Y_音响技术第7页

机器学习【 SVM支持向量机算法】公式推导计算+详细过程（入门必备）

决策边界公式θTx+b=0\theta^Tx+b=0θTx+b=0**“支撑向量”到决策边界的距离公式**d=∣yi∣∣∣θ∣∣d=\frac{|y_{i}|}{||\th

SevenWilliam·2020-08-03 07:52

深入浅出SVM（支持向量机）

假如有一样本集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}D=\{(x_1,y_

lost-person·2020-08-02 23:02

TensorFlow2.x 学习笔记(五)神经网络与全连接层

DenseSequentialOutputy∈Rdy\inR^dy∈Rdyi∈[0,1]y_i\in[0,1]yi∈[0,1]tf.sigmoidyi∈[0,1],∑yi=1y_i\in[0,1],\sum{y_

IDrandom·2020-08-02 16:48

机器学习笔记12——感知机模型原理以及python实现案例

【数据集的线性可分性】给定一个数据集TTT={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN){(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_

珞沫·2020-08-02 14:16

Apache && Nginx Log的配置

access.log"common一般access的log比较多，将其配置成一天一个logCustomLog"|c:/server/apache/bin/rotatelogs.exelogs/access-%Y_

lk小楼·2020-08-01 13:27

Ubuntu 18.04 换国内源阿里源

#执行以下命令，\cp-f/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list_bak_`date+"%Y_%m_%d_%H_%M_%S"`;echo'debhttp:/

心飞路漫·2020-07-31 22:59

【CF1194E】 Count The Rectangles

题目题目描述Therearennsegmentsdrawnonaplane;theii-thsegmentconnectstwopoints(x_{i,1}xi,1,y_{i,1}yi,1)and(x_

CE自动机·2020-07-31 13:00

统计学知识回顾（四）

qq_40819816·2020-07-30 19:47

TCPdump指定时间或者指定大小进行循环抓取报文

抓取报文后隔指定的时间保存一次；2.抓取报文后达到指定的大小保存一次；本文就这两种情况给出tcpdump的使用方法1.抓取报文后隔指定的时间保存一次：tcpdump-ieth3-s0-G60-Zroot-w%Y_

lhwpysf·2020-07-29 20:41

运行tensorflow的例子，出现Process finished with exit code 3问题

按照手册学习到DeepMNISTforExperts时，出现test_accuracy=accuracy.eval(feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels

JT31520·2020-07-29 15:59

自动驾驶之车辆运动学与动力学模型

在惯性坐标系OXYOXYOXY下,(Xr,Yr)\left(X_{r},Y_{r}\right)(Xr,Yr)和(Xf,Yf)\left(X_{f},Y_{f}\right)(Xf,Yf)分別为车辆后轴和前轴轴心的坐标

HTL2018·2020-07-29 13:37

损失函数

损失函数（loss）：预测值（y）与已知答案（y_）的差距均方误差NN优化目标：loss最小=》自定义交叉熵均方误差(y-y_)的平方求平均数loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square

zwhfyy·2020-07-29 03:20

机器学习十大经典算法之朴素贝叶斯分类

分类问题从数学角度来说，分类问题可做如下定义：已知集合C=y1,y2,....ynC={{y_{1},y_{2},....y_{n}}}C=y1,y2,....yn和I=x1,x2,x3......xnI

小小谢先生·2020-07-29 00:36

[学习笔记]分类算法之朴树贝叶斯

朴树贝叶斯模型:\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}).....

hxxiaopei·2020-07-27 23:24

使用doxygen排版数学公式出错的解决方法

Undefinedcontrolsequence.l.77$y_{\mbox{test}}=\mathbb{E}[y_{\mbox{train}}]=x$?!

Rorschach·2020-07-27 23:26

metabase单点解决

/bin/bashLOG_FILE=/home/work/log/metabase/metabase_$(date'+%Y_%m_%d_%H_%M_%S').logexportMB_DB_TYPE=mysqlexportMB_DB_DBNAME

jiewuyou·2020-07-27 17:37

视觉slam14讲学习（二）之视觉校正和双目点云生成

，就是去畸变后的像素坐标------------>去畸变后的归一化坐标（x,y）2.由去畸变后的归一化坐标（x,y）--------------->计算得到去畸变前归一化坐标（x_distorted,y_

su扬帆启航·2020-07-27 12:25

class7--tensorflow:正则化

正则化缓解过拟合（不能很好的预测样本值，即训练的loss很小，但是测试的loss很大）正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化了训练数据的噪声（一般不正则化b）loss=loss（y与y_

