Discuz!X2 第60页

Pytorch入门实战（1） - 实现线性回归

以一个特征的一元线性回归为例：y=w⋅x+by=w\cdotx+by=w⋅x+b可以改造下图神经网络：若将x泛化为向量，即x=(x1,x2,...

iioSnail·2022-11-27 16:12

线性回归基本原理

线性回归（线性回归的目标是找到一组权重向量w和偏置b）y=w1x1+w2x2+w3x3+bw123为权重值，b为偏差值给定n维输入：x=[x1,x2,…,xn]T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差：w

tinason杨·2022-11-27 14:20

matlab对信号DTFT,【MATLAB】离散傅里叶变换DTFT和IDTFT

*n/10),求其移位信号x(n-3)和x(n+3)在-3MATLAB的程序如下：n=-3:10;k0=3;k1=-3;x=cos(2*pi*n/10);x1=cos(2*pi*(n-k0)/10);x2

weixin_40001372·2022-11-27 11:25

数学基础知识：数据统计

+wn)几何平均数：对各变量值的连乘积开项数次方根，通常用于连乘关系的比率u=（x1*x2*...*xn）的开n次方根注：调和平均数≤几何平均数≤算术平均数≤平方平均数1/((1/a+1/b)/

Liam-图像爱好者·2022-11-27 10:58

联邦学习论文笔记——一种联邦学习中的公平资源分配方案（田家会 α-Fedavg）

领域引入公平性度量参数α，使公平性与有效性可以通过α权衡给出了α的确定方法（梯度下降求解）实验验证公平性度量引入Jain’sIndexJ(x)的取值在[1/N，1]区间当J(x)取1时最公平，此时x1、x2

Sensorjang·2022-11-27 09:06

利用python进行T检验

fromscipyimportstatsimportnumpyasnp12注：ttest_1samp,ttest_ind,ttest_rel均进行双侧检验H0:μ=μ0H0:μ=μ0单样本T检验-ttest_1sampttest_1samp官方文档生成50行x2

一苇所如·2022-11-27 04:57

Task03 详读西瓜书+南瓜书第4章

每个非叶节点表示一个特征属性测试每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出每个叶子节点存放一个类别每个节点包含的样本集合通过属性测试被划分到子节点中，根节点包含样本全集基本算法：输入：训练集D={(x1,y1),(x2

阿_边·2022-11-27 03:06

Python绘图（模板）

marker=""固定代码模版2D绘图折线图importmatplotlib.pyplotasplt#上一行代码也可替换为importpylabaspltx=[1,2,3]#各个点的横纵坐标y=[5,7,4]x2

牛哥带你学代码·2022-11-27 02:27

matlab遗传算法工具箱_遗传算法实现详细步骤

(Matlab版本2014a)准备工作(研究函数)我们调用工具箱里专门测试遗传算法的最小值问题：我们先看看函数图像的性质，%%%%子函数代码function [y]=ras(x1,x2) [~

weixin_39989796·2022-11-27 02:26

Matlab在一张图上绘制多条拟合曲线，曲线颜色自定，显示指定图例

clearall;clc;x1=[2,1,2.3,2.2,1.2,2.4];x2=[6,7.6,8.6,7.8,6.6,8];y1=[10,11.2,13.2,13,12.4,12.7];y2=[6.5,6.7,7.8,6.6,8,9

Yyyyyq_lzs·2022-11-27 02:51

高斯消元法python编程_高斯消元法的Python实现

高斯消元法节约内存的算法：例1：用高斯消元法求解线性方程组：#-*-coding:utf-8-*-"""求解线性方程组：[12-33][x1]=[15][18-31][x2]=[15][-121][x3

weixin_39744240·2022-11-26 19:10

线性分类器

设等号左边的表达式为f(x1,x2)f(x_1,x_2)f(x1,

奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘·2022-11-26 13:28

Stata：工具变量法（2SLS）及其三种检验代码

——豪斯曼检验H0：所有变量均为外生regyx1x2estimatesstoreolsivregress2slsyx1(x2=z1z2)怀疑x2为内生变量estimatesstoreivhausmanivols

宋锦纹·2022-11-26 12:26

stata中_stata中工具变量的检验

使用工具变量法的前提是存在内生解释变量，即随机扰动项中有遗漏变量与解释变量相关，使用的检验为“豪斯曼检验”，如果拒绝H0，则说明x2为内生解释变量，需要使用工具变量法，反之则说明所有的解释变量均外生，则应使用

weixin_39526741·2022-11-26 12:24

labelme标记的文件转换为yolov5格式

importjsonimportosdefconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2=box[2]y2=box[3]center_x=(x1+x2)*0.5/img_size

AphilGuo·2022-11-26 12:36

将labelme标注的json文件转换成txt文件

importjsonimportos"""Computer:2Headdown:1Headup:0Text:3"""defconvert(img_size,box):x1=box[0]y1=box[1]x2

