theta

IBM Qiskit量子机器学习教程翻译：第四章 训练参数化量子电路

从数据中学习任意函数的任务在数学上表示为代价或者损失函数(也称为目标函数)f(θ⃗)f(\vec\theta)f(θ)的最小化，相对于参数向量θ⃗\vec\thetaθ。通常，在训练参数化量子电路
溴锑锑跃迁·2023-11-09 08:34

第二章： 多变量线性回归

本质上和单变量线性回归是一样的，单变量线性回归中theta0可以看做是乘上了x0，而x0恒等于1，这样也就可以把单变量也看做是多变量。例如下面这个例子：想要更加准确地预测房价就需要多考虑几个因素。
PyBigStar·2023-11-08 19:56

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢
不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

matlab实现5自由度雄克机器人的运动仿真

连杆ai−1a_{i-1}ai−1αi−1\alpha_{i-1}αi−1did_idiθi\theta_iθi0000θ1\theta_1θ110π/
Craipy·2023-11-07 12:35

希腊字母读音2019-03-18

：oumiga：aerfa：beta：gammer:delta:theta:epsilon:phi:zeta:lambda:xi
lijunmn·2023-11-04 11:50

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient）PuckWorldExampleSoftmax随机策略代码实践结果参考前言之前在【强化学习】09——价值和策略近似逼近方法中讨论过使用参数θ\thetaθ
yuan〇·2023-11-04 00:23

机器学习 之 线性回归 平方损失函数 和 梯度下降算法 公式推导

问题需要根据给出的散点拟合一个最佳的一次函数即：h=θ1x+θ0h=\theta_1x+\theta_0h=θ1
学习溢出·2023-11-03 14:00

Python 批量梯度下降 BGD 代码实现 笔记

回顾梯度下降流程#1初始化θ\thetaθ#2求gradient#3θt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•g#4ggg收敛批量梯度下降
Lu君·2023-11-03 12:16

【考研数学】概率论与数理统计 —— 第七章 | 参数估计（2，参数估计量的评价、正态总体的区间估计）

两个正态总体的双侧置信区间写在最后一、参数估计量的评价标准1.1无偏性设XXX为总体，(X1,X2,⋯ ,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)(X1,X2,⋯,Xn)为来自总体XXX的简单随机样本，θ\thetaθ
Douglassssssss·2023-11-02 05:27

python之拟合圆心及半径

目录1、公式推导2、代码实现1、公式推导2、代码实现importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefShow_Fig(X,Y,x,y,r):theta=np.arange
老歌老听老掉牙·2023-11-01 06:03

梯度下降法详解 笔记

梯度下降法详解笔记梯度下降法Gradientdescentalgorithmθt+1=θt−α•g\theta^{t+1}=\theta^{t}-\alpha•gθt+1=θt−α•gα\alphaα:
Lu君·2023-11-01 02:12

机器学习笔记（含图像处理）

代码：defgradientDescent(X,y,theta,alpha,iters):temp=np.matrix(np.zeros(theta.sha
鼎__·2023-10-31 08:28

线性回归(Linear Regression) Python实现

1.精简版本importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.计算costdefcost_function(data,x,y,theta0,theta1):m=
momentum_·2023-10-30 12:11

《机器学习公式推导与代码实现》chapter21-贝叶斯概率模型

贝叶斯概率模型1贝叶斯定理简介贝叶斯定理认为任意未知量θ\thetaθ都可以看做一个随机变量，对该未知量的描述可以用一个概率分布π(θ)\pi\left(\theta\right)π(θ)来概况，这是贝叶斯学派最基本的观点
Jiawen9·2023-10-28 17:44

多分类loss学习记录

2L-softmaxA-softmaxAM-softmaxL-softmax：基于softmax加入了margin，Wx改写为||w||||x||cos(角度)，将角度变为了m角度A-softmax：a=Angular，归一化||w||为1，b=0，W*x变成了cos(theta
weixin_43870390·2023-10-28 09:53

反向传播法（backpropagation）的基本原理

反向传播backpropagation,李宏毅神经网络的结构：loss（损失）的计算：L(θ)=∑n=1NCn(θ)L(\theta)=\sum_{n=1}^{N}C^{n}(\theta)L(θ)=n
星海浮生·2023-10-28 04:50

LND150 的 spice model

1CGDO=2.1716E-12+RD=40.0VTO=-2.0VMAX=1.0E8ETA=0.1+NFS=6.6E10TOX=1.0E-7LD=1.698E-9UO=862.425+XJ=6.4666E-7THETA
draracle·2023-10-26 20:01

希腊字母表

Αα：阿尔法AlphaΒβ：贝塔BetaΓγ：伽玛GammaΔδ：德尔塔DelteΕε：艾普西龙EpsilonΖζ：捷塔ZetaΕη：依塔EtaΘθ：西塔ThetaΙι：艾欧塔IotaΚκ：喀帕Kappa
化二缺·2023-10-26 20:47