木子若鱼·2020-07-16 00:33

Tensorflow自定义损失函数

importtensorflowastffromnumpy.randomimportRandomStatebatch_size=8#两个输入结点x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')y_

MrLeaper·2020-07-14 15:32

数据降维之PCA方法与python实现

基本数学知识向量内积：通过内积可以判断两个数据信息之间的相关性设两个向量：a1→=(x1,y1),a2→=(x2,y2)\overrightarrow{a_{1}}=\left(x_{1},y_{1}\

nono_x·2020-07-14 03:19

线性回归理论与sklearn使用回归例子

简单线性回归算法理论数据集：(xi,yi，i=1,2,3,4...,n)(x_{i},y_{i}，i=1,2,3,4...,n)(xi,yi，i=1,2,3,4...,n)线性模型：hθ(x)=θ0+θ1x

nono_x·2020-07-14 03:19

改进的欧拉（Euler）公式&四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)方法，解常微分方程初值问题

改进的欧拉（Euler）公式欧拉公式yn+1=yn+hf(xn,yn)n∈N\begin{array}{l}y_{n+1}=y_n+hf\left(x_n,y_n\right)n\inN\end{array

LengDanRan·2020-07-13 12:45

C++之 ostream详细用法

那么ostream有什么用呢，来看一个场景：classCPoint{public:CPoint(intx_,inty_):x(x_),y(y_){}intx,y;};这里定义了一个简单的类CPoint，

luoyayun361·2020-07-13 07:36

matlab欧拉法、改进欧拉法、龙格-库塔法，西电_计算方法与实习

第四次上机题，留给有缘人报告下载链接，不需要金币--->上机报告%习题7.2%函数y_=10.

aspiretop·2020-07-13 07:12

数值分析—四阶龙格库塔python复现

四阶龙格库塔公式y_(n+1)=y_n+h/6(K_1+2K_2+2K_3+K_4)K_1=f(x_n,y_n)K_2=f(x_n+h/2,y_n+〖hK〗_1/2)K_3=f(x_n+h/2,y_n+

DanielZzzsj·2020-07-13 00:11

Tensorflow搭建一个简单的神经网络

例如x=,y_=,w1=,w2=,a=,y=,3.反向传播：训练网络参数：定义损失函数，反向传播方法loss=，train_step=4.生成会话，训练steps轮例：生成如下图的神经网络模型#本函数模型没有反传

young_1995·2020-07-12 18:50

从零手写VIO(六)

的第六次作业进行总结文章目录三角化证明三角化问题证明y=u4为最优解三角化程序思路代码三角化证明三角化问题证明y=u4为最优解回顾我们的原始问题如下:求解D2n×4y4×1=0D_{2n\times4}y_

薛定猫的(⊙o⊙)…·2020-07-12 14:01

Latex公式mathtype公式复制到word等号不对齐问题

begin{align}\left(w^{*},b^{*}\right)&=\underset{(w,b)}{\arg\min}\sum_{i=1}^{m}\left(f\left(x_{i}\right)-y_

广西大学施文·2020-07-12 11:08

【机器学习】误差逆传播算法(反向传播算法)

给定训练集$D=\left\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})\right\},x_{i}\i

weixin_30343157·2020-07-12 05:59

机器学习中的高斯过程简介

本文符号的意义XXX:训练样本集输入特征yyy:训练样本对应的输出值X∗X_*X∗：待预测样本点输入特征y∗y_*y∗：带预测样本点的预测值KKK:核函数θi\theta_iθi：核函数的参数mmm:均值向量

slx_share·2020-07-11 23:14

matplotlib折线图的一种样式

dpi=200)plt.rcParams['xtick.direction']='in'#坐标轴刻度向内plt.rcParams['ytick.direction']='in'plt.ylabel('$y_

酒桶在你野区·2020-07-11 22:07

机器学习算法评价指标

线性回归算法的评测衡量标准∑i=1m(ytest(i)−y^test(i))2\sum_{i=1}^m(y_{test}^{(i)}-\hat{y}{_{test}^{(i)}})^2i=1∑m(ytest

xingyze·2020-07-11 16:20

ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named a

把下面的这行代码#计算交叉熵及其平均值cross_entropy=tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_,1))#改为

ajphsb0849·2020-07-11 01:05

tensorflow(2):神经网络优化(loss,learning_rate)

