y2

深度学习1---最简单的全连接神经网络

如果有兴趣看推导，建议保存下来跟推导一起看)：它的前向传播计算过程非常简单，这里先讲一下：前向传播Y1=f(W(1)11X1+W(1)12X2+K1)Y1=f(W11(1)X1+W12(1)X2+K1)Y2
DemonHunter211·2022-12-04 05:23

偏差-方差分解 Bias-Variance Decomposition

设希望估计的真实函数为f=f(X)但是观察值会带上噪声，通常认为其均值为0Y=f(X)+ϵ,E[ϵ]=0假如现在观测到一组用来训练的数据D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}那么通过训练集估计出的函数为
yncxcw123·2022-12-03 22:16

matplotlib设置坐标轴

范围plt.xlim((-1,2))plt.ylim((-2,3))plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')plt.plot(x,y2
陈陈的糖罐子·2022-12-03 21:03

卷积神经网络基础补充

一、输出的计算参数解释：x1,x2表示第一层输入；中间代表隐层，隐层有三个节点；y1,y2为最后一层输出层。中间sigmoid
qq_1418430025·2022-12-03 13:31

python实现NMS算法

大于阈值的框重复2，直至候选框为空NMS算法python代码实现defnms(boxes,iou_thres):"""非极大值抑制"""x1=boxes[:,0]y1=boxes[:,1]x2=boxes[:,2]y2
chen1xixi·2022-12-03 08:22

什么是冲激函数、时域卷积、冲激响应以及频响曲线

即y1(n)=T[a1x1(n)],y2(n)=T[a2x2(n)]y_1(n)=T[a_1x_1(n)],y_2(n)=T[a_2x_2(n)]y1(n)=T[a1x1(n)],y2(n)=T[a2x2
王小二_Leon·2022-12-03 06:58

echarts图表的大小调整的解决方案

具体设置：grid:{x:25,y:45,x2:5,y2:25,borderWidth:1,},部分代码展示：tooltip:{trigger:"axis",},xAx
清水·2022-12-02 21:46

【机器学习】核函数

一般来说，对给定的一个训练数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_n,y_n)\}D={(
不牌不改·2022-12-02 17:01

常用的仿真算法总结

设一阶微分方程组为:Y˙=F(t,Y)\mathbf{\dot{Y}=F}(t,\mathbf{Y})Y˙=F(t,Y)式中,Y=(y1,y2,..yn)T\mathbf{Y}=(y_1,y_2,..y_n
赛亚茂·2022-12-02 17:36

LSTM系列的梯度问题

神经网络开始神经网络包括前向过程和后向过程，前向过程定义网络结构，后向过程对网络进行训练（也就是优化参数），经过多轮迭代得到最终网络（参数已定）我们先来分析一个非常简单的三层神经网络：数据集D=(x1,y1),(x2,y2
jcsyl_mshot·2022-12-02 15:53

R语言中基于聚类的离群点挖掘

1.读取数据datay_lable)y1=y[-sub]y2=y[sub]plot(1:length(y),y,xlim=c(0,length(y)),xlab=paste("样本点","(dist="
weixin_34236497·2022-12-02 15:10

Python天空颜色渐变

形如[x1,y1,x2,y2]或[(x1,y1),(x2,y2),…]fill：线的颜色width：线宽joint：一系列线之间的连接类型。
dalong10·2022-12-02 12:46

[C++] Kmeans算法实现

计算坐标均值，更新中心点；4.循环2、3两步，直到达到指定的循环次数或者满足退出循环条件时（如每次循环中心点移动距离小于某个值），退出循环.讲一下题目输入序列坐标和聚类数k：[(x1,y1),(x2,y2
Zeehoy·2022-12-01 21:10

一元一次线性回归详解

百度百科的解释是：指研究一组随机变量(Y1，Y2，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。通俗的讲就是我们研
一直有梦想的兔子·2022-12-01 10:49

YOLO v3源码详解

，将图片调整为RGB格式，并进行padding操作，将图片大小调整为640*640标签的处理首先读取标签文件，由于图像经过了padding，首先，需要对真实框进行调整，并将真实框由（x1,y1,x2,y2
樱花的浪漫·2022-12-01 04:33

