Discuz!X2 第57页

相机投影矩阵计算

代码如下：%A=[31-1;124;-145];%B=[3.6;2.1;-1.4];%x1=A\B%x2=inv(A)*B%x3=linsolve(A,B)%[x1x2x3]=solve('3*x1+x2

马少爷·2022-12-06 21:55

概率统计·样本及抽样分布【随机样本、抽样分布】

总体与个体总体：试验的全部可能的观察值称为总体个体：总体中每个可能的观察值称为个体总体期望=样本平均期望总体方差/n=样本平均方差随机样本X1，X2……Xn相互独立（x1，x2……xn是观察值），称为总体

call me by ur name·2022-12-06 18:33

样本及抽样分布

一、随机样本1、基本点总体：观察对象的全体个体：总体中的每个对象样本：从总体中随机选取的部分对象注：样本的二重性①、随机性：样本X1、X2···在抽取前是随机变量②、确定性：样本抽取后，就得到n个确定值

枍汐·2022-12-06 18:33

基于LQR的二级倒立摆建模与MATLAB仿真

中间的推导过程不再赘述取x1=xx_1=xx1=x,x2=x˙x_2=\dot{x}x2=x˙,x3=θ1x_3=\theta_1x3=θ1,x4=θ˙1x_4=\dot{\theta}_1x4=θ˙1

志匹·2022-12-06 18:23

BN和LN理解

比如上图，有x1,x2,…,xR个样本，这些样本的第一个维度描述的是体重，第二个维度描述的身高，BN在所有样本的的每一个特征（比如体重维度、身高维度）上进行归一化，BN的优点：第一个优点可以解决内部协变量偏移

今天不标数据的小wu·2022-12-06 18:04

BN和LN的区别

比如上图，有x1,x2,…,xR个样本，这些样本的第一个维度描述的是体重，第二个维度描述的身高，BN在所有样本的的每一个特征（比如体重维度、身高维度）上进行归一化，BN的优点：第一个优点可以解决内部协变量偏移

AEP_WYK·2022-12-06 18:33

w^T x+ b 的几何意义

以二维为例，即输入的数据有x1和x2两个特征，则某个样本点在二维空间中就有唯一确定的一个点（x1,x2）与之对应。同时每个样本还有标签y，要么为正要么为负，即对样本进行二分类。

weixin_45876155·2022-12-06 17:27

极限学习机（Extreme Learning Machine）学习笔记2019.11.15

极限学习机（ExtremeLearningMachine）学习笔记2019.11.15传统单隐层前馈神经网络x1，x2，x3为输入层，之后为一层隐藏层，最后一层为输出层。

weixin_45876155·2022-12-06 17:57

LNMP架构

目录一、LNMP架构介绍二、准备工作1、将安装包传到/opt/目录下2、搭建本地yum仓库三、编译安装nginx服务四、编译安装mysql服务五、编译安装PHP解析环境六、部署Discuz社区论坛七、装完后使用浏览器访问一

梅比乌斯N·2022-12-06 15:35

机器学习笔记之受限玻尔兹曼机(四)推断任务——边缘概率

回顾：场景构建已知受限玻尔兹曼机示例表示如下：将随机变量集合X∈Rp\mathcalX\in\mathbbR^pX∈Rp分成观测变量vvv和隐变量hhh两个部分：X=(x1,x2,⋯ ,

静静的喝酒·2022-12-06 13:00

李宏毅机器学习 batch normalization

featurescalingw1和w2发生同等的变化，因为x2很大，x1很小，所以w2对结果影响较大，loss在w2方向上斜率较大，w1对结果影响较小，loss在w1方向上斜率较小如果进行featurescaling

lxmm1999·2022-12-06 11:10

伙伴云CEO戴志康：Discuz !之后，打造数字化武器，助力元气森林们做爆品

“像元气森林CEO唐彬森这样带着做游戏的思路去做气泡水的互联网人，已经不在少数”，伙伴云董事长戴志康说。“像元气森林CEO唐彬森这样带着做游戏的思路去做气泡水的互联网人，已经不在少数”，伙伴云董事长戴志康说。2001年，著名教育游戏专家MarcPrensky首次提出“数字原住民”和“数字移民”概念。80后甚至再年轻些的这代人，一出生就面临着一个无所不在的网络世界，对于他们而言，网络就是他们的生活，

