ym 第6页

Pytorch二元交叉熵损失函数种类及接口

在人工智能模型应用的层面，根据目标的不同，大致可分为两类：1回归，2分类一、回归模型最常用的损失函数：MSE(meansquarederror)公式如下：ym是真实的函数值，是你的模型预测的函数值。

English ONly·2022-12-15 15:08

机器学习笔记 - 决策树基本算法

决策树的形态大致如下图所示基本算法:输入:训练集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}属性集

volvet·2022-12-15 11:55

多通道语音增强笔记

麦克风接受信号：Ym(ω,θ)=Hm(ω,θ)∗exp(−kωτm(θ))∗S(ω)Y_m(\omega,\theta)=H_m(\omega,\theta)*exp(-k\omega\tau_m(\theta

qiuzelin_·2022-12-14 07:35

python机器学习——支持向量机回归与波士顿房价案例

给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，yi∈R，希望学得一个形如的回归

曹文杰1519030112·2022-12-14 01:50

SpringBoot自动装配原理(超详细，深入理解)

又比如说我们可以在application.properties或者application.ym

血莲丹·2022-12-13 08:08

神经网络的基本理论公式推导

输出我们可以表示为yyy，即y=[y1,y2,⋯ ,ym]Ty=[y_1,y_2,\cdots,y_m]^Ty=[y1,y2

风风雨雨58·2022-12-12 13:36

传统语音增强——基于先验信噪比的维纳滤波语音降噪算法

对于第m帧带噪语音信号ym(n)=sm(n)+nm(n)式中，sm（n)是第m帧纯净语音信号；nm（n)为第m帧噪声信号。维纳滤波器就是在最小方均误差准则（MSE）下实现对语音信号sm（n）的估计。

清泉_流响·2022-12-11 11:27

【转载】怎样计算一个视频文件的像素比、分辨率和画面宽高比

下面我们列三个计算公式：符号定义：像素比=a:b分辨率=x*y画面比=m:n计算公式：a*x———=m:n（画面比）b*ym*y———=a:b（像素比）n*xm*b———=x:y（分辨率）n*a一般的视频文件的分辨率和画面比

kangri37·2022-12-11 10:57

L1、L2正则化以及smooth L1 loss

，（xm，ym）}，其中x有d维特征，y∈R。我们考虑最简单的线性回归模型，以平方误差为损失函数，那么优化目标为：①令p=1，即采用L1范数：其中正则化参数λ>

一件迷途小书童·2022-12-08 21:14

weibinv matlab,利用MATLAB进行夫琅和费衍射

故而总结一下方法和共享程序：通过MATLAB软件编程实现夫琅和费衍射的方法：(1)用衍射积分(2)傅立叶变换一、衍射积分相关程序如下：1.单缝衍射clearlamba=500e-9;%波长a=1e-3;D=1;ym

九千步·2022-12-08 15:52

Jetson Nano+ROS（melodic）搭建ORB_SLAM2

1）.安装依赖sudoapt-getinstalllibpython2.7-dev（2）.下载0.5版本的Pangolin链接：https://share.weiyun.com/xZgO8kzA密码：ym94pw

TT努力填坑·2022-12-03 16:16

LSTM系列的梯度问题

，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),...,(xm,ym

jcsyl_mshot·2022-12-02 15:53

SpringCloud（二）Eureka服务注册中心-搭建微服务框架

user-service子服务修改consumer-service服务高可用的eureka配置、服务复制测试结果eureka相关补充Eureka客户端失效剔除和自我保护回顾问题https://blog.csdn.net/ym15229994318ym

!NULL_YM·2022-11-30 09:09

11.21课上作业

朴素贝叶斯的公式推导：python程序：fromfractionsimportFraction#公园男生的先验概率p_ym=Fraction(2,3)#公园女生的先验概率p_yw=Fraction(1,3

yulin_ye·2022-11-29 22:01

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

机器学习笔记(第六章支持向量机)

机器学习（周志华著）Datawhale打卡第四天第六章支持向量机基本为什么使用支持向量对于给定训练集D={(x1,y1),...,(xm,ym)},y∈{−1,+1}D=\{(x_1,y_1),...,

