Discuz!X2 第49页

机器学习之数学基础——期望、方差、协方差、相关系数、矩、协方差矩阵

期望定义性质方差定义切比雪夫不等式协方差定义性质协方差的上界方差和协方差的关系相关系数矩协方差矩阵期望定义离散型E(X)=∑i∞xkpk连续型E(X)=∫∞−∞xf(x)dx性质E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]方差定义D(X)=Var(X)=E{[X−E(X)]2}=E(X2

BerMaker·2023-01-09 16:33

期望、方差、协方差和矩

E离散型随机变量所有可能取值的一个加权平均E[X]=∑x:p(x)>0xp(x)连续型随机变量E[X]=∫∞−∞xf(x)dx方差VarX与其期望的差的平方的期望Var(X)=E[(X−μ)2]=E[X2

Paul_Joo·2023-01-09 16:33

Python中数组堆叠（stack）

x1=np.arange(9).reshape((3,3))x2=np.arange(10,19,1).reshape((3,3))y2=np.stack((x1,x2),axis=1)举例说明：用ju

Tiramisu66·2023-01-09 14:55

机器学习之支持向量机（SVM）

定义训练数据集：D={（x1,y1）,（x2,y2）.......（xN,yN）}(xi为数据集第i个数据，标签要么为1，

liuandy6612·2023-01-09 11:58

每天五分钟机器学习：推荐系统中所有用户的损失函数是什么？

数据集我们将每一个电影称为样本，每个电影有两个特征x1、x2，其中x1表示该电影为恐怖片的程度，x2表示该电影为武打类的程度，那么我们的数据集样本如下所示：现在我们给每一个样本增加一个特征变量x0=1，

幻风_huanfeng·2023-01-09 09:46

将 ICDAR 2015 的 Ground Truth 标注在图像数据上

原图及标注的图像，还有给定的groundtruth文件如下所示：最左边是原图，中间是标注的图像，右边是groundtruth文件内容，按顺时针顺序的坐标：x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4，

chenxp2311·2023-01-09 08:51

kNN分类

[在这里插入图片描述]二、算法描述1.基本原理给定训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T=\left\{\left(x_1,y_1\right),\left(x_

禺垣·2023-01-08 14:19

【阶段三】Python机器学习03篇：机器学习中的函数、机器学习中的梯度下降、机器学习的数据结构：张量与机器学习概率与统计基础

输入与输出的关系一般情况下，用x（或x1，x2，x3，…）表示输入，用y表示输出，并把它们叫作变量，同时用f(x)来表示从x到y之间转换的过程，它也是函数的名字，如下图所示。

胖哥真不错·2023-01-08 10:51

【李航统计学习笔记】第一章：统计学习及监督学习概论

得到一个有限的训练数据集合确定模型的假设空间，也就是所有的备选模型确定模型选择的准则，即学习的策略实现求解最优模型的算法通过学习方法选择最优模型利用学习的最优模型对新数据进行预测或分析监督学习训练集：T={(x1,y1),(x2

西风瘦马1912·2023-01-08 10:51

吴恩达-deep learning 01.神经网络与深度学习Week3

逻辑回归梯度下降算法——正向传播和反向传播两个过程假设某个样本有两个特征x1,x2x_1,x_2x1,x2，如下图所示：正向传播(黑线)：z=wTx+by^=a=σ(z)L(a,y)=−(ylog(a)

Paul-Huang·2023-01-08 09:12

电磁场与电磁波实验（MATLAB版）

实验一梯度、散度、旋度的可视化题目1：应用MATLAB编程计算标量函数f(x,y)=xe−x2−y2f(x,y)=xe^{-x^2-y^2}f(x,y)=xe−x2−y2的二维梯度，并在相同图形窗中绘制等高线和梯度向量

翻车鱼永不翻车·2023-01-08 08:54

系统辨识与滤波matlab生产m序列,系统辨识白噪声及M序列产生

A=6;x0=1;M=255;f=2;N=100;%初始化；x0=1;M=255;fork=1:N%乘同余法递推100次；x2=A*x0;%分别用x2和x0表示xi+1和xi-1；x1=mod(x2,M

数据分析与Python·2023-01-08 07:44

基于volov5实现目标检测后输出目标位置

detect.py文件中找到save_one_box在下面粘贴这些代码就可以了，不需要改动其他文件，完美解决代码如下：x1=int(xyxy[0].item())y1=int(xyxy[1].item())x2

我是小杰啊·2023-01-07 23:02

json格式与xml格式转换为Yolov5训练标签格式

标签格式#实现json文件yolov5训练的txt文件#注意：图像的宽高需要自定义importjsonimportosdefconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2

你的陈某某·2023-01-07 20:40

Yolov5的json文件转txt文件中，归一化的处理。

1.任务分析json转txt主要就是处理json文件中的bbox，而目标检测中，bbox有两种储存形式，一种里面储存的是（x1,y1,x2,y2）,另一种是(x,y,w,h)。