伙伴云·2022-12-06 11:04

python meshgrid_Python numpy.meshgrid函数方法的使用

给定一维坐标数组x1,x2,…,xn，制作N-D坐标数组以对N-D网格上的N-D标量/矢量场进行矢量化评估。

weixin_39933438·2022-12-06 10:49

np.meshgrid()函数

文章目录(1)自己理解(2)官方解释(3)参数:3.1x1,x2,…,xn:array_like3.2sparse:bool,optional默认false3.3copy:bool,optional(1

biter0088·2022-12-06 10:48

Python 余弦相似性应用

本文旨在对两个未知类型的文本进行余弦相似度分析，判断哪个文本属于军事类理论知识对于二维空间，根据空间向量点积公式：假设向量a，b的坐标分别为（x1，y1），（x2，y2），则有：假设将向量A，B扩展到多维

boke_xiaoyuan·2022-12-06 07:55

机器学习（五）logistic回归

梯度上升法1.2.3梯度下降算法2.Logistic实例分析2.1准备数据2.2使用梯度上升算法进行分类3.实验总结Logistics回归模型通常被用于处理二分类问题，它是一种用于分析各个影响因素（x1,x2

Ag11·2022-12-06 07:51

python:最小二乘法拟合原理及代码实现

最小二乘法逼近的最简单的例子是根据一组观测值对(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)来拟合一条直线。对于y=a0+a1x+e

ywfwyht·2022-12-06 06:30

缺失值填充3——使用随机森林模型填充序列缺失值

算法思路原始的问题可能是：一个X(包含x1，x2，缺失x，x3…)=====预测=>y模型填充缺失值：使用：x1,x2,x3…y=====预测=>缺失x所以我们把缺失值作为预测任务的label，把原始的预测

呆萌的代Ma·2022-12-06 00:24

MATLAB编程实现哈夫曼编码

实验目的理解信源编码的意义熟悉MATLAB程序设计；掌握哈夫曼编码的方法及计算机实现二.实验原理统计n个信源消息符号，得到n个不同概率的信息符号将这n个信源信息符号按其概率大小依次排序：p(x1)≥p(x2

fickle45·2022-12-05 17:44

Matlab 绘制 BP 神经网络图

Matlab具有强大的数据绘图功能，可以通过Figure绘制BP神经网络图，并保存矢量图，具体代码如下1.codefigure("name","BPfigure")x1=ones(1,5);x2=2*ones

小曾&同学·2022-12-05 14:49

每天五分钟机器学习：使用降维算法可以完成高维数据的压缩表示

降维现在有一个数据集，这个数据集中每个样本有多个特征，为了能够可视化，我们只显示其中的两个特征，一个特征是x1表示物体的长度，单位是厘米，另外一个特征x2也表示物体的长度，单位是英寸，那么我们可以认为特征

幻风_huanfeng·2022-12-05 14:38

warren@伟_·2022-12-05 13:16

全连接前馈神经网络DNN

全连接前馈神经网络DNN1.DNN概述前馈神经网络中，各神经元属于不同层，信号从输入层向输出层单向传播（有向无环图）人工神经元模型：输入：x1，x2权重：w1，w2偏置：b输出z=w1*x1+w2*x2

Corse1769·2022-12-05 13:52

判别函数（一）

两类问题的判别函数（以二维模式样本为例）若x是二维模式样本x=(x1x2)T，用x1和x2作为坐标分量，得到模式的平面图：这时，若这些分属于ω1和ω2两类的模式可用一个直线方程d(x)=0来划分d(x)

匍匐-菜鸟·2022-12-05 12:23

多元统计分析实验-线性回归

2、实验内容有以下两组数据，第一组数据为我国2004年31个地区城镇居民年人均可支配收入和年人均消费性支出数据，第二组数据为随机抽查的36个人的当前年薪y（美元）与开始年薪x1（美元）、工作时间x2（月

無垠·2022-12-05 12:48

线性回归分析

1、读取文件“test2-1.csv”，数据为随机抽查的36个人的收入情况，包括当前年薪y（美元）与开始年薪x1（美元）、工作时间x2（月）、先前工作经验x3（月）和受教育年限x4（年）。

Xin Deng·2022-12-05 12:46

最优化方法解决计算机算法问题,最优化问题求解之：遗传算法

例：求下述二元函数的最大值：(1)个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量x1,x2编码为一种符号串。本题中，用无符号二进制整数来表示。

陈六六的成长笔记·2022-12-05 11:18

【机器学习--MATLAB】基于MATAB利用线性模型进行拟合预测

2.如下图，第1列是x1,第2列是x2,第3列是y，请用原始算法进行线性拟合并作图。

A阿蒂丽娜·2022-12-05 09:05

dataframe.groupby().agg()的使用

dataframe.groupby().agg()：分组聚合函数(第一个括号分组，第二个括号聚合)df.groupby(by=[‘x1’,’x2’...])

lnbbbb·2022-12-05 08:28

机器学习入门（笔记）

建立方程：Y=AX1+BX2注：1.X1,X2时两个特征，Y是银行会借给我们的钱数2.由于是线性的，所以没法拟合所有的点，只能找到一个最合适的来拟合。

cainiaolaoliu·2022-12-04 19:50

感知机-代码

验证与门：defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=x1*w1+x2*w2iftmptheta:return1AND(0,0)AND(1,0)AND(0,1)AND