猪里程·2022-11-27 07:59

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),⋅,(xm,ym

阿_边·2022-11-27 03:06

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

周志华机器学习（6）：支持向量机

6支持向量机6.1间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xm,ym)}D=\{(\boldsymbolx_1,y_1),(\boldsymbolx_2,y_2),\cdots

三耳01·2022-11-24 12:39

Transformer学习笔记

decoder拿到encoder的输出，会生成一个长为m的序列（y1,y2,…,ym）。m和n可以一样长

刚好998·2022-11-23 16:36

机器学习入门之SVM算法

从简单说起，例如需要对一组二维数据D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)D={(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})}D=(x1,

young_monkeysun·2022-11-22 09:58

西瓜书12-计算学习理论

给定样例集D=｛(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)｝,本章主要讨论二分类问题，Y=｛-1,+1｝，假设所有样本服从一个隐含未知的分布D’，D中所有样本都是独立地从这个分布上采样而得，即独立同分布样本

weixin_41872340·2022-11-21 02:02

机器学习西瓜书笔记：神经网络：BP算法公式推导

\{(\vec{x}_1,\vec{y}_1),(\vec{x}_2,\vec{y}_2),...,(\vec{x}_m,\vec{y}_m)\}D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym

sunMoonStar_c·2022-11-20 21:27

线性回归模型

给出数据集D={(x1,y1),(x2,y21),⋯ ,(xm,ym)}D=\left\{(\boldsymbol{x}_1,y_1),(\boldsymbol{x}_2,y_21),\cdots,(\

电器爆破专家·2022-11-10 14:53

Python-Flask:程序猿的烂漫，送给第一爱人

开篇废话不多说，咱们先看效果图；浏览器输入diyi.love/ym或者diyi.love/杨幂（手机好多浏览器不支持路径后面有中文，会识别成搜索，不是网址）介绍一天不学习浑身难受（打游戏打累了），最近学了一点

佛一脚·2022-11-10 07:18

反向传播神经网络（Back propagation neural network ，BPNN）

这三层之间的数学关系可以表示如下：输入层到隐层：隐层到输出层：其中：ym和yj分别表示

kanchigo·2022-11-01 11:24

机器学习西瓜书笔记：支持向量机SVM（support vector machines）

一、概念支持向量机分类学习的基本思想：基于训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),....,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),....,(x_m

sunMoonStar_c·2022-10-30 02:38

leach协议matlab代码

`LEACH协议clear;%清除内存变量xm=100;%x轴范围ym=100;%y轴范围sink.x=0.5xm;%基站x轴sink.y=0.5ym;%基站y轴n=100;%节点总数p=0.1;%簇头概率

笑若兮·2022-10-23 11:43

吴恩达机器学习训练神经网络08

给定损失函数的定义，然后我们定义代价函数，代价函数是参数W和B的函数，这是M个训练样本，计算的损失函数的平均值（x1,y1）到（xm,ym）。注意：·损失函数（lossfunction）是对一个

·2022-10-19 00:09

matlab 2022a predict()函数的使用方法--深度学习

)Y=predict(net,sequences)Y=predict(net,features)Y=predict(net,X1,...,XN)Y=predict(net,mixed)[Y1,...,YM

Vertira·2022-10-14 07:17

机器学习西瓜书第三章学习笔记-线性模型（线性回归、对数几率回归、LDA）

线性回归:解决回归问题，输出为连续的值数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…(xm,ym)},其中xi有d个属性描述，多元线性回归试图学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。

她的我·2022-10-13 19:30

前端找找地图实现百度地图人数定位（电影软件道具开发）

博主介绍：✌在职Java研发工程师、专注于程序设计、源码分享、技术交流、专注于Java技术领域和毕业设计✌项目名称前端找找地图实现百度地图人数定位（电影软件道具开发）视频效果https://ym.maptoface.com

