Discuz!X2

监督学习的基本假设——联合概率分布，独立同分布

如果随机变量X1和X2独立，是指X1的取值不影响X2的取值，X2的取值也不影响
喜欢请人吃饭的程序媛·2023-02-03 07:48

数学建模|多元分析（二）

判别分析判别问题用统计的语言来表达，就是已有qqq个总体X1,X2,⋅⋅⋅,XqX_1,X_2,···,X_qX1,X2,⋅⋅⋅,Xq，它们的分布函数分别为F1(x),F2(x),⋅⋅⋅,Fq(x)F_
CODE_WangZIli·2023-02-02 13:12

深度学习笔记---三层神经网络的推理过程实现（前向处理）

x1,x2表示整个神经网络的输入信号，y1,y2表示整个神经网络的输出信号。内含1的神经元以及bij标识是为了表示偏置，bij表示第i层偏置的第j个元素。
武松111·2023-02-01 17:14

***机器学习/深度学习 调参方法

具体内容如下：一、机器学习调参方法1、超参数调节方法：手动调参需要experiencegridsearch类深度学习“规则搜索”随机搜索类深度学习“随机搜索”自动贝叶斯调参假设我们要调节的参数集为X={x1,x2
Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2023-02-01 17:12

C++ & Java LeetCode 302 包含全部黑色像素的最小矩形 三种解法：DFS， BFS，二分查找

includeusingnamespacestd;#defineINT_MAX2147483647#defineINT_MIN(-INT_MAX-1)classSolution{intx1=INT_MAX,x2
lz_rover·2023-02-01 14:16

粗糙集概念

假设有8个积木构成了一个集合A，我们记：A={x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8}，每个积木块都有
We2sWing·2023-02-01 12:05

opencv 人脸识别 图像裁剪参数详解

起因:做项目的时候需要人脸识别出来抠像,变量=img[y1:y2,x1:x2]放入的这四个参数一直搞不明白,现在做一个详细解释.案例将图像扣成下图代码如下importcv2img=cv2.imread(
Sayoi.zfs·2023-02-01 12:03

基于误差反传的多层感知器——BP神经网络

三层感知器中，输入向量为X=(x1,x2,⋯ ,xi,⋯ ,xn)T\bmX=(x_1,x_2,\cdots,x_i
Sunny_Jie·2023-02-01 10:09

C++11之decltype

inti;decltype(i)x1;//类型为intconstintbar();decltype(bar())x2;//类型为intconstint&&foo();decltype(foo())x3;
Hard模式·2023-02-01 08:09

gurobi 求解线性规划模型

fromgurobipyimport*m=Model("LPmodel")#定义变量x1=m.addVar(lb=0,ub=150,vtype=GRB.INTEGER,name='x1')x2=m.addVar
空杯KB·2023-02-01 08:01

使用四阶龙格库塔方法求解三体问题（解十二元一阶常微分方程组）

问题简化为三个质点的质量相同的情况输入所求微分方程组的初值t0,x1,y1,x2,y2,x3,y3,vx1,vy1,vx2,vy2,vx3,vy3输入所求微分方程组的微分区间[a,b]输入所求微分方程组所分解子区间的个数
weixin_30740295·2023-02-01 07:57

小波神经网络的时间序列预测模型

二、小波神经网络小波神经网络是改进的BP网络，将原先的隐含层的Sigmiod激活函数替换为小波函数，其表达式为：ψ(x)=cos(1.75x)e−x2/2ψ(x)=cos(1.7
一个很菜的小猪·2023-01-31 17:48

BP神经网络代码超通俗解释(MATLAB)

clc;clear;%BP神经网络xy=rand(2,200);%随机生成200组自变量，一组变量包含x,y，可以看成第一行为x1,x2,...x200,第二行为y1,y2,...y200;z=xy(1
噢⊙▽⊙·2023-01-31 14:00

深度学习入门教程-1.3 神经网络如何进行预测

这个公式中的x代表输入的特征向量，假设特征向量有3个特征，那么x就可以用（x1，x2，x3）来表示。w表示权重，它对应于每个输入的特征，
xinxiangbobby·2023-01-31 13:38

为什么要引入齐次坐标，齐次坐标的意义

如下图所示，一个图像矩形从中心点[x1,y1]平移到了中心点[x2,y2]处，整体大小和角度都没有变化。在x方和y方向上分别平移了tx和ty大小。此时有:这对于图像中的每一个点都是成立的。
NowBurn·2023-01-31 10:27