小白误入大佬村·2023-01-07 20:04

三级指标主成分分析_(完整版)主成分分析法的步骤和原理

Z1=μ11X1+μ12X2+…μ1pXpZ2=μ21X1+μ22X2+…μ2pXp………………Zp=μp1X1+μp2X2+…μppXp主成分是不相关的线性组合Z1，Z2……Zp，并且Z1是X1，X2

weixin_39943370·2023-01-07 14:59

机器学习中为什么需要对数据进行归一化？

其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高

Carpe_Diem_t·2023-01-07 13:29

机器学习中归一化的问题

一、归一化的好处1、提升模型的收敛速度如下图，x1的取值为0-2000，而x2的取值为1-5，假如只有这两个特征，对其进行优化时，会得到一个窄长的椭圆形，导致在梯度下降时，梯度的方向为垂直等高线的方向而走之字形路线

yanglee0·2023-01-07 13:27

两个不规则的box求取IOU-python

L4的下面，在L2的上面，在L1的左边，在L3的右边第二步：相与和相或两框的mask相与求交集，相或求并集，二者相除得到iouimportosimportnumpyasnpdefget_k(x1,y1,x2

Jumi爱笑笑·2023-01-07 13:18

python求解含有参量常微分方程组的解析解（笔记）

sy.symbols("t")c=sy.symbols('c')b=sy.symbols('b')a=sy.symbols('a')k=sy.symbols('k')x1=sy.Function("x1")x2

Python_YBYB·2023-01-07 13:13

matlab 使用GPU

\n');tryVV=gpuArray(VV);X1=gpuArray(X1);X2=gpuArray(X2);fprintf('UsingGPU...\n');catchend

算法恩仇录·2023-01-07 12:52

格兰杰因果 Granger causality

根据格兰杰因果关系，如果信号X1“格兰杰Causes”（或“G-Causes”）信号X2，则X1的过去值应该包含有助于预测X2的信息，并且超过仅包含在X2的过去值中的信息。

weixin_34258078·2023-01-07 11:24

时间序列分析简介

2.时间序列的定义在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,…,Xt…

洋洋菜鸟·2023-01-07 10:08

c#入门-格式说明符

inti=12;Console.WriteLine(i.ToString("x2"));Console.WriteLine($"{i:x2}");这是部分类型才有的功能。

詹姆士x·2023-01-07 10:31

最速下降优化算法

最速下降优化算法fromsympyimport*importsympyimportmathfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpdefObj(x1,x2

鹭小姐·2023-01-07 08:10

怎么用python画指北针？

先放图然后下面的python代码frommatplotlib.patchesimport*defget_circle(x1,y1,x2,y2,x3,y3):"""根据三个点，返回外接圆的中心和半径:paramx1

weixin_39566143·2023-01-07 08:19

聚类算法总结

聚类的形式化定义：样本集D={x1,x2,…,xm}D=\{x_1,x_2,\dots,x_m\}D={x1,x2,…,xm}，每个样本xi=(xi1;xi2;… ;xin)x_i=(x_{i1};x_

_森罗万象·2023-01-07 06:23

Matlab中的gather函数是个啥玩意

=gather(X1,X2,X3,...)说明Y=gather(X)对尚未计算，但需要计算的tall数组x执行所有必须的排队运算，然后将Y收集到内存中。

XUE FENG！·2023-01-06 23:16

boundingRect

Pythonpoint_array1=[x1,y1]point_array2=[x2,y2]point_array3=[x3,y3]point_array4=[x4,y4]x,y,w,h=cv2.boundingRect

每次都来学点儿·2023-01-06 08:36

如何利用Python中的scipy做卡方检验？

卡方值的计算公式：x2=∑i=1n(O

theskylife·2023-01-06 08:27

百度飞浆图像分割课程笔记07：基于视觉特征的图推理方法 Beyond Grids（Learning Graph Representations for Visual Recognition）

如何特征点聚合分配特征X={x1；x2；x3；...；xNx_{1}；x_{2}；x_{3}；...；x_{N}x1；x2；x3；...；x

享受这时光·2023-01-06 08:54

时间序列预测（1）-什么是时间序列预测

(X1,X2,⋯,Xt)每⼀个Xi都代表了⼀个随机变量（注意这⾥和机器学习问题的区别P(Y|X)）。⼀个随机变量⼀般需要采样到多次才能⽐较好的估计这个随机变量的⼀些性质。

闪闪发亮的小星星·2023-01-06 07:16

机器学习/深度学习论文中常出现的Permutation Invariant解释

PermutationInvariant指的是特征之间没有空间位置关系例如多层感知机，改变像素的位置对最后的结果没有影响f((x1,x2,x3))=f((x2,x1,x3))=f((x3,x2,x1))

Nin7a·2023-01-06 07:42

《PyTorch深度学习实践》P13循环神经网络RNN高级篇

分类任务：用名字识别出语言；这里每一个名字实际上是一个序列，(序列长短不一致)例如Maclean，->Maclean==x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7①准备数据用ASCII码来表示;序列长短不一

XD101DX·2023-01-06 07:11

深度学习笔记4：线性回归+基础优化方法

线性回归应用：如何在美国买房（房价预测问题）房价预测一个简化模型假设1：影响房价的关键因素是卧室个数、卫生间个数、居住面积，记为x1，x2，x3假设2：成交价是关键因素的加权和（权重和偏差的实际值在后面决定

