theta

机器学习之用bp神经网络实现手写数字识别

importscipy.ioassioimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportclassification_report######################################计算给定theta
yingxin~·2023-01-04 18:20

UR3机器人雅克比矩阵

只要我们知道机器人的结构以及每个关节的位置（旋转关节的角度或者移动关节的平移），就可以求出末端执行器的位姿，即末端执行器的位姿和关节位置有如下关系：x⃗=f(θ⃗)(1)\vec{x}=f(\vec\theta
G_Summer_Song·2023-01-04 14:27

速度与雅克比矩阵

首先建立关于雅克比矩阵的函数function[J,T]=puma560_jacobian(theta)%symsq1q2q3q4q5q6q1=theta(1)/180*pi;q2=theta(2)/180
走在认知的路上·2023-01-04 14:27

机器人中的数值优化|【一】数值优化基础

不失一般性，对于所有的凸集，其线性组合点都位于凸集内部：∑θixi∈X∑θi=1,θi≥0,∀θi\sum\theta_{i}x_{i}\inX\\\sum\theta_i=1,\theta_
影子鱼Alexios·2023-01-04 13:19

zernike matlab实现,请教zernike矩matlab程序

%[A_nm,zmlist,cidx,V_nm]=zernike(img,n,m)计算Zernike矩%V_nm为n阶的Zernike多项式，定义为在极坐标系中p，theta的函数%cidx表示虚部值%
Jun保屋·2023-01-04 10:27

正态分布 --- 绘图

如果随机遍历x具有均值μ\muμ和方差θ2\theta^2θ2,其正态分布概率密度函数如下：p(x)=12πσ2exp(−12σ2(x−μ)2)p(x)=\frac1{\sqrt{2\pi\sigma^
nanbeibie·2023-01-03 08:44

for 循环 IndexError: index 5 is out of bounds for axis 0 with size 4

在定义costfunction时代码是这样的：defCost(x,y,theta0,theta1):j=0m=len(x)foriinrange(m):h=theta0+theta1*x[i]j+=(h-y
zhangt766·2023-01-02 14:23

nlp中的对抗训练操作

nlp常用的对抗训练有FGM、PGD以及FreeLB对抗训练的公式对抗训练的经典公式如下mθinE(Z,y)∼D[maxL∣∣δ∣∣≤ϵ(fθ(X+δ),y)]\underset{\theta}minE
唐僧爱吃唐僧肉·2023-01-02 13:37

最大似然和贝叶斯参数估计

Bayesianestimation假设参数是随机变量，估计参数分布的参数–最大似然求出具体的参数，贝叶斯求的是参数的分布最大似然估计假设概率密度函数p(x∣ωi,θi),θip\left(x\mid\omega_i,\theta_i
寂静的以·2023-01-02 12:09

统计信号估计 (二) 最小方差无偏估计量（MUV）的线性模型

线性模型可以表示为：x=Hθ+w\bf{x=H\theta+w}x=Hθ+w其中θ\thetaθ为待估参数，均为向量。当然，这里的MVU估计量也可以被称为BLUE，即最佳线性无偏估计量。
肆拾伍·2023-01-02 11:44

MVU估计量之BLUE（1标量）

MVU估计量即使存在也无法求出，比如在不知道数据的PDF的情况下------之前在CRLB和利用充分统计量求MVU的方法中，CRLB的思路大概是在满足PDF的正则条件下，利用等式成立的条件lnp(x;theta
UncleWa·2023-01-02 11:13

蒙特卡洛策略梯度（REINFORCE算法）及其改进

当智能体完成一个Episode后，再利用获得的数据（或轨迹）进行智能体参数θ\thetaθ的更新。即一个Episode，参数更新一次。根据轨迹数据，
修行僧yicen·2023-01-01 20:58

【深度强化学习】Policy Gradient算法

PolicyGradient算法TrajectoryTrajectory表示一个回合的状态-动作序列，记为τ\tauτ,其发生的概率记为pθ(τ)p_{\theta}(\tau)pθ(τ)，计算公式如上图所示
FPGA硅农·2023-01-01 20:25

策略梯度(Policy Gradient)算法学习

假设策略的待学习参数为θ\thetaθ，则在ttt时刻、状态sss和参数θ\thetaθ下选择动作aaa的概率为π(a∣s,θ)=P
修行僧yicen·2023-01-01 20:55

变分推断|机器学习推导系列（十四）

：p(x^∣x)=∫θp(x^,θ∣x)dθ=∫θp(x^∣θ,x)p(θ∣x)dθ=x^与x独立∫θp(x^∣θ)p(θ∣x)dθ=Eθ∣x[p(x^∣θ)]p(\hat{x}|x)=\int_{\theta
酷酷的群·2023-01-01 20:53

机器学习——变分推断

对于x^\hat{x}x^这样的新样本，需要得到：p(x^∣X)=∫θp(x^,θ∣X)dθ=∫θp(θ∣X)p(x^∣θ,X)dθp(\hat{x}|X)=\int_\thetap(\hat{x},\theta
DCGJ666·2023-01-01 20:50

