sigma 第19页

matlab中用转义符来输入希腊字母

Gamma，δ\delta，Δ\Delta，ξ\xi，Ξ\Xi，η\elta，ε\epsilong，ζ\zeta，μ\miu，υ\nu，τ\tau，λ\lamda，∧\Lamda，π\pi，∏\Piσ\sigma

Mario学习联盟·2020-09-16 18:41

莫比乌斯反演例题（双解）：bzoj 2045（Mobius）

传送门题解：左边最后一行好像写错了不好意思……sigma的变量是k利用莫比乌斯函数性质求解：#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;constintMAXN

嘉伟森的猫·2020-09-16 18:00

Bzoj2820:YY的GCD:莫比乌斯反演

题目链接：YY的GCD公式和上一题一样地推最后得到答案为令T=pd'，化简公式得到后面那个sigma可以线性筛筛出来，枚举素数贡献答案即可#include#include#include#include

TheWolfWhistlingSong·2020-09-16 17:16

莫比乌斯进阶：bzoj 2693 jzptab（Mobius）

最后一行括号里那个带sigma的式子设为f(D)，是一个积性函数（具体证明牵扯到狄利克雷卷积（两个积性函数的卷积也具有积性），懒得写了一大堆，我要碎觉(╯‵□′)╯︵┻━┻）。

嘉伟森的猫·2020-09-16 17:57

《神经网络与深度学习》课后习题四——前馈神经网络

邱锡鹏）：https://nndl.github.io/《神经网络与深度学习》官方课后习题交流：https://github.com/nndl/solutions习题4-1对于一个神经元σ(wTx+b)\sigma

信息门下赌狗·2020-09-16 08:33

fspecial 在MATLAB中的用法

fspecial这个函数的功能相当于给图像滤波，让图像变得模糊，常用格式有几种：h=fspecial(type)创建指定类型的二维滤波器，有一下几种type：h=fspecial(type,parameters,sigma

Tiffany小仙女·2020-09-16 06:47

高斯模糊算法（直接型）

为了便于说明，先假设模糊半径r=3，方差sigma=1.5，对应的像素矩阵为:141516242526343536简单一点的说，假设要对某个点进行高斯模糊，则把它视为中心点，坐标为(0,0)；然后根据其模糊半径的不同

moxi_baba·2020-09-16 04:33

机器学习——高斯过程

高斯过程所谓高斯，即高斯分布所谓过程，即随机过程高斯分布一维高斯p(x)=N(μ,σ2)p(x)=N(\mu,\sigma^2)p(x)=N(μ,σ2)高维高斯多元高斯分布——高斯网络x∈Rpx\in\

mh_mpc·2020-09-16 01:13

《应用多元统计分析》的马氏距离

E(x)=μ,V(x)=Σ>0,c为一整数，试证到μ的马氏距离固定为c的x集合，即{x:(x−μ)′Σ−1(x−μ)}=c2（2.3.6）\left\{x:{\left(x-\mu\right)}'\Sigma

最难的是想法·2020-09-16 00:47

python生成噪音数据存为CSV文件

2*pi的区间上生成100个点作为输入数据X=np.linspace(0,10,200,endpoint=True)Y=3*X+4#对输入数据加入gauss噪声#定义gauss噪声的均值和方差mu=0sigma

wangqianqianya·2020-09-15 23:12

2019.06.25【NOI2019】模拟（三维前缀和、三维差分、混合图求欧拉回路）

而显然sum=sigma(val[i][j][k]*(tot^w-(tot-x)^w))。tot表示所有能选的长方体，x表示这tot个长方体中有几个是包含(i,j,k)的。

chiyankuan·2020-09-15 22:05

【任意凸多边形的重心求解】

i][i+1](其中点的顺序为逆时针)分别求出这N个三角形的重心Ci和面积Ai(注意此处面积是有向面积,就是用叉乘求面积时保留其正负号)求出A=A1+A2+…+AN(同样保留正负号的代数相加)重心C=sigma

