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数据挖掘笔记(6)-时间序列分析

参考博客有：https://blog.csdn.net/WMN7Q/article/details/70174300一、时间序列的概念按时间顺序排列的n个随机变量X1,X2,…,Xn称为随机变量X的时间序列
watermelon12138·2023-01-19 13:57

二维矩阵的元素和

二维矩阵的元素和1.背景2.原理3.实现1.背景对矩阵元素进行求和，或者求子矩阵的元素和；给定矩阵左上角坐标（x1,y1）和右下角坐标（x2,y2）;如何快速求出以（x1,y1），（x2,y2）围成的矩阵的元素和
Bruce-XIAO·2023-01-19 12:13

机器学习——Logistics回归

Logistics回归：极大似然法对数几率因此有：Logisitics回归：极大似然法估计recap确定待求解的未知参数θ1，θ2，……θn，如均值，方差或特定分布函数等计算每个样本X1,X2,...,
蓝の影·2023-01-19 10:17

手撕NMS和IOU代码(python)

手撕NMS代码(python)importnumpyasnpdefnms(dets,score):x1=dets[:,0]y1=dets[:,1]x2=dets[:,2]y2=dets[:,3]area
白羊by·2023-01-19 05:00

GIKT: A Graph-based Interaction Model forKnowledge Tracing

基于图的知识追踪：问题描述：给定一组练习序列X={x1,x2,......xt},xi={qi,ai}【ai是0或1，表示是否正确回答】和新问题qt，目标：预测学生正确回答新问题的概率p问题技能关系图，
幸运满当当ღ·2023-01-18 23:25

连续型特征做embedding代码示例

对于连续值做归一化；然后新增列用以做labelencoder；对编码的tensor做emb；取出连续值tensor，然后相乘；ddd=pd.DataFrame({'x1':[0.001,0.002,0.003],'x2
WGS.·2023-01-18 22:19

图像处理——霍夫线/圆变换

2）yzl050819http://www.cnblogs.com/yzl050819/p/7967526.html一、霍夫线变换（Hough）A-基本原理一条直线可由两个点A=(X1,Y1)和B=(X2
fengye2two·2023-01-18 19:55

【numpy操作】numpy的函数

文章目录前言一、数组的拼接与切分1np.hstack()和np.vstack（）2np.hsplit()和np.vsplit()二、numpy其他函数1.np.hypot(x1,x2)2.np.interp
天大地大小柚子最胖·2023-01-18 19:43

NLP-SR-CTC笔记

（CTC有一些缺陷）CTC只需要encoder，要选择可以做语音辨识的encoder，比如单向RNN单向RNN看到x1输出h1，看到x2输出h2，以此类推。
JenoJisung·2023-01-18 18:02

《统计学习方法》Chapter.4 朴素贝叶斯（naive Bayes）

维离散向量空间的集合（本文只介绍离散特征空间下的朴素贝叶斯方法）输出空间：Y={c1,c2,...,cK}Y=\{c_1,c_2,...,c_K\}Y={c1,c2,...,cK}训练数据集：T={(x1,y1),(x2
taotaoiit·2023-01-18 17:41

机器学习随记【day07-08】

多变量线性回归模型假设函数此处为了表示方便将x0定1，且可以将其用矩阵相乘表示代价函数单变量与多变量梯度下降比对特征缩放举例视频中举房价为例子，有两个变量x1为0-200的面积x2为1-5的数量卧室以θ1
多读书好嘛·2023-01-18 14:16

西瓜书DAY1

根据已知的数据，学习出一个数学函数f（x1,x2,x3,xn)=y使其
m0_51275808·2023-01-18 14:43

西瓜书学习笔记day1

③属性值：属性的取值④属性空间/样本空间：属性张成的空间⑤数据集：样本的集合⑥维数：令D={x1,x2…xm}表示包含m个示例的数据集，每个示例由d个属性描述，则每个示例xi=（xi1,xi2,xi3…
机智的冷露·2023-01-18 14:43

一个简单的神经网络,三种常见的神经网络

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·2023-01-18 13:05

python opencv旋转

cv2.rectangle(img,pt1,pt2,color,thickness,lineType,shift)cv2.rectangle(frame,(int(x1),int(y1)),(int(x2
AI视觉网奇·2023-01-18 13:21

差分矩阵

的“AcWing798差分矩阵”}本文参考并借鉴自“昂昂累世士”的“AcWing798差分矩阵”原作者链接：昂昂累世士题干：输入一个n行m列的整数矩阵，再输入q个操作，每个操作包含五个整数x1,y1,x2
devtommy·2023-01-18 09:54

使用python模拟全连接层的8位和16位定点量化计算

importmathimportnumpyasnp#余弦相似度defcos_sim(x1,x2):returnnp.sum(x1*x2)/math.sqrt(np.sum(x1*x1)*np.sum(x2
KangKangLoveCat·2023-01-18 08:01