多元统计分析 多元线性回归 python代码实现 简单线性回归

因变量Y(或Y1,…,Yp)与x1,x2,…,xm的回归方程：数据导入与清洗importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionpd_data
Cistanche Herba·2023-01-31 10:17

python and函数_Python numpy.bitwise_and函数方法的使用

numpy.bitwise_andnumpy.bitwise_and(x1,x2,/,out=None,*,where=True,casting='same_kind',order='K',dtype=
凤凰空间·2023-01-31 09:54

人工神经网络的训练步骤,人工神经网络建模步骤

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。
普通网友·2023-01-31 08:51

YBTOJ 期望概率dp合集

个111后面再加入一个111对答案的贡献：(x+1)3−x3=3x2+3x+1(x+1)^3-x^3=3x^2+3x+1(x+1)3−x3=3x2+3x+1，那么就要知道E(3x2+3x+1)=3E(x2
zcxxn·2023-01-31 07:41

北京工业大学2019年软件学院朱娜斐编译原理试卷考题回忆

考试题型选择题2分x5简答题5分x4分析题+计算题15分x2+20分x2选择题第一个编译器是？(Fortran编译器)有限状态自动机、正则表达式、上下文无关文法的应用阶段(词法分析、词法分析、
Aurochsy·2023-01-30 21:00

DVWA系列之Command Injection(命令注入)源码分析及漏洞利用

PHP命令注入攻击漏洞是PHP应用程序中常见的脚本漏洞之一，国内著名的Web应用程序Discuz!、DedeCMS等都曾经存在过该类型漏洞。
7Riven·2023-01-30 19:55

多元二项式回归（matlab）

例题设某商品的需求量与消费者的平均收入、商品价格的统计数据如下，建立回归模型，预测平均收入为1000、价格为6时的商品需求量.法一>>x1=[10006001200500300400130011001300300];>>x2
成、谋·2023-01-30 17:44

matlab实现一/多元线性回归

x1,x2,x3为自变量数据，要求几个自变量参数值应该有几个x1=[1,2,3]';%转置后应为列向量x2=[1,2,3]';Y=[ones(size(p)),x1,x2];%regress函数实现回归求解
DWQY·2023-01-30 17:42

模型评价与损失函数

概念：序号概念解释1训练集包含真实类别标签的样本集2训练根据训练集寻找最优参数的过程3损失函数是模型参数的函数，用于衡量模型参数的优劣逻辑回归预测样本x=（x1,x2,x3,……，xn)T属于正类的概率
Ambrose墨默·2023-01-30 16:59

误差逆传播算法公式理解及推导

给定训练集D={(x1,y1)D=\left\{\left(\boldsymbol{x}_1,\boldsymbol{y}_1\right)\right.D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm
思想在拧紧·2023-01-30 14:27

MTCNN中的重叠度IOU和非极大值抑制NMS原理及Python实现

和非极大值抑制NMS原理及Python实现一.重叠度iou从在一张照片上框人脸时，因为图像金字塔的原因可能会把人脸框两次以上，每个框的坐标为[X1,Y1X2,Y2,C]，其中X1,Y1是框左上角的点，X2
燕小硕·2023-01-30 14:54

MTCNN中非极大值抑制NMS代码

defnms(boxes,thresh=0.3,isMin=False):#[x1,y1,x2,y2,c]#根据置信度排序_boxes=boxes[(-boxes[:,4]).argsort()]#保留剩余的框
燕小硕·2023-01-30 14:54

深度学习入门基于Python的理论与实现_第二章_感知机(神经网络基础)

其中x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2
吮指原味张·2023-01-30 13:17

感知机与多层感知机&用与门（AND gate）、非门（NAND gate）、或门（OR）、异或门（XOR）

1感知机x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重（w是weight的首字母）。
Catherine-HFUT·2023-01-30 13:16

线性回归、逻辑回归、梯度下降心得

推广到多个自变量时候：我们可以假设有n个变量，即：x1,x2,.....xn；用线性拟合法就有：y=a1x1+a2x2+....
guo_dasha·2023-01-30 12:23

梯度上升和梯度下降

如用梯度下降法求此函数的极小值，在x1,x2点分别可导，在x1处导数为负数，在此函数中，(-∞,0)区间，对任意一点xi，导数都为负数
风筝__·2023-01-30 11:55

Java基础练习题(四)

13.求两点之间的距离题目描述给定A(x1,y1),B(x2,y2)两点坐标，计算它们间的距离。输入输入包含四个实数x1,y1,x2,y2，分别用空格隔开，含义如描述。
流年～啊·2023-01-30 10:41

什么是 word embedding?