神经网络：《机器学习》第五章

神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应，神经网络中的每个神经元的模型是f(∑wixi−θ)f(\sumw_ix_i-\theta
_森罗万象·2023-01-01 15:23

吴恩达机器学习—— 六、逻辑回归（Logistic Regression）

当hθ(x)>=0.5{h_\theta}\left(x\right)>=0.5hθ(x)>=0.5时，预测y=1y=1y=1。
天天152·2023-01-01 13:50

吴恩达机器学习笔记week6——逻辑回归 Logistics Regression）

Classification6-2.假设陈述HypothesisRepresentation6-3.决策界限decisionboundary6-4.代价函数Costfunction——拟合逻辑回归，得出模型参数theta6
Saulty·2023-01-01 13:44

随机梯度下降法matlab程序,梯度下降、随机梯度下降、方差减小的梯度下降(matlab实现)...

梯度下降代码：function[theta,J_history]=GradinentDecent(X,y,theta,alpha,num_iter)m=length(y);J_history=zeros
董玉环·2023-01-01 11:15

再读线性回归 Linear Regression (随机梯度下降)

1.梯度下降的局限线性回归算法旨在创建一个多项式函数hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)来预测新样本xnewx^{new}xnew的标签值ynewy^{new}ynew。
chikily_yongfeng·2023-01-01 11:38

12 决策树算法

决策树算法特点:可以处理非线性的问题可解释性强，没有方程系数θ\thetaθ模型简单，模型预测效率高ifelse2、DecisionTreeClassif
处女座_三月·2023-01-01 08:16

三维向量求夹角(0-360)

规定Z轴的正方向是（0，0，1）从a->b做法向量；a和b的法向量与Z轴正向的积，积大于0，同向，夹角为正；积小于0，反向，夹角为负，这里要求0-360，所以夹角为2*pi-theta；doubleCross
4月16！·2022-12-31 17:59

【Keras】各个优化器的介绍与使用（动量优化，Nesterov， AdaGrad，RMSProp，Adam和Nadam优化）

更快的优化器动量优化梯度下降通过直接减去权重的成本函数J(θ)J(\theta)J(θ)的梯度乘以学习率（ΔθJ(θ)\Delta_{\theta}J(\theta)ΔθJ(θ)）来更新权重θ\thetaθ
沐兮Krystal·2022-12-31 15:00

机器学习笔记之EM算法(四)广义EM

回顾：引如隐变量与EM算法的本质引入EM算法本质上是基于频率学派的思想，针对概率模型P(X∣θ)P(\mathcalX\mid\theta)P(X∣θ)中模型参数θ\thetaθ的估计问题。
静静的喝酒·2022-12-31 11:07

[持续学习] Fisher信息矩阵与EWC

EWC1.数学推导2.如何计算Fisher信息矩阵一、前置知识1.得分函数score/informantscore/informant定义为对数似然函数关于参数的梯度：s(θ)≡∂log⁡L(θ)∂θs(\theta
小声逼逼·2022-12-31 10:12

具有角度和时间约束的导弹最优全弹道设计（源代码）

35m/s快速爬升%指令偏航角为-45degclearclc%---------------------导弹参数设置-----------------------V=260;%单位：m/s，导弹飞行速度theta
51星系·2022-12-30 21:30

cartographer_ceres_scan_matcher_2d

最终目标要求最优的T=(Tx,Ty,Tθ)T=(T_x,T_y,T_{\theta})T=(Tx,Ty,Tθ)通过优化求解。常数2不影
古路·2022-12-30 07:07

matlab的特殊字符

matlab中特殊字符,上标和下标关于matlab中特殊字符,上标和下标‘T=25\circC’，(摄氏度)下标用_(下划线)上标用^（尖号）希腊字母等特殊字符用α\alphaβ\betaγ\gammaθ\thetaΘ
qq_45850456·2022-12-29 22:31

tf.keras.optimizers.Adam函数

beta_1=0.9,beta_2=0.999,epsilon=1e-07,amsgrad=False,name='Adam',**kwargs)函数说明Adam函数定义了参数更新的方式，模型参数θ\thetaθ
不负韶华ღ·2022-12-29 15:51

均匀面阵方向图仿真（七）

源代码%function[F]=Beam_F(theta0,fine0,c,f,d,M,N,theta,fine)%-------------------均匀面阵方向图的画法clearall;closeall
ML__LM·2022-12-29 00:25

相控阵天线面阵方向图（三种表示方法）

%%%%clc;closeall;clearall;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%参数设置%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%theta
ML__LM·2022-12-29 00:16

html求相关系数,协方差矩阵的求法例题 %%协方差矩阵C转化相关系数

(1)取列向量c和s,分别以cos(theta_i)和sin(theta_i)为分量那么原来的矩阵是I+XY^T,其中X=[c,s],Y=[s,c]利用Sylvester恒等式det(I+XY^T)=det
叶飞影·2022-12-28 20:37

