X1 第58页

笔记2深度学习梯度和梯度法

函数实现对于一个函数f(x0,x1)=x0的平方+x1的平方偏导数可以这样实现：deffunction_2(x):returnx[0]**2+x[1]**2#或者returnnp.sum(x**2)+梯度可以这样实现

march of Time·2022-11-29 08:52

浅谈共线性的产生以及解决方法(下篇——来世)

（2）变量介绍Y——民航客运量（万人）X1——国民收入（亿元）X2——消费额（亿元）X3——铁路客运量（万人）X4——民航线里程（万公里）X5——来华旅游入境人数（万人）对数据进行多元线性回

李未名001·2022-11-29 08:08

深度学习入门(1)感知机

接收两个信号的感知机，如下图：x1与x2是输入信号；y是输出信号；w1与w2是权重。圆圈O代表”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）。

阿_旭·2022-11-29 06:18

MATLAB常用信号实现（抽样序列，阶跃序列，矩形序列，指数序列，余弦，虚指数）

单位抽样序列%单位抽样序列和延时的单位抽样序列n=0:10;x1=[1zeros(1,10)];x2=[zeros(1,5)1zeros(1,5)];%列值实现subplot(1,2,1);%第一个页面

看星河的兔子·2022-11-29 06:25

C#代码实现九点标定

九点坐标情况下的最小二乘拟合当输入有n个坐标时，我们的矩阵可以写成以下形式[x10x11x12x20x21x22::::::x90x91x92][abc]=[y1y2::y9]\left[\begin{matrix}x1

未来超低端科技研究所·2022-11-29 03:45

bp神经网络的训练方法,一文搞定bp神经网络

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·2022-11-29 01:32

解决问题：ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars

问题代码：defexp_sum(self,x1,x2,x3,x4):sum=math.exp(x1)+math.exp(x2)+math.exp(x3)+math.exp(x4)returnx1/sum

guoqiangszu·2022-11-28 23:31

机器学习中的损失函数（交叉熵损失、Hinge loss）

对于最简单的x为一维的概率分布我们有θ^MLE=argmaxθfX(x1,x2,...,xn;θ)=

petSym·2022-11-28 22:45

【综合评价分析】topsis评价原理+完整MATLAB代码+详细注释+操作实列

代码实现数据预处理3.3本案例中数据预处理的运用4.计算距离和评价指标4.1代码4.2运行结果5.总结1、TOPSIS法的原理设多属性决策方案（单元）为D={d1,d2,…,dm}，衡量方案优劣的属性变量为x1

Karry D·2022-11-28 21:56

逻辑回归正则化（# 使用训练集的X1，X2两组特征画出0-1分布散点图及分割线m,n = train_x.shape）

importnumpyasnp,matplotlib.pyplotasplt,copyplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#1.数据预处理importsklearn.datasetsasdtsdefdata_process():data_cancer=dts.load_b

小杨变老杨·2022-11-28 21:10

pytorch 神经网络套路实现多维输入特征的二分类

Newjet666·2022-11-28 21:37

吴恩达机器学习系列课程笔记——第四章：多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

p=18目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数、楼层、楼屋年限等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(x1,x2,…,xn)。

Lishier99·2022-11-28 20:56

【统计学笔记】第12章多元线性回归

书籍作者：贾俊平索引专业名词：方便查找，解释说明专业名词公式推导：解释说明公式记忆：方便查找摘抄案例12.1多元线性回归模型12.1.1多元回归模型与回归方程多元回归模型设因变量为y，k个自变量分别为x1

好好学习的星熊·2022-11-28 19:03

机器学习笔记之线性回归技术

二、模型的表达式及推导现有如下训练集：D={(X1，Y1),(X2，Y2),...,(Xn,Yn)}写成矩阵形式：现在目的是

bduwps8393·2022-11-28 18:19

机器学习笔记之高斯过程(一)——基本介绍

从一维高斯分布开始，此时只有一个一维随机变量x1x_1x1，它服从的高斯分布可表示为：P(x1)∼N(μ,σ2)=1σ2πexp⁡[−(x−μ)22

静静的喝酒·2022-11-28 16:02

视觉里程计- 位姿

例如：上述x1、x2、x3、X4对应位姿为：Tcw1、Tcw2、Tcw3、Tcw4。这里的Tcw表示对应帧相机坐标系->世界坐标系的变换；比如：在x1处看到了路

diaopi5937·2022-11-28 16:59

Python tkinter -- 第18章画布控件之Arc（圆弧）

18.2.14create_arc(*args,**kw)*args可以是一个(x1,y1,x2,y2)的矩形元组，也可以是4个坐标参数x1,y1,x2,y2。其他的参数都会产生tcl.Error。

风华明远·2022-11-28 16:48

sklearn.cluster常用API介绍(KMeans,MiniBatchKMeans)