案例:预测酸奶的日销量,由此可以准备产量,使得损失小(利润大),假设销量是y,影响销量的有两个因素x1,x2,需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_,拟造数据集X,Y_,假设y_=x1+x2,为了更真实加一个噪声

weixin_30835933·2020-07-10 07:23

窄字节转换成宽字节 char转换成unicode

sizeof(char)*20);memset(pszCurrTime,0,sizeof(char)*20);time_tnow;time(&now);strftime(pszCurrTime,20,"%Y_

利威尔-斯密斯·2020-07-10 04:12

判断三点方向（顺时针或逆时针）

公式如下a×b=[ijkx1y1z1x2y2z2]=(y1z2−y2z1)i−(x1z2−x2z1)j+(x1y2−x2y1)ka\timesb=\begin{bmatrix}i&j&k\\x_{1}&y_

鸟哥01·2020-07-10 02:02

插补缺失数据的几种方法：《Statistical Analysis with Missing Data》习题4.15

{i1}yi1=1+zi1yi2=5+2∗zi1+zi2y_{i2}=5+2*z_{i1}+z_{i2}yi2=5+2∗zi1+zi2ui=a∗(yi1−1)+b∗(yi2−5)+zi3u_i=a*(y_

Kanny广小隶·2020-07-08 20:34

微积分学习笔记五：多元函数微积分

1、二元函数偏导数定义：设函数z=f(x,y)在点$(x_{0},y_{0})$的某邻域有定义，固定y=$y_{0}$，是x从$x_{0}$变到$x_{0}+\Deltax$时，函数的变化为$f(x_{

weixin_34256074·2020-07-08 17:43

zbb20170824 oracle expdp/impdp 导入导出数据

########'`date+%Y-%m-%d`'###################################################'echo"begintime:"`date+%Y_

weixin_30702413·2020-07-08 14:21

ubuntu 18常用优化配置笔记

#修改源为清华大学\cp-f/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list_bak_`date+"%Y_%m_%d_%H_%M_%S"`;echo'debhttp:

心飞路漫·2020-07-07 22:31

单缝衍射的相对光强分布matlab代码

.^2);disp("求出相对光强：")Y_=Y.

必修居士·2020-07-06 05:50

反思tensorflow实现RNN中遇到的问题

x=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,71],name='x_input')y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,1

刘大力_·2020-07-06 02:17

一起来复习Data Science：那些让人抓狂的回归分析

线性回归常见的线性回归基于以下模型：$$Y=\betaX+\epsilon$$简单最小二乘法回归最小二乘法实际利用的是残差控制，即$$argmin{RSS}$$其中RSS为：$$RSS=\sum{(y_

???Sir·2020-07-06 01:44

tensorflow global_step不自增一直为1解决

name__=='__main__':#这里都是在定义并没有初始化train_op,cross_entropy,accuracy,global_step,summary_op,init_op,y,x,y_

han963xiao·2020-07-05 17:00

为什么CNN需要固定输入图像的尺寸（CNN图像尺寸输入限制问题）

#输入图像x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])y_=tf.placeholder(tf.float32,[None,10])x_image=t

chang_rj·2020-07-05 15:52

Pytorch中的激活函数

中的每一个数据都是对x中所有数据的一个加权和再进行一轮“弯”（非线性的）的操作——y_=f(y。)，其中f()是

BBJG_001·2020-07-04 04:04

最小二乘法和线性回归的公式推导

一、一维线性回归一维线性回归最好的解法是：最小二乘法问题描述：给定数据集$D=\left\{\left(x_{1},y_{1}\right),\left(x_{2},y_{2}\right),\cdots

Peterxiazhen·2020-07-03 11:00

深度学习笔记（2）一个简单的分类器

np.random.rand(100,2)*6x2=np.random.rand(100,2)*-6x_=np.vstack((x1,x2))y1=np.ones((100,1))y2=np.zeros((100,1))y_

无事扯淡·2020-07-02 00:46

TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does not match type float64 of argument 'a

importtensorflowastfimportnumpyasnpbatch_size=8Seed=23455rdm=np.random.RandomState(Seed)x=rdm.rand(32,2)y_

forever0_0love·2020-07-02 00:19

TensorFlow 深度学习损失函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

在学习深度学习时，遇到一个疑惑，不同的训练场景使用的损失函数有所不同：有的训练场景A使用先softmax再交叉熵：#y为预测值；y_为标签值y=tf.nn.softmax(logits)cross_entropy

duanlianvip·2020-07-01 23:50

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