chagelo·2020-09-15 22:42

L1 loss 和 L2 loss

l1=sigma(|x1-x2|)L2就是二维空间向量的距离。假设有x，y轴的平面上有两个点：(x1,y1),(x2,y2)。现在求两个点的距离，高中数

weixin_33858485·2020-09-15 15:10

求高斯信道的信道容量信息论

clear,clc;%一维二元高斯信道的信道容量xn=8000;%定义点数m1=0;m2=1;%信号参数sigma1=0.38;sigma2=0.5;%高斯噪声参数xmin=min([m1-5*sigma1

weiweidyy·2020-09-15 11:38

51nod(1220 约数之和推式子反演+线性筛+杜教筛)

最后一个橙点点有一丢丢小错误sigma(q=[1,[n/d]).我还是自己再次按照上述过程首推一下(由于我的式子太丑啦T_T放在代码后面留着自己看)#include#inc

Helium_wild·2020-09-15 03:37

Android的智能数字多媒体播放器-dvico TVIX Xroid A1

(见下文)，但这里最根本的区别在于A1Xroid采用西格玛8656芯片组，由Sigma和DVICO共同开发新的终端产品目前在Android2.1上运行时，TVIXXroidA1将其释放之前升级到谷歌操作系统的

toskade·2020-09-15 01:16

[深度之眼机器学习训练营第四期]异常检测

密度估计如果随机变量XXX的概率分布函数满足f(x)=12πσexp⁡((x−μ)22σ2)f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(\frac{(x-\mu)

nudt_oys·2020-09-14 22:19

反向传播示例代码全解析

四个基本公式(1).输出层错误量的等式：δLj=∂C∂aLjσ′(zLj)δjL=∂C∂ajLσ′(zjL)\delta^L_j=\frac{\partialC}{\partiala_j^L}\sigma

J.zhang11·2020-09-14 20:42

Matlab各种随机数汇总

randn();%正态分布随机数R＝normrnd(MU,SIGMA)R＝normrnd(MU,SIGMA,m)R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n)注：正态分布只需要2个参数。

魏王天下·2020-09-14 18:06

LaTeX 中插入数学公式

一、常用的数学符号1、小写希腊字母\alpha\nu\beta\xi\gammao\delta\pi\epsilon\rho\zeta\sigma\eta\tau\theta\upsilon\iota\

weixin_30906425·2020-09-14 16:32

Java 高斯分布随机数

Java高斯分布随机数觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~用Random类中的nextGaussian()方法，可以产生标准正态分布的随机数，其中均值为0，方差为1.而对于N(a,σ2)N(a,\sigma

武科大许志伟·2020-09-14 15:46

[笔记整理] Task3-特征工程

特征工程定义常见的特征工程异常处理箱线图（或3-Sigma）分析特征归一化/标准化数据分桶缺失值处理特征构造特征筛选降维定义特征工程（Featureengineering）：（FromWikipedia

Scarlett_can·2020-09-14 15:34

可视化编程语言_可视化编程语言影响图

可视化编程语言Gephi和Sigma.js的网络可视化教程(AnetworkvisualizationtutorialwithGephiandSigma.js)Here’sapreviewofwhatwe

cumian8165·2020-09-14 13:37

顺芯ES7241ES7210 ES7242 高性能立体声单路音频ADC 24Bit 85dB 200kHZ音频

ES7241高性能立体声单路音频ADC24Bit85dB200kHZ音频特征•高性能多位delta-sigma音频ADC•100dB信噪比•-85dBTHD+N•3Vpp模拟输入•24位，8到200kHz

