深度学习softmax与多层感知机分类模型

图像中的4像素分别记为x1,x2,x3,x4x_1,x_2,x_3,x_4x1,x2,x3,x4。真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为y1,y2,y3y_1,y_2,y_3y1,y2,y3。

一名小菜鸟的学习之路·2022-11-30 17:59

函数求导简介

求导公式(xn)′=nxn−1(x^n)'=nx^{n-1}(xn)′=nxn−1(ex)′=ex(e^x)'=e^x(ex)′=ex(ln⁡x)′=1x(\lnx)'=\dfrac1x(lnx)′=x1

tanjunming2020·2022-11-30 17:04

【概率论】关于为什么样本标准偏差分母是n-1的进一步理解

设总体为XXX，样本为X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn，这些样本相互独立且与XXX同分布。

seh_sjlj·2022-11-30 17:32

统计学三大分布(卡方、t、F)即相应概率密度图的R语言实现

三大统计分布1.χ2\chi^2χ2分布设随机变量X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn相互独立且均服从标准正态分布N(0,1)N(0,1)N(0,1),则称随机变量

shushujiuhui123·2022-11-30 16:38

转]matlab学习-求最小值

函数fminbnd格式x=fminbnd(fun,x1,x2)%返回自变量x在区间上函数fun取最小值时x值，fun为目标函数的表达式字符串或MATLAB自定义函数的函数柄。

好清闲·2022-11-30 15:44

matlab求函数在区间内最大值与最小值

matlab求函数在区间内最大值与最小值我用了fminbnd这个函数使用方法如下详细信息官方文档方法一fun=@sin;x1=0;x2=2*pi;x=fminbnd(fun,x1,x2)结果x=4.7124%

IMCCREE·2022-11-30 15:10

浅谈Vision Transformer

原图被分割为n个Patch，就能得到向量x1~xn。第三步：在输入Transf

大家都要开心·2022-11-30 15:49

Python第二弹~

矩形面积交：给出两个矩形的两个相对顶点，计算他们的香蕉面积if__name__=="__main__":x1,y1,x2,y2=map(float,input().split())x3,y3,x4,y4

Jkkkkkkkkkkkk·2022-11-30 13:19

给出a,b,c,求解一元二次方程ax²+bx+c=0方程

题目给出a,b,c,求解一元二次方程ax²+bx+c=0方程代码#include#includemain(){inta,b,c,flag,x1,x2;printf("输入a,b,c的值：");scanf

Lynn_0111·2022-11-30 11:28

计算机系统基础作业数据的机器级表示与处理

A、x1必须为0，x2,x3,x4任意；B、x1必须为1

一只胡说八道的猴子·2022-11-30 09:03

生物学与神经网络的联系

目录一、生物学二、M-P神经元模型三、联系一、生物学二、M-P神经元模型“M-P神经元模型”也称“阈值逻辑单元“，其中树突对应于输入部分x1,x2...xn，每个神经元收到n个其他神经元传递过来的输入信号

SmartDemo·2022-11-30 08:03

【深度学习】求解偏导数

将原函数定义出来deffunction_2(x):returnx[0]**2+x[1]**2代码表示函数还不是困难的解决求偏导数的思路新定义只有一个变量的函数很多思路和方法都是用已知的方法去解决未知的问题定义一个x1

王摇摆·2022-11-30 08:31

目标检测前言——YOLO

我们要求检测器输出5个value：物体类别class、boundingbox左上角坐标x1、boundingbox左上角坐标y1、boundingbox右下角坐标x2、boundingbox右下角坐标y2

章魚.·2022-11-30 04:38

机器学习-支持向量机核函数

核函数核函数的目的：改造支持向量机来处理非线性问题如何选择高阶的特征值，哪些高阶的特征值是我们真正需要的为了方便可视化，我们假定只有两个特征x1,x2我们手动选择3个点l1,l2,l3我们想选取新的特征值于是用下图的相似度函数

tomgaooo·2022-11-30 03:47

拉格朗日（Lagrange）插值公式推导及python实现计算

一、引言1.插值函数的定义：设函数y=f(x)在区间[a,b]上有定义，且已知在点a≤x0≤x1≤…≤xn≤b上的值y0,y1,…,yn，若存在一简单函数P(x)，使成立，就称P(x)为f(x)的插值函数

撼山拔月·2022-11-30 02:30

spss-多元线性回归分析

简介多元线性回归方程是一个主要用来探讨一个因变量（Ｙ）与多个自变量（X1，X2…Xn）之间函数线性关系的方法。

Squirrelity·2022-11-30 01:45

自动语音识别（ASR）：研究综述【传统语音识别：基于贝叶斯公式，对联合概率P(X|W)·P(W)进行建模（语音识别结果=声学模型×语言模型）】【端到端语音识别：直接对条件概率 P(W|X)进行建模】

一、传统语音识别基本原理（基于贝叶斯公式）设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为X=[x1,x2,…,xN],其中xi是一帧的特征向量,i=1,2,…,N,N为特征向量的数目.该段语音对应的文本序列设为

u013250861·2022-11-29 21:44

隐马尔可夫模型例子

（百度百科）马尔科夫假设：t时刻的状态只与t-1时刻的状态有关马尔可夫链：是随机变量X1,…,Xn的一个数列马尔可夫过程：每个状态的转移只依赖于之前的n个状态，这个过程被称为1个n阶

nsq1101·2022-11-29 20:32

回归分析的几个问题：异方差性、自相关性、多重共线性

基本假设x1,...,xpx_1,...,x_px1,...,xp是确定性变量，不是随机变量；解释变量之间不相关，样本容量个数大于解释变量个数，即X\boldsymbolXX的秩为p+1

_StarryNight_·2022-11-29 19:00

机器学习——朴素贝叶斯算法Python实现

即条件独立下：p{X=x|Y=y}=p{X1=x1|Y=y}*p{X2=x2|Y=y}*...