不会写代码的ppl·2022-11-26 12:34

最小二乘法与极大似然估计

已知NNN组数据D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}{D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(

luxurie·2022-11-26 11:40

pytorch学习笔记2 - transforms

TensorBoardtensorboard可以当作用来生成图表的类,(后边训练神经网络时需要用来画图,看loss函数的曲线比如生成y=x2y=x^2y=x2曲线fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterwriter

fa1c4·2022-11-26 10:32

python error: (-215:Assertion failed)

问题出现在这两行：crop_img=img[y1:y2,x1:x2]cv2.imwrite(os.path.join(save_dir,new_jpg_name),crop_img)完整报错：cv2.error

悟空不是猴子·2022-11-26 10:53

error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize'解决办法

当代码为img1=img[y1:y2,x1:x2]img1=cv2.resize(img1,(64,128),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)cv2.imwrite(“C:\

Kyle Sirius·2022-11-26 10:51

标准差(Standard Deviation) ，标准误差(Standard Error)及置信区间（CI）通俗解释

“X2”是第二个值，以此类推。均值称为“M”。初看上去Σ(Xi-M)就能够作为描写叙述数据点散布情况的指标。也就是

Victor__Zhang·2022-11-26 08:27

机器学习-（手推）线性回归-最小二乘法（矩阵表达）、几何意义

：数据介绍：D{(x1,y1),(x2,y2),......

M鱼小刀·2022-11-26 07:02

机器学习笔记之高斯网络(二)高斯贝叶斯网络

回顾高斯网络高斯网络最核心的特点是：随机变量集合中的随机变量均是连续型随机变量，并且均服从高斯分布：已知某随机变量集合X\mathcalXX中包含ppp个特征，整个高斯网络中所有结点的联合概率分布服从多元高斯分布：X=(x1,x2

静静的喝酒·2022-11-26 07:20

【模式识别】C++实现K-means算法

一、问题描述试用K均值法对如下模式分布进行聚类分析：{x1(0,0)，x2(3,8)，x3(2,2)，x4(1,1)，x5(5,3)，x6(4,8)，x7(6,3)，x8(5,4)，x9(6,4)，x10

落花兮酒℃·2022-11-26 03:03

聚类算法-最大最小距离算法

问题的提出已知N个待分类的模式样本{X1,X2,…,Xn}，要求分别分类到聚类中心Z1,Z2,…对应的类别中。算法描述1.任选一个模式样本作为第一聚类中心Z1。

GRQHHH·2022-11-26 03:01

python 数据处理数组拼接concatenate

输入：importnumpyasnpx=[[1,2],[3,4]]x1=np.concatenate([x,x],axis=0)print("x1axis=0")print(x1)x2=np.concatenate

DreamLee0625·2022-11-26 01:52

机器学习感知器

代码：importnumpyasnpdeffunc(x1,x2,y):globalw0,w1,w2,n0,n1,n2a=0.01w0,w1,w2=1,1,1n0,n1,n2=1,1,1foriinrange

青科林的月亮·2022-11-26 01:18

基础学习 3_YOLO、VOC的数据格式转换

数据格式说明yolo标注格式保存在.txt文件中，一共5个数据，用空格隔开，举例说明如下图所示：数据格式转换假设图像的宽和高（真实宽高）分别为w、h，bbox的左上角坐标为(x1,y2)，右下角坐标为(x2

zxm_·2022-11-26 00:55

【数模/预测】岭回归和Lasso回归

文章目录最小二乘法岭回归Lasso回归Stata进行Lasso回归什么情况使用Lasso回归最小二乘法多元线性回归，假设x1,x2,...,xpx_{1},x_{2},...,x_{p}x1,x2,..

智子、·2022-11-25 23:43

Lasso回归系列三：机器学习中的L0, L1, L2, L2,1范数

对于向量xxx(x=[x1,x2,x3,...xm]x=[x_1,x_2,x_3,...x_m]x=[x1,x2,x3,...xm])和一个nnn行，ttt列的矩阵XXX，它的L0,L1,L2,L2,1

咻咻咻哈·2022-11-25 23:11

Pytorch torch.mean()的简单用法

比如以下的三种简单情况：importtorchx1=torch.Tensor([1,2,3,4])x2=torch.Tensor([[1],[2],[3],[4]])x3=torch.Tensor([[

xiongxyowo·2022-11-25 22:52

【机器学习】似然函数

假设X的概率密度函数可以定义为：其中X是离散的随机向量X(x1,x2,…)，表示参数Θ下随机向量X取到x的可能性。假设：那么我们可以

sword_csdn·2022-11-25 21:25

特征变换：特征归一化（Normalization）作用以及方法 Min-Max、Z-Score

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]，其所形成的等高线非常尖。

cy^2·2022-11-25 19:52

详解PyTorch中的copy_()函数、detach()函数、detach_()函数和clone()函数

clone():解释说明:返回一个原张量的副本,同时不破换计算图,它能够维持反向传播计算梯度,并且两个张量不共享内存.一个张量上值的改变不影响另一个张量.使用copy_():解释说明:比如x4.copy_(x2