ES8388codec·2020-09-14 09:38

bzoj3143

肯定要求出每条边的期望经过次数然后可以转化为求边端点的期望次数这种做法我一开始接触是noip2013的初赛问题求解，是类似的思想当出现循环无法用dp解决时，我们考虑列方程设pi为点i的期望经过次数则容易得到pi=sigma

weixin_33743703·2020-09-14 08:13

差分约束系统

定义一下sigma(n)=A1+A2+A3+...+An.则Ai+...+Aj=sigma(j)-sigma(i-1).这样就可以求解了。

Pekary·2020-09-14 04:57

如何远程调试Android手机

工具准备硬件：PC测试机（win7），安装java环境软件：TeamViewer（https://www.teamviewer.com/zh...）TotalControl（http://tc.sigma-rt.com.cn

weixin_34352005·2020-09-14 02:24

Hedge fund Two Sigma hires Alfred Spector as Chief Technology Officer

阅读《数学之美》，作者提到AlfredSpector(先后担任IBM，Google主管研究的副总裁)，本想查下此人个人网站日后跟踪，结果意外又不惊讶的发现，此人在2015.10被TwoSigma挖走了。OpalesqueIndustryUpdate-TwoSigma,atechnology-driveninvestmentmanagerwithapproximately$28billioninas

Quant_Learner·2020-09-14 01:55

动态规划之背包问题

maxV=Σvixis.t.Σwixi≤Cxi=0or1\begin{matrix}&max~~V=\Sigma{v_{i}x_{i}}\\&s.t.

zhusf16·2020-09-13 23:32

【题解】Codeforces1238E. Keyboard Purchase 状压DP/子集DP

现在要求找到1到m的一个排列，使得Σ∣PSi−PSi+1∣\Sigma|P_{S_i}-P_{S_{i+1}}|Σ∣PSi−PSi+1∣最小，其中PcP_cPc表示字符c在排列中出现的位置。

Little_Fall·2020-09-13 19:49

六西格玛路上知行合一（转）

在2005年的6月，远在地球另一端的美的风扇也正式宣布：启动中国家电企业的第一个“6sigma”项目，并在前行的路上做到了知行合一。

clijovtbq401783153·2020-09-13 18:17

使用控件时提示"未声明标识符"的解决方法

有关控件引用的代码如下：enum{IDD=IDD_DIALOG1};DDX_Text(pDX,IDC_SIGMA,m_Sigma);DDX_Text(pDX,IDC_RATIOLOW,m_

野小不·2020-09-13 15:27

一分钟了解“matlab画高斯函数、高斯概率密度函数”

语法：y2=pdf('Normal',x,mu,sigma)范例x=[-20:0.1:20]y2=pdf('Normal',x,1,5)plot(x,y2)

一点点一滴滴·2020-09-13 09:38

多元数据分布——以及在MATLAB中的相关函数（《多元数据分析2012》笔记（2））

wangdi_37927·2020-09-13 09:58

利用 matlab 生成高斯随机数并展示

需求：设变量为aa的一组均值为0，标准差是2的高斯随机数normrnd(mu,sigma,m,n)函数生成服从正态分布(mu参数代表均值，sigma参数代表标准差)的随机数，m参数代表m行，n参数代表n

JonesZon·2020-09-13 08:06

matlab lognrnd 函数的用法

其用法可以用命令helplognrnd查看其语法格式为：举例R=lognrnd（mu，sigma，m，n）来说：这句话将生成m行n列的矩阵，其元素符合均值为mu标准差差为sigma的随机数列。

qq_40092987·2020-09-13 08:44

关于matlab提示“警告: 矩阵为奇异工作精度” 的问题

在自己编写基于手写数字多特征数据集的机器学习中的最小风险贝叶斯算法过程中，总是提示“警告:矩阵为奇异工作精度”虽然知道问题出在R{1,k}(i,j)=-1/2*(test{1,k}(i,s:e)-ave{1,j}(1,:))*inv(sigma

cccloudcloudy·2020-09-13 08:25

高斯函数的半高全宽（FWHM）与标准差（或者说均方根误差）的关系

要用到这个关系，先记在这里：对于高斯分布：FWHM=2×\times×sqrt(2×\times×ln2)×\times×σ\sigmaσ≈\approx≈2.355×\times×σ\sigmaσ