，也就是一个function，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和structure-preserving(结构保存，比如在X所属的空间上X1<X2
小草帽2333·2023-01-30 07:52

什么是word embedding

也就是一个函数(function)，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和structure-preserving(结构保存，比如在X所属的空间上X1<X2
非常规程序猿·2023-01-30 07:21

频繁调用getpixels 增大mono内存

;tex.SetPixels(x2,y2,width2,height2,pixels);tex.Apply();  那我的关注点在于new出来的图片
LosJun·2023-01-30 06:25

最小二乘法拟合二维曲线的原理及实现

已知有n个数据点：(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),\ldots,(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)，需要对这n
陆先森不怕鬼·2023-01-29 14:54

极大似然估计

通俗理解极大似然估计(MLE)和矩估计是数理统计中进行参数估计常用方法.通常我们假设观测到的样本X1,X2,…,XnX_1,X_2,\dots,X_nX1,X2,…,Xn均是从一个统计模型X∼F(x;θ
kangzz1995·2023-01-29 13:59

2018-06-25 Day 18

体重：63.35kg早饭告别了包子：南瓜、鸡蛋x2、豆浆午饭：酱牛肉、土豆牛肉、南瓜、绿豆汤晚饭：土豆牛肉、奥尔良鸡肉、西兰花、一点米饭训练：下肢蹲，很久没来，重量没升。
因纽特猎人·2023-01-29 13:18

数组 ，对象的结合使用

例子：a=[{cata:'宝马',name:'宝马X1',color:'白色'},{cata:'宝马',name:'宝马X2',color:'白色'},{cata:'奔驰',name:'奔驰X1',color
liuguangsen·2023-01-29 12:25

手撕transformer

添加encoder-decoder图片encoder侧输入源句子：source=（x1,x2,...xn），source经过encoder进行编码成C(非线性变换为中间语义)，decoder拿着C和历史信息生成
3ce0470dc2f4·2023-01-29 11:40

Pytorch深度学习笔记①：线性回归+基础优化方法

假设某地的房价影响因素有地理位置、人流量以及面积大小，分别记为x1、x2、x3。而房屋的最终成交价y=w1x1+w2x2+w3x3+b。
元気Hu.sir·2023-01-29 11:10

矩阵求导学习

布局分子布局∂y∂x=(∂y∂x1∂y∂x2⋯∂y∂xn)\frac{\partialy}{\partial\mathbf{x}}=\begin{pmatrix}\frac{\partialy}{\partialx
Nightmare004·2023-01-29 11:07

第三期：神经网络是怎样预测结果的？

：神经网络进行预测：我们再来重温一遍上面的这个模型，有如下构造：x1,x2,x3三个未知变量，我们可以认为，是对应一个事物的三个特征。
xiaoKang学AI·2023-01-29 10:54

《机器学习》笔记：第三章线性模型（Python代码实现）未完成

3.1基本形式给定由ddd个属性描述的示例x=(x1;x2;⋯ ;xd)x=(x_1;x_2;\cdots;x_d)x=(x1;x2;⋯;xd)，其中xix_ixi是xxx在第iii个属性上的取值，线性模型通过属性间的线性组合进行预测
chengyue98·2023-01-29 09:55

人工智能复习

谓词逻辑规范表达式：P(x1,x2,x3,…)，P是谓词，xi是主体与客体存在问题：谓词表示越细，推理越慢、效率越低，但表示清楚产生式规则表示法可以看成断
IIII丶Issac·2023-01-29 07:57

R语言中do.call()的用法

比如：>x1=1:10>x2=11:20>x3=21:30>data.frame(x1,x2,x3)x1x2x31111212212223313234414245515256616267717278
弹跳骑士·2023-01-29 04:45

重新排列数组

给你一个数组nums，数组中有2n个元素，按[x1,x2,...,xn,y1,y2,...,yn]的格式排列。请你将数组按[x1,y1,x2,y2,...,xn,yn]格式重新排列，返回重排后的数组。
Dreamsky_起航·2023-01-28 21:34

Swift 汇编常见指令

只能用于寄存器与寄存器或者寄存器与常量之间传值，不能用于内存地址），如：movx1,x0将寄存器x0的值复制到x1中add：将某一寄存器的值和另一寄存器的值相加并将结果保存在另一寄存器中，如：addx0,x1,x2
常在士心·2023-01-28 15:21

python对numpy数组求导_NumPy数组计算——python

>>>x2=np.arange(3.0)[0.1.2.]>>>np.
weixin_39545310·2023-01-28 15:25

【Lingo】lingo使用

９种逻辑运算符：优先级数学函数金融函数概率函数变量界定函数集操作函数集循环函数输入和输出函数结果报告函数辅助函数规划max⁡2x1+x2s.t.x1+x2≥350x1≥1002x1+x2≤600x1,x2
星辰之光.·2023-01-28 14:51
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