W爱包浆豆腐·2022-12-04 17:41

一元线性回归推导

一元线性回归系数的推导假设有n个离散的点(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xn,yn){(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_n,y_n)}(x1,y1),(x2,y2)

躁动的风儿·2022-12-04 15:03

机器学习中的算法系列

机器学习中的算法系列k近邻法：T={（x1,y1),(x2,y2),…，（xn,yn)}待分离样本（x，y）1.根据距离度量和k值计算Nk（x）2.根据分类决策规则计算类别y改进后：T={（x1,y1)

德玛西亚---·2022-12-04 14:54

《深度学习--基于python的理论与实现》学习笔记4：第二章感知机

将上面的运算通过计算公式表示：其中x1和x2为输入值，

白马非马··2022-12-04 13:25

MATLAB生成数组

y=linspace(x1,x2)%返回x1和x2之间的100个均匀间隔点的行向量。y=linspace(x1,x2,n)%Y=linspace(x1,x2,n)生成n个点。

RS&Hydrology·2022-12-04 13:23

基于孪生网络的跟踪算法系列文章

下图是文章作者总结近些年来的孪生网络在近几年的发展：先说一下我理解的孪生网络为什么可以用于跟踪：孪生网络的本质是检查两个输入（x1,x2)的相似度，而跟踪问题也可以说是匹配问题，匹配图像序列中前一帧和

张小打·2022-12-04 12:55

双线性插值公式推导

其中，Q11=(x1,y1),Q12=(x1,y2),Q21=(x2,y1),Q22=(x2,y2),P=(x,y)。

时吨吨·2022-12-04 10:54

基于SVM支持向量机的多输入多输出预测模型（第二篇）

多输入多输出只需要将x1、x2、（y1与y2）这四个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。

智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:55

基于SVM支持向量机的多输入单输出预测模型（第一篇）

一般限定在[01]、[-11]之间，首先我们先看数据格式：|其实只需要将x1、x2、y这三个变量进行归一化即可，尽量不要变动其它数据，以免引入误差。

智能.优化.控制.自动化·2022-12-04 07:25

机器学习之回归与聚类算法

线性关系：通用公式（线性模型）：h(w)=w1x1+w2x2+w3x3+…+b—自变量一次x1，x2，x3代表特征值，h(w)为目标值（或

qq_43537670·2022-12-04 06:35

雅克比 (Jacobi) 迭代法求线性方程组的解及其代码

简介实例可以看到，当迭代次数k增大时，迭代值会越来越接近解x1=x2=x3=1。

油醋三椒·2022-12-04 05:56

线性方程组迭代法之高斯-赛德尔迭代法

迭代公式（思想）如下：程序流程图如下：计算结果表如下：/********高斯-赛德尔迭代法**********--------------分析--------------*1.Xi为每一步迭代的初值,X1=X2

飞花舞者·2022-12-04 05:56

pytorch- softmax和分类模型

图像中的4像素分别记为x1,x2,x3

胖虎艾春辉·2022-12-04 00:53

你知道不同U盘在ARM+Linux下的读写速率吗？

该系列核心板外设资源丰富，支持千兆网x2、USB2.0x2、U

武汉万象奥科·2022-12-04 00:14

偏差-方差分解 Bias-Variance Decomposition

设希望估计的真实函数为f=f(X)但是观察值会带上噪声，通常认为其均值为0Y=f(X)+ϵ,E[ϵ]=0假如现在观测到一组用来训练的数据D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}那么通过训练集估计出的函数为

yncxcw123·2022-12-03 22:16

Python入门5（pandas中merge中的参数how）

1importpandasaspd2df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[1,10,20],[5,6,7],[3,9,0],[8,0,3]],columns=['x1','x2','x3

weixin_30302609·2022-12-03 21:11

sklearn学习之Spectral Clustering

谱聚类的算法流程可总结如下：输入：样本集D=(x1,x2,⋯

GallopZhang·2022-12-03 20:08

（二）遗传算法（Genetic Algorithm, GA）流程

（二）遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）流程1.遗传算法流程2.关键参数说明1.遗传算法流程一点说明：在遗传算法中，将nnn维决策向量X\bf{X}X=[x1,x2,...,xn]T

团子团子大团子·2022-12-03 20:36

从头理解self-attention机制

有一串特征编码，x1,x2,…,xn，这里x1x2…都是一个特征向量，即让每个特征向量都关注到所有的特征向量（包括其自己），然后转变成一个更深层次的向量。

看星星的月儿·2022-12-03 17:39

概率图模型：HMM（隐马）,MEMM（最大熵）,CRF（条件随机场）

）,MEMM（最大熵）,CRF（条件随机场）概率：既然是一个图那么就是一个有圈有边的结构，圈代表随机向量，随机变量之间有边，边上有概率既然是模型肯定可以求解：有向图求解方式：p(Y)=p(x1)*p(x2

小杨变老杨·2022-12-03 17:06

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