Hardcore–X·2020-09-13 08:34

MATLAB画高斯曲线

MATLAB画高斯曲线高斯曲线均值不同高斯曲线方差不同高斯曲线方差sigma=1,改变均值a（-6,0，+6）高斯曲线均值a=0,改变方差sigma(0.5,1,2,4)%===============

ShellCollector·2020-09-13 08:41

matlab 求解高阶张量n-mode(n-模式)奇异值

tenrand(n);%定义SS=A;%求解奇异值%本例中A.size=1\2\3\4%每一个循环分别为按照模式k=1\2\3\4展开fork=1:length(A.size)C=tenmat(A,k);%此处的Sigma

Fiz_BABY·2020-09-13 07:09

数据挖掘TASK3_特征工程

内容常见的特征工程包括：1、异常处理：通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；BOX-COX转换（处理有偏分布）；长尾截断；2、特征归一化/标准化：标准化（转换为标准正态分布）；归一化（抓换到[0,1

北海星·2020-09-13 03:50

hdu 5176 The Experience of Love(带权并查集+思维)

解法：sigma(maxVal[i]−minVal[i])=sigma(maxVal)−sigma(minVal);所以我们分别求所有两点路径上的最大值的和，还有最小值的和。再相减就可以了。

hadis_fukan·2020-09-12 23:58

统计学基础(三)：抽样分布定理

此为本人学习笔记，不具备参考价值，禁止任何形式的传播定理一：设X1,X2,…,XnX_1,X_2,\dots,X_nX1,X2,…,Xn是来自总体N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)N(μ,σ2

筑梦新时代·2020-09-12 21:16

BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNormalization和GroupNormalization四者的比较

)、GroupNormalization(GN)从公式看它们都差不多：无非是减去均值，除以标准差，再施以线性映射：y=γ(x−μ(x)σ(x))+βy=\gamma(\frac{x-\mu(x)}{\sigma

do.ris·2020-09-12 20:32

概率论第五章——数理统计三大分布

设X1∼N(μ,σ2),X2∼N(μ,σ2),则（X1+X2）∼(μ,σ2∗2)X1+X22∼(μ,σ22)设X_1\simN(\mu,\sigma^2),X_2\simN(\mu,\sigma^2),

wxdoop·2020-09-12 20:11

样本均值的抽样分布的均值问题

目的本文用来解释下面这句话（本人对下面这句话的逻辑一开始是不接受的，故而写文记录，以分享个人的逻辑理解）：xˉ\bar{x}xˉ落在μ\muμ的2个σxˉ\sigma_{\bar{x}}σxˉ左右范围的概率等价于

Zetaa·2020-09-12 19:11

各种各样的分布函数-多维正态分布

首先了解一下二维正态分布(没有学概率论正态分布了解限于高中知识)二维正态分布设(X,Y)设(X,Y)设(X,Y)~N(μ1,σ12;μ2,σ22;ρ)N(\mu_1,\sigma^2_1;\mu_2,\

Costwen·2020-09-12 18:46

“3sigma"法则，上alpha分位点

正态分布若连续型随机变量XXX的概率密度为f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2,−∞<x<∞f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu

阿巫兮兮·2020-09-12 18:28

7.n步自举n-step bootstraping--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

前言n-stepTD预测n-stepSarsan-step离线策略学习*带控制变量的per-decision方法n-step树备份算法（无重要性采样的off-policy）统一的算法：n-stepQ(sigma

EdenJin·2020-09-12 16:09

matlab 实现贝叶斯分类器

http://blog.csdn.net/anneqiqi/article/details/59666980贝叶斯分类器这里再说贝叶斯分类器的设计步骤：1.对每个簇的数据求均值mu和协方差矩阵sigma2

juice_panda·2020-09-12 14:58

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