燏羡·2023-01-06 04:09

Pytorch深度学习【三】

成交价是关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+b{y=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+b}y=w1x1+w2x2+w3x3+b权重和偏差的实际值在后面确定线性模型的理解给定n维输入x=[x1,x2

EngineeringHR7·2023-01-06 03:08

李沐老师-pytorch-读写文件

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFx=torch.arange(4)torch.save(x,'x-file')#当前目录下新建文件x2

Annnn~·2023-01-05 21:21

跟着李沐学Pytorch--序列模型（一）

t观察到xt，那么得到T个不独立的随机变量（x1~xT）~P(x)（前后不受到影响，互相独立）使用条件概率展开p(a,b)=p(a)p(b|a)=p(b)p(a|b)三、序列模型正向：先得到X1，再推x2

青芜堤上柳。·2023-01-05 21:14

牛顿迭代法求解非线性方程组

题目目标函数与导数，目标值为F0=(0,0)F_0=(0,0)F0=(0,0)，初值估计为x=(0,0)x=(0,0)x=(0,0)F(x,y)=(x2−10x+y2+8xy2+x−10y+8)F′(x

燎原之心·2023-01-05 20:00

机器学习-极大似然估计

最大似然估计求解步骤：例题：设总体X的分布律为P{X=k}=p(1-p)k-1,k=1,2,……，其中p为未知参数，且X1,X2,……Xn为来自总体X的简单随机样本，求参数p的矩阵估计量和极大似然估计量

一个小呆苗·2023-01-05 19:42

极大似然估计和最小化交叉熵损失（KL散度）

1.无标签样本1.1.数据集假设我们的数据集为D={x1,x2,⋯ ,xN}\mathcal{D}=\{x_1,x_2,\cdots,x_N\}D={x1,x

不喝也中·2023-01-05 14:34

吴恩达Couresa课程——第二部分：监督学习week2 （未完待续，见下一篇）

一、多元线性回归模型1.1多元线性回归函数以上表格内给出了4个特征（大小、卧室数量、地板数量、房子年龄）分别记为x1、x2、x3、x4，每个特征对应一个wi。

jqqjrr123·2023-01-05 13:02

回溯法之0-1背包问题（算法思路解析）

回溯法解0-1背包问题问题描述输入：n件物品的价值和重量{,,…,}和背包容量C输出：(x1,x2,…,xn)，xi∈{0,1}满足放入的物品重量小于背包容量的前提下价值最大优化目标：价值最大化实例讲解假设

薛猫颚的腚·2023-01-05 13:30

一个利用Tensorflow求解几何问题的例子

根据圆的定义，这道题的核心就是找到一个点，到已知的三个点的距离相等，利用数学知识可以求解如下：例如：给定a（x1,y1）b（x2,y2）c（x3,y3）求外接圆心坐标O（x，y）1.首先，外接圆的圆心是三角形三条边的垂直平分线的交点

weixin_33725239·2023-01-05 12:46

MATLAB编程练习题

获取x的第10个单元的值，赋值给x1；获取x的前10个单元的值，赋值给x2；获取x的后5个单元的数据，赋值给x3；将x的偶数单元中的数据赋值给x4；将x的数据倒排序赋值给x5。

平平无奇的小女子~·2023-01-05 12:13

【经典编程题】输入一个数Z，在一组数Y中找到多个数（Y1,Y2,Y3......）之和等于Z，如何实现？

；查询字典库，并输出Y1,Y2,Y3…所对应的X1,X2,X3…….（注意：Y值的个

希望之下·2023-01-05 12:41

计算图像的Jacobian矩阵

梯度向量如果目标函数fff为单变量，并且fff是关于自变量向量X=(x1,x2,…xn)TX=(x_1,x_2,\dotsx_n)^TX=(x1,x2,…xn)T的函数，即f(X)f(X)f(X),此时

栾金鹿·2023-01-05 11:27

语音识别入门第七节：语言模型

语言模型与评价方法平滑算法拉普拉斯平滑古德图灵平滑插值与回退卡茨平滑克奈瑟-内平滑语言模型的存储格式——APRAFormat及工具包RNN语言模型其他语言模型思想简介大词汇量连续语音识别梳理统计语言模型一个统计语言模型包含一个有限集合VVV，和一个函数p(x1,x2

安静_xju·2023-01-05 11:22

机器学习中的高斯分布

如下图所示，为数据集的散点图、数据集的特征X1和特征X2的分布情况以及类别1和类别-1的特征分布情况代码如下importpandasaspdimportmat

TingXiao-Ul·2023-01-05 11:12

每天五分钟机器学习：为什么多元高斯分布可以解决问题？

直观来看如果不使用多元高斯分布，此时的模型判定边界是如果使用多元高斯分布，此时的模型为蓝色的判定边界多元高斯分布的判定边界是斜着的，它自动捕捉特征之间的相关性（特征x1和特征x2是线性相关的y=kx的关系

幻风_huanfeng·2023-01-05 11:10

推荐频道

Discuz!X2