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吴恩达神经网络和深度学习-week3-浅层神经网络的要点记录

下图详细描述了神经网络的主要构成：最左边是输入层，输入层的x1,x2,x3是样本x的三个特征值（上图只是一个样本的例子），例如：一张图片中，使用R、G、B三个通道的值来表示一个像素点，那么x1,x2,x3

m0_59838738·2023-01-05 09:19

scikit-learn线性模型之线性回归

在回归问题中，我们需要利用我们已知的特征x1,x2,...,xpx_1,x_2,...,x_px1,x2,...,xp去预测我们的目标变量yyy。注意这里yyy是连续变量。

曹文杰1519030112·2023-01-04 14:21

上采样-反置卷积&线性插值&反池化

10203015253520253010203030152535352025303020253030单线性插值：已知P1和P2坐标，坐标分别为(X1,Y1),(X2,Y2),要计算在【X1,X2】区间内的某一位置

无能者狂怒·2023-01-04 13:53

Non-maximum Suppression (NMS) 流程回顾

procedureNMS(dets,thresh):#dets->bboxes,thresh->filteriouthreshkeep=[]#alisttoputfinalpickedbboxindexesx1,y1,x2

TracelessLe·2023-01-04 11:29

线性代数复习第六章二次型

第六章二次型6.1基本概念和性质二次型的定义含有n个未知量x1,x2,...,xn的二次多项式f(x1,x2,...,xn)=∑i=1n∑j=1naijxixj,(aij=aji)称为实数域上的一个n元二次型

张小彬的代码人生·2023-01-04 08:45

第六章实二次型

实二次型6.1二次型的定义及其矩阵表示1.二次型的概念n个变量x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1,x2,...,xn的二次齐次多项式f(x1,x2,...,xn)=a11x12+

ben9518chen·2023-01-04 07:34

动手学习深度学习-softmax回归学习笔记

一、分类问题输入是一个2x2的灰度图像，每一个图像对应四个特征x1,x2,x3,x4，每一个图像属于类别"猫"，“鸡”，"狗"中的一个。

Moonpie小甜饼·2023-01-03 20:07

《动手学深度学习》-E2-2

1.创建TensorFlow一、x1=tf.constant(range(12))x2=tf.constant([1,2,3],[1,2,3])x3=tf.reshape(x1,(3,4))x4=tf.zeros

m0_37773168·2023-01-03 20:36

李沐动手学深度学习-06矩阵计算

06矩阵计算矩阵计算中最重要的就是矩阵的导数计算，这对于深度学习或者机器学习的训练与优化都是非常重要的依据如果dy/dx，如果y是一个标量，而x是一个向量，那么就需要使用y的这个表达式，对x1,x2全部求一次导

Allure丶憨憨·2023-01-03 20:05

torch.cat（）用法

torch.cat()是用来拼接tensor的语法：torch.cat（[x1,x2,...],dim=)x1,x2为要拼接的矩阵，dim为你指定拼接的维度，x=torch.randn(2,3,4)y=

一起躺躺躺·2023-01-03 19:56

实验四 SVM实验（模式识别与机器学习）

观察决策边界如何变化要求：实现linearKernel.m；实现visualizeBoundaryLinear.m函数中的部分代码linearKernel.mfunctionsim=linearKernel(x1,x2

Jin、焯·2023-01-03 13:30

matlab函数解释大全,matlab的函数解释

matlab的函数解释5.4三维图形5.4.1三维曲线plot3函数与plot函数用法十分相似，其调用格式为：plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n

LA05hiren·2023-01-03 11:26

子阵前缀和

题目：输入一个n行mm列的整数矩阵，再输入qq个询问，每个询问包含四个整数x1,y1,x2,y2表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。对于每个询问输出子矩阵中所有数的和。

守树人·2023-01-03 09:32

每天五分钟机器学习：非监督学习算法之异常检测算法是什么？

假如我们要检测汽车发动机是否是正常的，发动机的特征如下：X1=发动机运转时的震动X2=发动机运转时的转速x3=发动机运转时的耗油量…Xn=…假设现在我们有m个样本x(1)、x(2)...x(m)如果只考虑每个样本的两个特征

幻风_huanfeng·2023-01-03 09:58

从霍普金斯系数到k-means聚类再到轮廓系数

从而判断数据是否可以聚类霍普金斯系数的计算步骤：第一步：从所有样本中随机找n个样本点，然后为每一个点在整个样本空间(除了自己)中找到一个离他最近的点，并将并计算它们之间的距离xi,从而得到距离向量x1,x2