深度学习笔记-第三周

【3.2神经网络表示】将x1,x2,x3竖向堆积起来构建起神经网络的输入层（也可以用a[0]来表示输入特征的数值，a表示“激活”，每一个节点计算后都会将计算结果传递给下一层，作为下一层的输入特征,即a[
?ZERO?·2023-01-18 07:18

用Python画科赫雪花

设已知两点(x1,y1),(x2,y2)(x_1,y_1),(x_2,y_2)(x1,y1),(x2,y2)，设正三角形的
微小冷·2023-01-18 01:57

信息论中的不等式

1.凸函数定义凸函数f(x)定义有两个方法：1）f′′(x)≥02）λf(x1)+(1−λf(x2)≥f(λx1+(1−λ)xx)用这两种定义来证明函数凸性各有利弊。
tkyjqh·2023-01-18 00:52

用PIL画旋转的GT

center_x1,center_y1,x,y,w,h,a):#旋转中心点，旋转中心点，框的w，h，旋转角#a=(math.pi*a)/180#角度转弧度x1,y1=x-w/2,y-h/2#旋转前左上x2
今天早下班·2023-01-17 19:11

COS插件入驻Discuz!x

Discuz!Discuz!平台，由一群高擎互联网人在倾情支持，他们来自于腾讯Discuz!创业团队成员以及优秀的开发者。在中国互联网风云变迁中，Discuz!
·2023-01-17 15:20

机器学习——多元线性回归分析（multiple regression）及应用

1、多元回归分析与简单线性回归区别多个自变量x2、多元回归模型，其中，是参数，是误差值3、多元回归方程4、估计多元回归方程，一个样本被用来计算的点估计5、估计流程（与简单线性回归类似）6、估计方法使sumofsquares
stay_foolish12·2023-01-17 13:56

tensorflow2.0---自定义权重构建神经网络

importtensorflowastffrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspd#读入数据/标签生成x_trainy_traindf=pd.read_csv('dot.csv')x_data=np.array(df[['x1','x2
z1315975700·2023-01-17 12:19

【面试】2022.08——地平线自动驾驶规控岗一面二面

一面2022.8.19问项目做一道数学题：给一个多项式式子，化成二次型表示f(x1,x2,x3)=(x1−1)2+(x2−2)2+(x3−3)2+(x1−x2)2+(x2−x3)2x1,x2,x3∈Rf
CZ一星弱火·2023-01-16 21:04

神经网络的理解和应用

理解神经网络用以下的图片理解神经网络：图中第一层是输入层，其中的x1,x2,x3是输入样本的特征，比如音乐数据样本的音乐名、演唱者名等等。
流泪的猪·2023-01-16 17:55

运筹学_两阶段法&对偶单纯形法_week5

解题过程原问题化为标准型max-z=2x1+x2-2x3’-2x3’’-0x4x1+x2+x3’-x3’’+a1=4x1+x2-x3’+x3’’+x4=6x1,x2,x3’,x3’’,x4,a1≥0第一阶段
轩轩馒头铺·2023-01-16 13:53

深度学习代码实践（五）- 从0搭建一个神经网络：从多元方程到梯度下降反向求导

+xnwn3+b3假设要解的这一层输入变量x有两个，x1,x2，输
davidullua·2023-01-16 13:21

数值梯度 与 解析梯度

J(x1,x2)=x21+3x1∗x2解析梯度：function[value,grad]=simpleQuadraticFunction(x)%thisfunctionacceptsa2Dvectorasinput
zhao_crystal·2023-01-16 12:17

归一化输入、梯度消失/爆炸、

①零均值化:=-②归一化方差(normalizethevariances)/=，第二个图是零均值化后的图，此时，特征x1的方差要比X2大。第三个图是归一化方差后的图。归一化能加快训练神经网络，为什么？
劳埃德·福杰·2023-01-16 10:55

关于神经网络模型及搭建基础的神经网络

神经网络模型输入层：输入特征x1、x2它们被竖直地堆叠起来，包含了神经网络的输入隐藏层：四个结点，在一个神经网络中，
weixin_57797557·2023-01-16 06:36

差分矩阵（二维）

题目：输入一个n行m列的整数矩阵，再输入q个操作，每个操作包含五个整数x1,y1,x2,y2,c其中(x1,y1)(x1,y1)和(x2,y2)表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。
守树人·2023-01-16 01:20

R语言 ConsensusClusterPlus 确定最佳K值

为计算出共识矩阵Fn=ecdf(M[lower.tri(M)])提取出共识矩阵下三角的数据，然后将用ecdf方法生成拟合曲线计算0.1到0.9之间的面积面积最小值对应K为最佳KKvec=2:maxKx1=0.1;x2
箫声依旧小鱼儿·2023-01-15 19:52

卡方分布与卡方检验

目录1.卡方分布2.概率分布表3.卡方检验在ORB-SLAM中的应用1.卡方分布定义：设X1,X2,…,XnX_{1},X_{2},\ldots,X_{n}X1,X2,…,Xn相互独立，且都服从标准正态分布
HoveXb·2023-01-15 15:05