问题：对于给定的数据集{x1,x2...xn}，如何根据样本点自身的数据特性实现分类，也就是在没有标签的情况下将距离较近的数据点划分到同一类，假设这个类别就是他们的标签。

fengzhizi76506·2022-11-28 15:57

VS2017+OpenCV4.5.5 K近邻算法-评价纸巾的好坏

KNN算法原理：在训练样本集中，每个样本都是一个具有nnn个特征属性的向量，即x=(x1,x2,...,xn)x=(x_1,x_2,...,x_n)x=(x1,x2,...,xn),因此可认为每个样本在

JoannaJuanCV·2022-11-28 14:16

深度学习AdaGrad算法

例如，假设目标函数为fff，自变量为一个二维向量[x1,x2]⊤[x_1,x_2]^\top[x1,x2]⊤，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。

我是一颗棒棒糖·2022-11-28 13:42

深度学习入门（五十五）循环神经网络——语言模型和数据集

元语法3自然语言统计4读取长序列数据4.1随机采样4.2顺序分区5小结前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者本文记录用，防止遗忘循环神经网络——语言模型和数据集课件语言模型给定文本序列x1

澪mio·2022-11-28 13:25

【SLAM基础入门】贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波笔记（4）

大数定律：设X为随机变量，E(X)存在，对X采样（做n次随机试验），试验结果记为x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1,x2,...,xn，则有lim⁡n→∞P(∣1n∑ixi−E(

我绕过山腰雨声敲敲·2022-11-28 13:38

《统计学习方法》学习笔记第十六章 PCA(principal component analysis)

规范化变量的总体主成分2样本主成分分析2.1样本主成分2.2相关矩阵的特征值分解方法2.3数据矩阵的奇异值分解算法总结1总体主成分分析1.1基本想法（以前学过，很好理解，不放了）1.2定义和导出x=(x1

LittleFish0820·2022-11-28 10:05

机器学习笔记-单层感知器

2、单层感知器其中输入信号为:x1,x2,x3权重为:w1,w2,w3输出信号:y偏置:bf():sign激活函数3、sign激活函数当x>0时，激活函数为1，当x<0时，激活函数为-1.图像所示如下所示

小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:05

RNN自学笔记

1.2、统计工具（x1,x2,...xt)~p(x)情况1：数据是图片，那么x1,x2,...xt就是一个个像素点，它们在空间上满足某种关系的概率是p

还是那个狗蛋·2022-11-28 05:21

matplotlib绘制三维曲面图

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#绘制一张图fig=plt.figure()#绘制3D子图ax=fig.add_subplot(projection="3d")x0=np.arange(-3,3,0.1)x1

瞬间记忆·2022-11-28 05:49

bp神经网络预测模型优点,bp神经网络优化算法

matlab的遗传算法优化BP神经网络对y=x1^2+x2^2非线性系统进行建模，用1500组数据对网络进行构建网络，500组数据测试网络。

普通网友·2022-11-27 22:12

MIT 18.06 +线性代数的几何意义+3Blue1Brown 笔记

第一节线性映射与线性变换线性函数：初等f(x)=kxf(x)=kxf(x)=kx，满足可加性与比例行，几何意义为一条直线；高等线性函数：扩展初等线性函数，f(x1，x2，⋯，xn)=k1x1+k2x2+

不会改变2021·2022-11-27 21:41

应用改进型BP神经网络逼近非线性函数

1任务描述本讲的主要任务是利用改进型BP神经网络逼近一个多输入非线性函数：y=cos⁡(x1)⋅cos⁡(x2)y=\cos\left(x_1\right)\cdot\cos\left(x_2\right

北理光头强·2022-11-27 21:38

动手深度学习Pytorch版学习笔记（一）——Tensor张量

这边作为学习笔记的记录当做自我监督环境的搭建这边就不记录了实验室以及自己的笔记本配置的是GPU版本的不过笔记本不用的还是CPU版本为主1.创建#导入importtorch同numpy创建Ndarray基本一致x1

JStana·2022-11-27 20:00

机器学习中常用的一些数学公式

2u=∑i=1Nxi,σ=∑i=1N(xi−u)2MinMaxScaler:（这里也是对列操作）对每维特征单独处理：x′i=xi−minmax−minxi′=xi−minmax−minmin=min{x1

Coder_Shan·2022-11-27 18:16

数据的归一化与标准化

在机器学习中的作用是：1.提高模型的收敛速度假设某一模型包含两个特征x1,x2x1,x2，x1x1数值很大，而x2x2数值很小，两者的取值在平面上呈现一个狭长的椭圆形，这使得在梯度下降时，梯

nini_coded·2022-11-27 17:28

Channel Exchange(通道交换)

具体的channel_exchange细节如下图它的公式如下：它的涵义是如果exchange_mask是1则交换x0与x1然后是伪代码展示如下impor

北极冰川的岛屿·2022-11-27 17:23

Pytorch入门实战（1） - 实现线性回归

以一个特征的一元线性回归为例：y=w⋅x+by=w\cdotx+by=w⋅x+b可以改造下图神经网络：若将x泛化为向量，即x=(x1,x2,...