人生亦逝·2023-01-03 08:59

求X的平方的第n位整数位（C语言）

输出：在一行中输出1个整数，即x2的第n位整数位。

CS___001·2023-01-03 08:50

7.5_adagrad

举个例子，假设目标函数为fff，自变量为一个二维向量[x1,x2]⊤[x_1,x_2]^\top[x1,x2]⊤，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:16

mysql批量更新方法

mysql版本为5.7.20隔离级别为rr，加锁场景的问题在mysql8.0.18中为复现方法一replaceinto批量更新原理：replaceintotable(col1,col2)values(x1,x2

jerry-89·2023-01-02 15:26

机器学习专栏——（五）线性模型之基础概念

假设有一个DDD维的样本x={x1,x2,...,xD}\bf{x}=\{x_1,x_2,...,x_D\}x={x1,x2,...,xD}，其线性组合表示为f(x;w)=w1x1+w2x2+...

CheckOneA·2023-01-02 13:02

【树莓派】 Python点灯程序的编写、部署、开机运行

What：硬件清单：树莓派4Bx1(未涨价前还没成为理财产品前420元购入)电阻1Kx2(并联500欧用，可以再小些，树莓派单口不超过16mA，总口和不超过50mA下进行)Ledx1（橙色小只）杜邦线公转母x2

#@(一-一)@#·2023-01-02 12:33

机器学习之欧式距离和相似度

为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1,x2,x3,…xn），Y=

独自凌寒·2023-01-02 08:22

matlab 叉乘变点乘,向量点乘和叉乘

点乘：结果为一个常数又称"点积","数量积”,“内积”(DotProduct,用＊)对于向量A=(x1,y1,z1)，向量B=(x2,y2,z2),则向量A点乘向量B：A·B=x1*x2+y1*y2+z1

weixin_39716800·2023-01-02 04:46

pandas 根据某一列的值修改某一列的值

例子，importpandasaspdx2=pd.read_csv("submit.csv")x2假如，我要修改id=800000的isDefault的值，代码：x2.loc[x2.id==800000

爱听许嵩歌·2023-01-01 15:39

双线性插值原理与举例

要求一个直角坐标系中p1和p2两点直线上任意一点p的值，也即已知A(x1,f(x1)),B(x2,f(x2))，设P(x,f(x)),其中x∈[x1,

SL1029_·2023-01-01 15:33

[半监督学习] Combining Labeled and Unlabeled Data with Co-Training

CombiningLabeledandUnlabeledDatawithCo-Training会议:COLT1998任务:分类AFORMALFRAMEWORK定义一个实例空间X=X1×X2X=X_1\timesX_2X=X1×X2

码侯烧酒·2023-01-01 13:45

pytorch 模型保存的完整例子+pytorch 模型保存只保存可训练参数吗？是（+解决方案）

模型#导入包importglobimportosimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandom#用于数据迭代器生成随机数据#生成数据集x1类别0，x2

FakeOccupational·2023-01-01 10:20

torch.cat函数

torch.int)#x2x2=torch.tensor([[7,8,9],[10,11,12]],dtype=torch.int)#'inputs为２个形状为[2,3]的矩阵'inputs=[x1,x2

阿维的博客日记·2023-01-01 07:33

pytesseract：opencv预处理图片

二、opencv处理importcv2#加载图片image=cv2.imread(filePath)#截取矩形区域#格式[y1:y2,x1:x2],(x1,y1)矩形左上角

符号会飞·2022-12-31 21:56

Opencv-python 计算线段的夹角与交叉点

Opencv-python计算线段的夹角与交叉点代码：importnumpyasnpimportcv2ascvdeflines_intersection(l1,l2):x1,y1=l1[0],l1[1]x2

廷益--飞鸟·2022-12-31 17:32

人工智能第二次课——逻辑回归

目录一、手工推导逻辑回归梯度下降实现二、用逻辑回归实现鸢尾花分类鸢尾花数据集简介线性分类器简介设计线性分类器的主要步骤1.收集一组具有类别标志的样本X={x1,x2,…,xN}2.按需要确定一准则函数J

_程序媛·2022-12-31 17:49

人工智能导论实验——线性回归

1.实验目的熟悉利用线性回归对样本点数据进行拟合的方法2.实验任务基于随机生成的数据，进行线性回归实验，实现对数据的拟合结果：损失函数：线性回归原理：有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)，因变量

Recursi·2022-12-31 17:40

（机器学习）异常检测算法

俭任G·2022-12-31 16:29

matplotlib绘制函数、导数图像

plt.ylim((-70,150))#确定函数的x,y点#原函数x1=np.linspace(-3,3.5,100)defy1(x1):y1=3*x1**3+2*x1**2+x1+4returny1#一阶导数x2