Atcoder ABC232-E Rook Path

现在，请问移动KKK次，它恰好出现在(x2,y2)(x_2,y_2)(x2,y2)的方案数。答案可能很大，你需要(mod998244353)(mod998244353)(mod99
binbin_12345·2023-01-15 13:33

NumPy数组的属性

定义三个随机的数组：一个一维数组、一个二维数组和一个三维数组：importnumpyasnpx1=np.random.randint(10,size=6)#一维数组x2=np.random.randint
鸣啾啾丶·2023-01-15 11:19

python返回列表中最大和第二大的元素

代码：defmax2(x):m1=max(x)#m1是最大元素x2=x.copy()#复制一个列表
三个臭皮姜·2023-01-15 10:14

用R语言画切线和法线

文章目录7法线梯度、切线和法线切线和法线的绘制7法线梯度、切线和法线为了书写方便，记xi=x1,x2,...,xnx_i=x_1,x_2,...,x_nxi=x1,x2,...,xn，∂f∂xi=∂f∂
微小冷·2023-01-15 09:17

php魔方解密软件,PHP解密:魔方2代 全自动反编译器 可可科技克米设计插件魔方解密教程思路...

样本一个DiscuzX插件keke_xzhseo.class.php关于魔方加密我没自己用过魔方加密，不知道这种到底是一代还是二代，如果就加密强度来说，这个帖子的样本不如上一个帖子的强度高。
蔡惘然·2023-01-15 07:53

一文详解L1-loss和L2-loss(pytorch版本)

importtorch.nnasnnimporttorchpixelwise_loss=nn.L1Loss(reduction='mean')#平均绝对误差,L1-损失loss2=nn.MSELoss()#L2-损失x1=torch.zeros([2,2])x2
啥都亿点点的研究生·2023-01-14 22:45

深度学习入门(基于python实现)--第三章 神经网络 01

：PyCharmimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt"""输入层中间层输出层x_1↗↘↗↘x1------→x_2-----→↘output↘↗↗↗↘↗x2
zyhsna·2023-01-14 20:45

周志华——机器学习 第三章笔记

第三章线性模型3.1基本形式给定由d个属性描述的示例x=（x1,x2,...xd）,其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即f(x)=w1x1+w2x2
m0_62833130·2023-01-14 15:00

torch.matmul()

记录一下吧比如特征x的大小是[5,48,2048],x2的特征大小是[5,2048,48]x3=torch.matmul(x1,x2)出来结果就是x3的大小是[5,48,48]
taxuewuhenxiaoer·2023-01-14 13:11

L范数的简单解释

给定向量x=（x1，x2，…xn）L1范数：向量各个元素绝对值之和L2范数：向量各个元素的平方求和然后求平方根Lp范数：向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方L∞范数：向量各个元素求绝对值，最大那个元素的绝对值
晚安灰太狼·2023-01-14 12:53

手动实现一个BP网络（内容详细

比如一个2输入神经元的例子：在这个神经元中，输入总共经历了3步数学运算，先将两个输入乘以权重（weight）：x1→x1×w1x2→x2×w2把两个结果想加，再加上一个偏置（bias）：（x1
LG_Alex·2023-01-14 10:55

Python如何将多个一维数组的元素交叉拼接成新的一维数组

问题假定有3个一维数组x0、x1、x2，其元素分别为：x0=[1,2,3]x1=[4,5,6]x2=[7,8,9]请将这3个一维数组的元素交叉拼接后，组成一个新的一维数组y:y=[1,4,7,2,5,8,3,6,9
猿气卷心菜少女·2023-01-14 09:37

pandas-udf函数定义和使用

本文介绍pandas下udf函数处理单列/多列数据返回单列多列结果的demoimportpandasaspddeffunc1(x):y=x+1returnydeffunc2(x1,x2):y=x1+x2returnydeffunc3
阳光下的小白菜·2023-01-14 09:03

吴恩达深度学习笔记（一）week4 深层神经网络

一个隐藏层的神经网络，结构下图右边：神经网络的层数是这么定义的：从左到右，由0开始定义，比如上边右图，x1、x2、x3、严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络，而上边右图一个深得多的模型，浅与深仅仅是指一种程度
uponwyz·2023-01-14 07:34

win10 bat 命令使用 xcopy 语法

Guoke\使用%tarDir%if命令ifnotexist%tarDir%{}文件复制XCOPYX1:\XXX1X2:\XXX2说明：X1是指源文件夹所在的盘符如C、DXXX1是指你copy要复制的源文件夹X2
qq_27084325·2023-01-13 22:53

【练习2021-10-10】求解一个简单的线性规划 MATLAB

+x_3=7x1+x2+x3=72x1−5x2+x3≥102x_1-5x_2+x_3≥102x1−5x2+x3≥10x1+3x2+x3≤12x_1+3x_2+x_3≤12x1+3x2+x3≤12x1,x2
昔阳z·2023-01-13 22:19
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