机器学习——入门基础（神经网络）

p=7&share_source=copy_webM-P神经元M-P神经元是模拟生物行为的数学模型，接收n个输入，并且给各输入增加权重，计算加权和，然后和自身的阈值theta进行减法比较，最后经过激活函数处理
友培·2022-12-28 12:14

【吴恩达机器学习笔记】第五章 神经网络学习

【吴恩达机器学习笔记】第五章神经网络学习1、神经网络模型我们将一个神经元模拟成一个逻辑单元，下图表示对hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)进行计算的神经元，黄色圆圈代表一个神经元，蓝色圆圈代表树突或轴突传输的信号
毕君郁·2022-12-28 12:13

线性回归两种实现

线性回归1.梯度下降法hθ(x)=θTx=∑i=0n(θixi)h_{\theta}(x)=\theta^Tx=\sum_{i=0}^n(\theta_ix_i)hθ(x)=θTx=i=0∑n(θixi
Yd7am·2022-12-28 07:49

机器学习-批量梯度下降（BGD）

二、代码1.实例1代码如下（示例）：#y=theta0+theta1*x---->x0=1
笔下万码生谋略·2022-12-27 15:38

旋转轴、旋转矩阵、四元数之间相互转换

1.旋转轴To四元数假设某个旋转是绕单位向量n=[nx,ny,nz]n=[n_x,n_y,n_z]n=[nx,ny,nz]进行了角度为θ\thetaθ的旋转，那么这个旋转的四元数形式为:q=[cosθ2
丁路人·2022-12-27 11:31

梯度下降法实现线性回归

repeatuntilconvergence{θj:=θj−α∂J(θ0,θ1)∂θj(forj=0andj=1)\theta_{j}:=\theta_{j}-\alpha\frac{\partialJ
paradise smile·2022-12-27 07:44

二维旋转矩阵

如上图所示，蓝色线绕着O点旋转θ\thetaθ角度到绿色线。假设蓝色线为lll，绿色线为l′l'l′。
Atom_QQ2022313691·2022-12-26 15:01

二维刚体变换

坐标系旋转1.3使用Eigen2.误差公式2.1SBA2.2SPA3.参考1.二维旋转矩阵1.1向量旋转  二维世界坐标系中任一向量OP=(x,y)OP=(x,y)OP=(x,y)绕原点逆时针旋转θ\thetaθ
qq_26697045·2022-12-26 15:00

神经网络参数梯度的计算方式

为什么这么说，因为方向导数=cos(\theta)×梯度，而\theta是方向导数的方向和梯度方向的夹角。所以，所有的下降方向中，梯度方向下降的最多。
陈纪建·2022-12-26 10:58

music波束形成matlab_4G和5G移动通信系统中的波束成形技术：阵列天线的波束方向图...

那么，theta(角度)代表什么？
weixin_39586915·2022-12-25 23:00

UR3机械臂正逆运动学详解及c++完整代码

目录D-H参数表正运动学公式推导代码测试逆运动学准备工作求解θ1\theta_{1}θ1求解θ5\theta_{5}θ5求解θ6\theta_{6}θ6求解θ2\theta_2θ2、θ3\theta_3θ3
双珵·2022-12-25 22:47

matlab制作彩色圆盘

matlab制作彩色圆盘clear;clc;closeall;%%微信公众号：海洋与大气科学theta=[0:0.01:2*pi,2*pi];forni=49:65clearcolorifni==2color
海洋与大气科学·2022-12-25 14:42

极大似然估计原理与实例

一般步骤：根据样本的概论分布，写出样本的联合概率似然函数对似然函数取对数求导解对数似然方程实例-掷硬币实验在掷硬币实验中，估计出现证明向上的概率θ\thetaθ\qqua
未央君@·2022-12-25 08:47

论文阅读笔记《Generating Classification Weights with GNN Denoising Autoencoders for Few-Shot Learning》

整个网络结构分成特征提取网络F(⋅∣θ)F(\cdot|\theta)F(⋅∣θ)和分类器网络C(⋅∣w)C(\cdot|w)C(⋅∣w)两个部分
深视·2022-12-24 20:23

SVM——支持向量机（一）

1.分类的边缘间隔（Margin）1.1分类器以逻辑回归为例，hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTx\displaystyleh_\theta(x)=g(\theta^Tx)=\frac{1}{1+
有梦想的雨·2022-12-24 14:43

机器学习——逻辑回归

Regularization)正则化代价函数正则化梯度下降拟合效果源数据散点图如下：看看决策边界：sigmoid激活函数逻辑回归的输出变量范围始终在0和1之间，回归模型的假设是:hθ=g(θTX)h_\theta
翫淍·2022-12-24 08:02

【机器学习算法】逻辑回归为什么叫逻辑回归

从sigmoid函数引出同多元线性回归一样，逻辑回归也具有它的函数表达式：hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTxh_{\theta}(x)=g\l
helton_yan·2022-12-24 08:29
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