·2022-10-09 20:10

ym——Andorid-15k+的面试题。

学完本人博客发表《ym--andorid从零开始教程》+面试题目全理

xxxxxhua·2022-10-08 20:45

【转载】中文开源语音识别项目

代码地址：TensorflowASR更新进展：2020/8/21:添加ESPNet模型（略有修改结构）添加Tester，先在am_data.yml/lm_data.ym里面修改ev

weixin_46332255·2022-10-05 17:13

SPL 中调用 Python 程序

借助YM外部库，就可以让集算器SPL调用python写的代码，从而弥补这一不足。下面具体说明：1．SPL与python环境配置2．python模块开发

润乾软件·2022-09-29 17:06

自定义 Github Action 库实战详解

auto-push-ossInputsExampleusage编写indnex.js脚本：提供path、fs、ali-oss和获取yml参数的@actions/core依赖~通过@actions/core提供的getInput来获取ym

·2022-09-26 20:40

SpringBoot集成EasyExcel实现Excel下载

下载阿里巴巴语雀团队对EasyExcel是这样介绍的二、集成EasyExcel1、在pom.xml中添加EasyExcel依赖2、创建EasyExcel映射实体类3、创建controller5、application.ym

CodeBirdHao·2022-09-24 10:59

机器学习西瓜书&南瓜书支持向量机

机器学习西瓜书&南瓜书支持向量机1.间隔与支持向量给定训练样本集D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym),yi∈−1,+1D={(\boldsymbol{x}_1,y_1),(\boldsymbol

includeSteven·2022-09-14 07:18

SVM（支持向量机）

搞懂间隔给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D={\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_

波风亭·2022-09-10 12:57

微信云开发AI短视频一键换脸小程序源码/带流量主

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源码庄·2022-09-01 08:45

云开发多功能工具箱微信小程序源码/带流量主微信小程序源码

☑️编号：ym398☑️品牌：无☑️语言：微信小程序☑️大小：2MB☑️类型：云开发多功能工具箱☑️支持：微信小程序欢迎关注(发消息才不限制)，私信，领取✨源码介绍云开发多功能工具箱微信小程序源码，带流量主微信小程序源码

源码庄·2022-09-01 08:45

学习雅可比矩阵

这个函数F由m个实函数组成:y1(x1,…,xn),…,ym(x1,…,xn)。这些函数的偏导数(如果存在)可以组成一个m行n列的矩阵,这就是所谓的雅可比矩阵：好比SVM模型中：Y=WX+

Lzh7·2022-08-25 15:08

用matlab做bp神经网络预测,神经网络预测matlab代码

使用matlab进行归一化通常使用mapminmax函数，它的用法：[Y,PS]=mapminmax(X,YM

快乐的小荣荣·2022-08-23 15:35

shell脚本向Kafka里生产数据

bin/bashkafkaPath=/****自己kafka的路径****/zkaddress=127.0.0.1:2181kafkaaddress=127.0.0.1:9092topic_key="YM

爱踩坑的寻风度陌·2022-08-21 18:01

学习笔记第六篇之聚类算法（学习向量量化）

算法如下：输入：样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)};原型向量个数q，各原型向量预设的类别标记{t1,t2,...,tq};学习率e属于0-1。

zhangye_2017·2022-08-21 07:53

原型聚类（二）学习向量量化（LVQ）和python实现

若存在一个样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}D=\begin{Bmatrix}(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{

无聊的六婆·2022-08-21 07:52

[ML]聚类之学习向量量化LVQ

为更清晰的描述LVQ，我们假设样本集为D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym

小蓝人·2022-08-21 07:08

SpringBoot 日志系列:（二）日志配置

设置上下文名称2.1.2属性二：设置变量2.1.3子节点一2.1.4子节点二2.1.5子节点三2.2多环境日志输出2.3自定义日志路径一、application.properties或application.ym

跑起来要带风！·2022-08-16 10:07

IDEA - 快速构建 SpringBoot 项目及 SpringBoot 的基本参数配置

SpringBoot起步依赖原理分析SpringBoot配置配置文件分类YAML基本语法YAML数据格式YAML参数引用读取配置文件内容profile1）profile配置方式1.多profile配置方式2.ym

沉默星河·2022-07-26 08:35

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