金融计算②

参数如下：Ko=20,K1=40,So=30,K=30,r=0.1,theta=0.3,T=1.0,Nt=1000，蒙卡可能需要的参数Npath=20000，差分法需要的参数Nx=40（a
hyinxx·2023-10-24 00:16

运动学与雅可比矩阵举例

如图建立个连杆的坐标系，D-H参数如下表所示：连杆aalphadtheta1a100theta12a200theta23a300theta3对应的齐次矩阵是：Ti−1i(θi)=⎡⎣⎢⎢⎢cisi00
飘零过客·2023-10-23 19:51

CCF CSP题解：坐标变换（其二）（202309-2）

链接和思路OJ链接：传送门对于平面直角坐标系上的坐标(x,y)(x,y)(x,y)，定义如下两种操作：拉伸kkk倍：横坐标xxx变为kxkxkx，纵坐标yyy变为kykyky；旋转θ\thetaθ：将坐标
曹无悔·2023-10-23 09:34

FGPA实现基于cordic算法的反正切函数

y2)(x_2,y_2)(x2,y2)可以通过点(x1,y1)(x_1,y_1)(x1,y1)旋转来得到，根据givens旋转可以得到如下公式x2=x1∗cosθ−y1∗sinθx_2=x_1*cos\theta-y
亮子量子·2023-10-23 03:51

MLE＜=＞ KL

首先，回忆一下两者的定义:最大似然估计:θ^=arg⁡max⁡θL(θ∣X)\hat{\theta}=\arg\max_\thetaL(\theta\midX)θ^=argθmaxL(θ∣X)其中，L(
为啥不能修改昵称啊·2023-10-21 21:38

似然函数和贝叶斯的关系

似然函数什么是似然函数似然函数到底是L(θ∣x)L(\theta|x)L(θ∣x)还是L(x∣θ)L(x|\theta)L(x∣θ)似然函数和贝叶斯估计的关系是什么？
为啥不能修改昵称啊·2023-10-21 21:38

MSE=MLE, 似然函数和极大似然估计的关系

为了理解这一点，让我们从最大似然估计开始：[下面的β\betaβ其实就是我们平时常用的符号θ\thetaθ,即要学习的参数]考虑一个简单的线性回归模型：y=β0+β1x+ϵy=\beta_0+\beta
为啥不能修改昵称啊·2023-10-21 21:07

LaTex模板中使用\bm加粗公式字体时报错

LaTex模板中，打入如下文字：$\theta(\bm{v})$报错排查发现是\bm造成的在文件头处添加\usepackage{bm}即可加粗公式中的字体
果子火火·2023-10-19 18:37

[CF600E] Lomsat Gelral [树链剖分/树上启发式合并]

Θ(N2)\Theta(N^2)
_er·2023-10-19 06:20

python二次开发Solidworks：画砂轮

完全标注后生成旋转体，具体代码如下：importsympyassyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt'''x1,y1为第一条直线端点坐标(-10,0),theta_l1
老歌老听老掉牙·2023-10-18 23:31

gtsam的使用

例子1：3个位姿点和两个地标点Pose2(x,y,theta)Point2(x,y)CMakeListscmake_minimum_required(VERSION3.17)project(gtsam_test
杂七杂八的·2023-10-18 21:49

ggplot2 -- geom_linerange 函数的简单使用

example实现柱状图library(tidyverse)tibble(theta=seq(from=0,to=1,by=.1),prior=c(seq(from=0,to=.2,length.out
All_Will_Be_Fine噻·2023-10-16 12:40

【python OpenCV3.3 图像处理教程：直线检测、圆检测、对象测量、腐蚀、膨胀等形态学操作、数字验证码识别、人脸检测

1.直线检测HoughLineTransform：前提：边缘检测已经完成，基于霍夫变换1.1原理可以通过（theta，r）唯一表示一个点。
chairon·2023-10-16 08:31

【坐标变换】坐标系坐标变换简单推导--未完待续

如图所示，假设已知坐标系(X,Y)(X,Y)(X,Y)，旋转后的坐标系为(X′,Y′)(X',Y')(X′,Y′)，旋转角度为θ\thetaθ，假设点p在(X,Y)(X,Y)(X,Y)坐标系下为(x,y
CHH3213·2023-10-15 23:27

辞职回家30万炒期货，目标半年翻倍！（16）

PTA基本开始横盘震荡了，没啥可操作的，在犹豫，是要止盈，还是继续持有，毕竟到期还挺早的，Theta应该不大。先犹豫着吧，反正资金富裕的多，平了也没别的
随波竹留·2023-10-15 19:46

Halcon算子学习（Transformation）

角度Theta指变换的坐标系轴是正交的（Theta=0）或者倾斜的；如果|Theta|>兀/2，变换则包含了一个镜像（个人理解，这个地方可能有歧义）；角度Phi给出了变换的x轴关于原始x轴的旋
仙猫漫步·2023-10-15 18:52

机器学习算法进阶——回归算法

过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践AUC分类器指标手写理论线性回归理论线性回归y=ax+byi=θTx(i)+ε(i)y_i=\theta
糖糖Amor·2023-10-14 14:21