蓑雨春归·2022-12-31 15:56

快速平方根算法 magic number

计算结果有一定的误差，在对精度有要求的地方还是老老实实用1.0/sqrt(x)吧floatQ_rsqrt(floatnumber){longi;floatx2,y;constfloatthreehalfs=1.5F;x2

耶耶耶耶耶~·2022-12-31 11:49

目标检测之AP、mAP计算

1.目标检测结果输出与指标计算流程（1）以基于anchor的目标检测为例，模型输出大量检测框的类别分数和对应的offset，offset解码得到预测框的左上角和右下角坐标：(x1,y1,x2,y2)；（

蒽，开心(∩_∩)·2022-12-31 11:13

teacherfbj·2022-12-31 09:50

普通最小二乘法（OLS）

引言对于一元线性回归模型，假设从总体中获取了n组观察值（X1，Y1），（X2，Y2），…，（Xn，Yn）。

hadooper-enjoyment·2022-12-31 08:29

tensorflow05——关于帮助理解【损失函数】的一个实例

酸奶日销量y(预测值)x1,x2是两个影响日销量的因素【现在需要探讨y与x1和x2的关系】损失函数：使用mse-均方误差损失函数tf表达式为：lose_mse=tf.reduce_mean(tf.square

Fortunate.F·2022-12-31 07:52

计算机视觉基于CUDA编程的入门与实践线程及同步四

两个向量的点乘运算定义如下：（X1,X2,X3）·（Y1,Y2,Y3）=X1Y1+X2Y2+X3Y3真正的向量可能很长，两个向量里面可能有

坐望云起·2022-12-31 00:11

Levenberg-Marquardt算法求解单应性矩阵

A.Levenberg-Marquardt算法待估计的模型参数x=[x1,x2,⋯ ,xn]T\mathbf{x}=[x_1,x_2,\cdots,x_n]^Tx=[x1,x2,⋯,xn]T误差函数fi

小书生大侠客·2022-12-30 21:27

数据库原理范式例题

定义2NF3NFBCNF例题Y(X1,X2,X3,X4)Y(X1,X2,X3,X4)Y(X1,X2,X3,X4)(X1,X2)→X3(X1,X2)\rightarrowX3(X1,X2)→X3X2→X4X2

柳小茶·2022-12-30 19:03

多元线性回归分析spss结果解读_SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析

多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素(自变量)更多些而已，例如：一元线性回归方程为：毫无疑问，多元线性回归方程应该为：上图中的x1,x2,

奥莉发·2022-12-30 16:52

bp神经网络模式识别,bp神经网络数字识别

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·2022-12-30 13:55

python三维点云投影（一）

一、立体几何基础知识1.1平面表示三维平面的统一表示方法：1.2法向量假设（x1,y1,z1）、（x2，y2，z2）为平面上两个点，那么可以得到：(x2-x1,y2-y1,z2-z1)是平面上的一个向量

Coding的叶子·2022-12-30 12:14

pytorch笔记

x.repeat(2,1,1)print(t)对每一个维度扩展找几维只能将元素个数为1的维度继续扩展t1=x.expand(2,4,5)print(t1)cat和chunkx1=torch.randn(2,5)x2

gu_lian·2022-12-30 12:37

卡方检验用于特征选择

卡方分布(chi-squaredistribution)：定义：若k个独立的随机变量z1,z2,…,zk,并且符合标准正太分布N(0，1),则这k个随机变量的平方和为服从自由度为k的卡方分布，记为：x~x2

Qiang__zi·2022-12-30 08:00

卡方检验特征选择

https://segmentfault.com/a/1190000003719712http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52993427卡方检验，或称x2

code_caq·2022-12-30 08:28

插值和拟合

他们的不同点在于：插值得出的曲线是经过样本点的，而拟合得到的曲线并不保证每个样本点都在曲线上，而是保证曲线与样本点之间的整体拟合误差最小为优化目地的1插值设函数y=f（x）未知，但已知该函数在若干离散点x1,x2

齐燕博·2022-12-30 07:59

语音信号的倒谱分析及其应用案例

根据对语音产生的机理的研究可知，语音信号x（n）可看作是声门激励信号x1（n）和声道冲激响应信号x2（n）的卷积，即为了便于处理各卷积信号，系统通常采用同态处理的方法进行解卷积，即将卷积关系变为求和关系

清泉_流响·2022-12-30 07:24

MATLAB 数据分析方法（第2版）2.2　数据分布及其检验

2.2.1一维数据的分布与检验1.经验分布函数设来自总体X的容量为n的样本x1,x2,…,xn，样本的次序统计量为x(1),x(2

weixin_33772645·2022-12-30 01:50

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