Kalankalan·2022-11-29 19:42

机器学习笔记之——线性回归

模型描述1.2求解方法一：矩阵运算1.3求解方法二：梯度下降2.用最大似然和贝叶斯后验看线性回归2.1最大似然2.2贝叶斯后验线性回归1.线性回归简介1.1模型描述对于有m个样本的数据集D，每个样本x=[x1

caitzh·2022-11-29 19:39

向量的内积与外积

即：若a=(x1,y1),b=(x2,y2)，则a·b=x1·x2+y1·y2设a、b为非零向量，则①设e是单位向量，且e与a的夹角为θ，则e·a=a·e=|a||e|cosθ②a⊥b=a·b=0③当a

tomatotian·2022-11-29 18:25

向量的内积外积与其几何意义

一、点乘（内积）有向量a⃗=(x1,y1)，b⃗=(x2,y2)\veca=(x_1,y_1)，\vecb=(x_2,y_2)a=(x1,y1)，b=(x2,y2)，夹角为θ\thetaθ，内积为：a⃗

万俟淋曦·2022-11-29 18:50

CDMA向量内积的计算

CDMA向量内积的计算在平面坐标上，有A点和B点，A点坐标是(x1,y1)(x_{1},y_{1})(x1,y1)，B点坐标是(x2,y2)(x_{2},y_{2})(x2,y2)。

吓一跳你·2022-11-29 18:50

bitcarmanlee·2022-11-29 18:14

SVM非线性分类案例

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取数据dataSet=np.genfromtxt('ex2data2.txt',delimiter=',')#print(dataSet)#x1

侬本多情。·2022-11-29 16:24

计算：单纯形法求解线性规划问题

用单纯形法求解线性规划问题对于标准型为最小值的单纯形法单纯形表格具有的特点中心部位具有单位子块右列元素非负单位子块对应的底行元素为0底行其他元素非负（标准型为最大值时，要求底行元素非正数）刚好四个条件都满足的例题例1minz=x1

小钟233·2022-11-29 15:30

实操|特征变量多重共线性的分析与检验(含代码)

1、多重共线性定义对于多元线性模型Y=k0+k1X1+k2X2+…+knXn，如果特征变量X1、X2、Xn之间

番茄风控·2022-11-29 14:23

matlab消除多重共线性,多重共线性问题的几种解决方法-解决多重共线性的方法...

多重共线性问题的几种解决方法在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。

怜鑫·2022-11-29 14:23

用matlab解决多重共线性问题,几种关于多重共线性回归问题的解决方法

在多元线性回归模型经典假设中，其重要假定之一是回归模型的解释变量之间不存在线性关系，也就是说，解释变量X1，X2，……，Xk中的任何一个都不能是其他解释变量的线性组合。

张少轶·2022-11-29 14:52

吴恩达机器学习课后习题疑问

具体地说，假设你想拟合一个的模型，其中x1是期中得分，x2是（期中得分）^2。此外，你计划同时使用特征缩放（除以特征的“最大值-最小值”或范围）和均值归一化

幸运的小菜鸟·2022-11-29 14:51

Matlab 冒号（colon）的使用

1.X1：d：X2此方法用作生成等间距的序列，在X1到X2之间以d为间距生成等差序列，如

遥见只青青·2022-11-29 12:26

贪心算法之背包问题

注意：与0-1背包问题不同，在选择物品i装入背包时，可以选择物品i的一部分，而不一定要全部装入背包，10,wi>0,vi>0,1≤i≤n.要求找一n元向量A=(x1,x2,…,xn),02#include3usingnamespacestd

คิดถึง643·2022-11-29 12:54

机器学习基石课程学习笔记(一)：机器学习的组成

以上是用抽象化的符号来表示机器学习：输入：X（用户申请信用卡时填写的个人信息）输出：Y（要不要给借贷者办理卡）目标函数fX->Y：未知的将X到Y的映射，也就是需要通过机器学习去拟合的函数dataD{（x1

Mr . 孤独患者·2022-11-29 11:38

子集和问题

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：。试设计一个解子集和问题的回溯法。

Small___ming·2022-11-29 10:55

Understanding of Hilbert-Schmidt Independence Criterion (HSIC)

ProblemGiven(x1,y1),…,(xn,yn)∈P(x,y),(x_1,y_1),…,(x_n,y_n)\inP(x,y),(x1,y1),…,(xn,yn)∈P(x,y),determingwhetherP

陈煜嵘Yurong·2022-11-29 09:49

线性模型--线性回归、岭（脊）回归、lasso回归

1、线性回归给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}D=\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})\}D={(x1,y1

yyliunianyy·2022-11-29 09:14

机器学习课程笔记（第九周-2）推荐系统

x1代表电影的浪漫程度，x2代表电

骨骼惊奇不信邪·2022-11-29 09:34

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