敲代码的小风·2022-11-25 19:50

求不规则四边形的面积

在上述四边形中，A（x1，y1），B（x2，y2），C（x3，y3）和D（x4，y4）是顶点。

那年聪聪·2022-11-25 16:12

Task04条件随机场

给定X=(x1,x2,…,xn),Y=(y1,y2,…,yn)X=(x_1,x_2,\dots,x_n),Y=(y_1,y_2,\dots,y_n)X=(x1,x2,…,xn),Y=(y1,y2,…,yn

joejoeqian·2022-11-25 16:03

因子分析和主成分分析

1、文件“test4-1.csv”给出的是52名学生的数学（x1）、物理（x2）、化学（x3）、语文（x4）、历史（x5）和英语（x6）成绩。使用数据完成以下内容。

Xin Deng·2022-11-25 14:03

Day02-《西瓜书》-线性模型(DataWhale)

机器学习三要素：模型：根据具体问题，确定假设空间策略：根据评估标准，确定选取最优模型的策略（通常会产生一个“损失函数”）算法：求解损失函数，确定最优模型3.1基本形式给定d个属性描述的示例x=(x1,x2

liying_tt·2022-11-25 12:17

周志华西瓜书学习笔记----线性模型

当然，也可以存在一个自变量的有种次方形式，并将不同次方的自变量写成x1，x2，x3等。机器学习是通过数据集中的数据得到每个自变量前的参数。二、损失函数机器学习需要得到目标函数中

Ω2πA 》·2022-11-25 12:43

【智能控制实验】基于MATLAB的BP神经网络设计

已知：训练样本:期望输入：[x1,x2]T=[1,3]T,期望输出：[t1,t2]T=[0.95,0.05]T激发函数f为：。学习步长为η=1。初始权值和阈值：二、实验内容2.1应用MA

骑行去看海·2022-11-25 12:08

最优化——凸集

直线与线段给定两个点x1,x2∈Rnx_1,x_2\inR^nx1,x2∈Rn，且x1≠x2x_1\neqx_2x1=x2，如何表示一个直

愤怒的可乐·2022-11-25 11:23

各种IOUloss的pytorch实现

ReturnstheIoUofbox1tobox2.box1is4,box2isnx4box2=box2.t()#Getthecoordinatesofboundingboxesifx1y1x2y2:#x1,y1,x2

Alphapeople·2022-11-25 10:10

单层感知器与线性神经网络

sign(x)激活函数当x＞0时，输出值为1；当x＝0时，输出值为0,；当x＜0时，输出值为-13.2.2单层感知器计算举例假如有一个单层感知器有3个输入x1,x2,x3x_1,x_2,x_3x1,x2

T.S.G·2022-11-25 08:24

python机器学习逻辑回归算法

注意此处，x都是列向量；二、决策边界：1、=[-3;1;1]x=[0;x1;x2]2、=[-1;0;0;1;1]x=[0;x1;x2;x12;x22]3、这是更复杂的逻辑边界：三、逻辑回归的代价函数：1

孙笑川 258·2022-11-25 08:29

SESR: 一种基于重参数化思想的超高效图像超分方案

因此，所提SESR可以在受限硬件平台上进行x2(即1080p超分到4K)与

AI算法-图哥·2022-11-25 07:34

ARMA 时间序列模型

邃海枫林·2022-11-25 07:42

0.618（黄金分割法）求解极值点开源代码

参数可自己通过键盘键入##定义目标函数defface(x):returna1*x**4+b1*x**3+c1*x**2+d1*x+e1##定义每一次迭代返回的结果defIteration(count,x1,x2

鱼跃此时海螣❀·2022-11-25 07:38

基于 attention 机制的 LSTM 神经网络超短期负荷预测方法学习记录

采用X1,X2,…,XT表示LSTM网络中的典型输入序列，则其中X{t}表示时间t时的输入特征。为了实现重要信息长时间存储，在LSTM的整个周期内设立并维护一个记忆单元c。根据前一时间的激活单元at–

彭祥.·2022-11-25 05:57

VOC格式标签转YOLO格式

VOC转Yolo格式代码:importosimportxml.etree.ElementTreeasET#将x1,y1,x2,y2转换成yolo所需要的x,y,w,h格式defvoc_to_yolo_wh

qq_52217283·2022-11-24 23:10

西瓜书第三章线性模型（线性回归和对数几率回归）

1.线性回归问题定义：给定数据集D=(x1,y1),x2,y2,......,(xm,ym)D={(x_1,y_1),x_2,y_2,......,(x_m,y_m)}D=(x1,y1),x2,y2,.

x@临霖·2022-11-24 22:15

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