机器学习论文中常用的数学符号以及Latex

在机器学习中，损失函数通常用LLL表示，即：L(θ,D)L(\theta,\mathcal{D})L(θ,D)除了LLL以外，机器学习中的损失函数还有其他写法，具体取决于具体的问题和算法。
fun. 逗~·2023-10-14 10:24

希腊字母发音对照表

希腊字母大小写中文音译AlphaA,α阿尔法BetaB,β贝塔GammaΓ,γ伽马DeltaΔ,δ德尔塔EpsilonΕ,ε伊普西龙ZetaΖ,ζEtaH,η艾塔ThetaΘ,θ西塔lotaI,ι约塔KappaK
土豆西瓜胡萝卜·2023-10-13 17:47

LDA的java实现

1.参数解释返回的是theta其中迭代iterations次后，theta[k]=(nd[k]+alpha)/(ndsum+K*alpha)V：词典长度K：topic个数N：doc中词的个数nw[V][
吹洞箫饮酒杏花下·2023-10-12 16:56

极坐标和直角坐标的积分转换

如下图所示，当θ不变，ρ增大为ρ+Δρ(即ρ1)时\theta不变，\rho增大为\rho+\Delta\rho(即\rho_1)时θ不变，ρ增大为ρ+Δρ(即ρ1)时,面积的增量为：12θ(ρ+Δρ)
satadriver·2023-10-12 01:44

写matlab月亮代码

以下是一个简单的代码示例：%定义圆心坐标x0=0;y0=0;%定义半径r=1;%定义圆上的点数n=100;%计算圆上的点的坐标theta=linspace(0,2*pi,n);x=r*cos(theta
腐国喵小姐·2023-10-11 15:17

四维曲面如何画？matlab

clc;clearall[theta,phi]=meshgrid(linspace(0,pi,50),linspace(0,2*pi,50));z=cos(theta);x=sin(theta).
夜晓岚渺渺·2023-10-11 04:10

【六】sql 语言 -- 复杂查询与视图

sql复杂查询与视图利用SQL语言表达复杂查询(NOT)IN子查询相关子查询/非相关子查询θ\thetaθ-Some与θ\theta
一杯水果茶！·2023-10-11 04:54

4.3 Policy Iteration

4.3PolicyIterationimage.png个人理解，这个算法的主要思路是：（a）首先任意初始化一个策略，和一个值函数，（b）之后，通过PolicyEvaluation不断迭代值函数v(s)，直到近似收敛(untildelta<theta
rufuss·2023-10-10 20:57

极坐标系下的交换积分次序

极坐标系下的交换积分次序我把极坐标系下的交换积分次序总结为动静与静动之间的转换，下面通过一个例子感受一下ρ=1、ρ=1+cos⁡θ\rho=1、\rho=1+\cos\thetaρ=1、ρ=1+cosθ
Uncertainty!!·2023-10-09 02:18

合肥工业大学机器人足球仿真robcup作业三（python实现）附代码有注释

P5(0,-32),P6(0,32),P7(-30,-7),P8(-30,7),P9(30,7),P10(30,-7),G1(-52.5,0),G2(52.5,0)随机得到附近2点距离自己的信息(r,theta
起点_start·2023-10-07 02:51

最大子数组问题分治算法的C++实现以及对该问题分治与暴力算法性能交叉点的讨论

最大子数组问题分治算法的伪代码【Θ(nlg⁡n)\Theta(n\lgn)Θ(nlgn)】：FIND-MAXIMUM-SUBARRAY(A,low,high)ifhigh==lowreturn(low,
瑾颂·2023-10-06 12:53

机器学习笔记 -- 线性回归

J(θ1,θ2,...,θn)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta_1,\theta_2,...,\theta_n)=\frac{1}{2m}\sum_{i=
算法导航·2023-10-04 09:16

阵列导向矢量（Steering vector）推导

其实描述的是相邻接收天线之间的信号相位差，相位差进一步通过路程差反应出来，本文推导出均匀线阵（ULA）和均匀平面阵（UPA）天线阵列的steeringvector:ULA：相邻天线间的间距为ddd,入射夹角为θ\thetaθ
UncleWa·2023-10-03 04:27

单信号源与多信号源下的数字波束形成

单信号源与多信号源下的数字波束形成单一信号源MATLAB仿真验证多个信号源单一信号源假设来波方向为θ\thetaθ，波束平行照射，那么信号的导向矢量为：a(θ)=[1,ejkdsin(θ),...,ejk
Differoucius·2023-10-03 04:56

似然和概率

前言高斯在处理正态分布的首次提出似然，后来英国物理学家，费歇尔概率是抛硬币之前，根据环境推断概率似然则相反，根据结果推论环境P是关于x的函数，比如x为正面朝上的结果，或者反面朝上的结果，比如x=正面朝上的时候，概率θ\thetaθ
泰勒朗斯·2023-10-01 23:21
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