曼哈顿距离（Manhattan Distance）

例如在平面上，坐标(x1,y1)的i点与坐标(x2,y2)的j点的曼哈顿距离为
Always0110·2022-12-01 00:48

深度学习softmax与多层感知机分类模型

真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为y1,y2,y3y_1,y_2,y_3y1,y2,y3。我们通常使用离散的数值来表示类别。
一名小菜鸟的学习之路·2022-11-30 17:59

Python第二弹~

矩形面积交：给出两个矩形的两个相对顶点，计算他们的香蕉面积if__name__=="__main__":x1,y1,x2,y2=map(float,input().split())x3,y3,x4,y4
Jkkkkkkkkkkkk·2022-11-30 13:19

目标检测前言——YOLO

我们要求检测器输出5个value：物体类别class、boundingbox左上角坐标x1、boundingbox左上角坐标y1、boundingbox右下角坐标x2、boundingbox右下角坐标y2
章魚.·2022-11-30 04:38

向量的内积与外积

即：若a=(x1,y1),b=(x2,y2)，则a·b=x1·x2+y1·y2设a、b为非零向量，则①设e是单位向量，且e与a的夹角为θ，则e·a=a·e=|a||e|cosθ②a⊥b=a·b=0③当a
tomatotian·2022-11-29 18:25

向量的内积外积与其几何意义

一、点乘（内积）有向量a⃗=(x1,y1)，b⃗=(x2,y2)\veca=(x_1,y_1)，\vecb=(x_2,y_2)a=(x1,y1)，b=(x2,y2)，夹角为θ\thetaθ，内积为：a⃗
万俟淋曦·2022-11-29 18:50

CDMA向量内积的计算

CDMA向量内积的计算在平面坐标上，有A点和B点，A点坐标是(x1,y1)(x_{1},y_{1})(x1,y1)，B点坐标是(x2,y2)(x_{2},y_{2})(x2,y2)。
吓一跳你·2022-11-29 18:50

机器学习基石课程学习笔记(一)：机器学习的组成

以上是用抽象化的符号来表示机器学习：输入：X（用户申请信用卡时填写的个人信息）输出：Y（要不要给借贷者办理卡）目标函数fX->Y：未知的将X到Y的映射，也就是需要通过机器学习去拟合的函数dataD{（x1,y1）,(x2,y2
Mr . 孤独患者·2022-11-29 11:38

线性模型--线性回归、岭（脊）回归、lasso回归

1、线性回归给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}D=\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})\}D={(x1,y1
yyliunianyy·2022-11-29 09:14

朴素贝叶斯分类算法详解与Python实现

目录一、贝叶斯决策论二、朴素贝叶斯三、Python实现一、贝叶斯决策论  对于一个多分类任务，假设有标签y={y1,y2,...,yn}y=\{y_1,y_2,...,y_n\}y={y1,y2,...
qq_43116030·2022-11-28 22:17

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

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

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,y1),(x2,y2
阿_边·2022-11-27 03:06

matlab画简单曲线，并进行标注、图例、加网格，等操作

程序如下：x=0:0.001:2*pi;%创建时间序列y1=0.5*sin(x);%创建正弦曲线y2=cos(x);%创建余弦曲线%画对应线宽plo
zlishuang·2022-11-27 02:57

Python绘图（模板）

固定代码模版2D绘图折线图importmatplotlib.pyplotasplt#上一行代码也可替换为importpylabaspltx=[1,2,3]#各个点的横纵坐标y=[5,7,4]x2=[1,2,3]y2
牛哥带你学代码·2022-11-27 02:27

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

Python 绘图

np.linspace(-1,1,50)#[-1,1]内均匀取50个点y1=2*x+1y2=x**2plt.plot(x,y1)#以x为横坐标，y为纵坐标作图，直线/平滑曲线连接plt.scatter(x,y2
Stay--hungry·2022-11-27 02:46

Matlab多条曲线标注某几条曲线的图例 (legend函数)

1、绘制多条曲线x=0:pi/100:2*pi;y1=sin(x);y2=sin(x-0.25);y3=sin(x-0.5);y4=sin(x-0.75);y5=sin(x-1);y6=sin(x-1.25
一只努力向上的佳佳怪·2022-11-27 02:46

数字图像处理-算法学习

阀值运算原理：若FX时f=255;效果：草图的感觉3.窗口运算原理：类似阀值运算，不过分三段，中间的一段不变；效果：能去掉背景4.灰度拉伸原理：若xx2则f=(255-y2)/(255-x2)*(x-x2)+y2
andy891218·2022-11-26 14:42

labelme标记的文件转换为yolov5格式

importjsonimportosdefconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2=box[2]y2=box[3]center_x=(x1+x2)*0.5/img_size
AphilGuo·2022-11-26 12:36