iioSnail·2022-11-27 16:12

pytorch案例代码-3

比如RNNcell，只是把h0和x1传入做线性变换产生h1继续传入同一个cell做线性变换，线性变换的W和b共享，沿着这个方向就把所有隐层和最后的输出算出来了。

weixin_43739821·2022-11-27 14:21

线性回归基本原理

线性回归（线性回归的目标是找到一组权重向量w和偏置b）y=w1x1+w2x2+w3x3+bw123为权重值，b为偏差值给定n维输入：x=[x1,x2,…,xn]T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差：w

tinason杨·2022-11-27 14:20

matlab对信号DTFT,【MATLAB】离散傅里叶变换DTFT和IDTFT

1、已知用余弦序列x(n)=cos(2*pi*n/10),求其移位信号x(n-3)和x(n+3)在-3MATLAB的程序如下：n=-3:10;k0=3;k1=-3;x=cos(2*pi*n/10);x1

weixin_40001372·2022-11-27 11:25

数学基础知识：数据统计

前言图像处理过程中不可避免涉及到很多数学知识，边学习边记录数据统计一、集中趋势算术平均数：u=(x1+x2+...Xn)/n加权平均数：u=(x1*w1+x2*w2+...Xn*wn)/(w1+w2+.

Liam-图像爱好者·2022-11-27 10:58

联邦学习论文笔记——一种联邦学习中的公平资源分配方案（田家会 α-Fedavg）

FL领域引入公平性度量参数α，使公平性与有效性可以通过α权衡给出了α的确定方法（梯度下降求解）实验验证公平性度量引入Jain’sIndexJ(x)的取值在[1/N，1]区间当J(x)取1时最公平，此时x1

Sensorjang·2022-11-27 09:06

机器学习笔记(第六章支持向量机)

机器学习（周志华著）Datawhale打卡第四天第六章支持向量机基本为什么使用支持向量对于给定训练集D={(x1,y1),...,(xm,ym)},y∈{−1,+1}D=\{(x_1,y_1),...,

猪里程·2022-11-27 07:59

Latex 分式怎么打

\frac{分子}{分母}例如：\frac{1}{1-x}11−x\frac{1}{1-x}1−x1

fun. 逗~·2022-11-27 04:51

Task03 详读西瓜书+南瓜书第4章

：每个非叶节点表示一个特征属性测试每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出每个叶子节点存放一个类别每个节点包含的样本集合通过属性测试被划分到子节点中，根节点包含样本全集基本算法：输入：训练集D={(x1

阿_边·2022-11-27 03:06

MATLAB实现LDA（线性判别分析），以两个类别数目为例

X,Y)%X-数据矩阵，Y-类标签idx0=find(Y==0);idx1=find(Y==1);[n0nn0]=size(idx0);[n1nn1]=size(idx1);X0=X(idx0,:);X1

我是小蔡呀～～～·2022-11-27 02:06

matlab遗传算法工具箱_遗传算法实现详细步骤

(Matlab版本2014a)准备工作(研究函数)我们调用工具箱里专门测试遗传算法的最小值问题：我们先看看函数图像的性质，%%%%子函数代码function [y]=ras(x1,x2) [~

weixin_39989796·2022-11-27 02:26

Matlab在一张图上绘制多条拟合曲线，曲线颜色自定，显示指定图例

clearall;clc;x1=[2,1,2.3,2.2,1.2,2.4];x2=[6,7.6,8.6,7.8,6.6,8];y1=[10,11.2,13.2,13,12.4,12.7];y2=[6.5,6.7,7.8,6.6,8,9

Yyyyyq_lzs·2022-11-27 02:51

ASTER GDEM v3.0数据下载后，拼接

ASTERGDEMv3.0数据下载下来之后，我们拖到Arcgis里一看，就是一个个1°x1°的小方块，所以需要对其进行拼接。

bug嘛我经常写·2022-11-26 20:28

高斯消元法python编程_高斯消元法的Python实现

高斯消元法节约内存的算法：例1：用高斯消元法求解线性方程组：#-*-coding:utf-8-*-"""求解线性方程组：[12-33][x1]=[15][18-31][x2]=[15][-121][x3

weixin_39744240·2022-11-26 19:10

灰色预测（MATLAB）

可以点击查看链接查看清风老师视频讲解：清风数学建模：https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi一、案例背景二、基本思想三、GM（1，1）模型3.1原理介绍这里就是在讲由原始数据X0生成新数据X1

Wolves_YY·2022-11-26 18:25

机器学习——K-NN算法

此时我们有一个新的数据点x1，那么我们要把这个新的数据点x1分到哪一类呢？是

cdxSunny·2022-11-26 17:35

推荐频道

X1

笔记2深度学习 梯度和梯度法