将labelme标注的json文件转换成txt文件

importjsonimportos"""Computer:2Headdown:1Headup:0Text:3"""defconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2=box[2]y2
不会写代码的ppl·2022-11-26 12:34

最小二乘法与极大似然估计

已知NNN组数据D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}{D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(
luxurie·2022-11-26 11:40

python error: (-215:Assertion failed)

问题出现在这两行：crop_img=img[y1:y2,x1:x2]cv2.imwrite(os.path.join(save_dir,new_jpg_name),crop_img)完整报错：cv2.error
悟空不是猴子·2022-11-26 10:53

error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'解决办法

当代码为img1=img[y1:y2,x1:x2]img1=cv2.resize(img1,(64,128),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)cv2.imwrite(“C:\
Kyle Sirius·2022-11-26 10:51

机器学习-（手推）线性回归-最小二乘法（矩阵表达）、几何意义

：数据介绍：D{(x1,y1),(x2,y2),......
M鱼小刀·2022-11-26 07:02

基础学习 3_YOLO、VOC的数据格式转换

general.pyYOLO数据格式说明yolo标注格式保存在.txt文件中，一共5个数据，用空格隔开，举例说明如下图所示：数据格式转换假设图像的宽和高（真实宽高）分别为w、h，bbox的左上角坐标为(x1,y2
zxm_·2022-11-26 00:55

Pytorch torch.mean()的简单用法

torch.Tensor([1,2,3,4])x2=torch.Tensor([[1],[2],[3],[4]])x3=torch.Tensor([[1,2],[3,4]])y1=torch.mean(x1)y2
xiongxyowo·2022-11-25 22:52

求不规则四边形的面积

在上述四边形中，A（x1，y1），B（x2，y2），C（x3，y3）和D（x4，y4）是顶点。
那年聪聪·2022-11-25 16:12

Task04条件随机场

给定X=(x1,x2,…,xn),Y=(y1,y2,…,yn)X=(x_1,x_2,\dots,x_n),Y=(y_1,y_2,\dots,y_n)X=(x1,x2,…,xn),Y=(y1,y2,…,yn
joejoeqian·2022-11-25 16:03

各种IOUloss的pytorch实现

ReturnstheIoUofbox1tobox2.box1is4,box2isnx4box2=box2.t()#Getthecoordinatesofboundingboxesifx1y1x2y2:#x1,y1,x2,y2
Alphapeople·2022-11-25 10:10

【pytorch】2.2 pytorch 自动求导、 Tensor 与 Autograd

目录一、计算图二、自动求导要点三、标量反向传播的计算四、使用Tensor及Autograd实现机器学习1）先来造一批数据，作为样本数据x和标签值y2）定义一个模型y=wx+b,我们要学习出w和b的值，用来你拟合
Enzo 想砸电脑·2022-11-25 04:55

python如何求解微分方程,如何使用Python内置函数odeint求解微分方程？

y'+(6x-8)y=0,y(0)=2,y'(0)=3theansshouldbey=2*exp(2*x)-x*exp(-x)hereismycode:defg(y,x):y0=y[0]y1=y[1]y2
陶亦心·2022-11-25 04:25

VOC格式标签转YOLO格式

VOC转Yolo格式代码:importosimportxml.etree.ElementTreeasET#将x1,y1,x2,y2转换成yolo所需要的x,y,w,h格式defvoc_to_yolo_wh
qq_52217283·2022-11-24 23:10

西瓜书第三章线性模型（线性回归和对数几率回归）

1.线性回归问题定义：给定数据集D=(x1,y1),x2,y2,......,(xm,ym)D={(x_1,y_1),x_2,y_2,......,(x_m,y_m)}D=(x1,y1),x2,y2,.
x@临霖·2022-11-24 22:15

使用openCV python绘制实心旋转的矩形

题目：给出旋转矩形的四个顶点p1(x1,y1),p2(x2,y2),p3(x3,y3),p4(x4,y4)或者中心点(cx,cy),(w,h),θ画一个旋转的实心矩阵：输出numpy数组，矩形内的值全部为
_OranOran·2022-11-24 20:49
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