线性动态规划一、定义 线性动态规划是指目标函数为特定变量的线性函数，约束是这些变量的线性不等式或等式，目的是求目标函数的最大值或最小值。二、典型例题 1、最长上升序列问题 问题描述：设有序列B为B1，B2，B3……Bn，若存在下标i1<i2<i3<……in,且Bi1<
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2024-03-15 10:21:11
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Single Variable Calcucus （Smoothing a Piecewise Function）
原创
2017-10-20 13:28:57
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CNN卷积神经网络实战案例 大概想法是把几个不同的案例取长补短，把图像分类的功能学会有的时候需要提前观察一下数据，这样才好感同身受基于cnn实现垃圾分类 https://www.heywhale.com/mw/project/5d26a62b688d36002c58a627/dataset Q1：这个应该是读取图片的日常功能？ Q2：这个随机展示6张图片是怎么个操作
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2024-10-21 13:24:49
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原文为 Wang et al., 2008b J. M. Wang, D. J. Fleet, and A. Hertzmann. Gaussian process dynamical models for human motion. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 30:283–398, 2008下面
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2024-05-10 20:22:38
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上一节我们介绍了监督学习的整体框架和基本的要点，按照总分的思考方式，接下来我们要分别介绍相应的一些算法了。今天这节我们来看看贝叶斯定理在机器学习中的应用。本章要点如下：1. 贝叶斯定理；2. 分类中的贝叶斯定理；3. 风险和效用度量；4. 关联规则；一、贝叶斯定理 贝叶斯定理来源于统计学中的条件概率，它可以揭示两个变量间的对应关系，基本公
1. 引言Label Smoothing 又被称之为标签平滑，常常被用在分类网络中来作为防止过拟合的一种手段，整体方案简单易用，在小数据集上可以取得非常好的效果。Label Smoothing 做为一种简单的训练trick，可以通过很少的代价（只需要修改target的编码方式），即可获得准确率的提升，本文就其原理和具体实现进行介绍，希望可以帮主大家理解其背后的具体原理。2. 初识我们首先来看Lab
原创
2022-03-08 21:20:17
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3图
"new Function" 语法语法 创建函数的语法：let func = new Function ([arg1, arg2, ...argN], functionBody);该函数是通过使用参数 arg1…argN 和给定的 functionBody 创建的。下面这个例子可以帮助你理解创建语法。这是一个带有两个参数的函数：let sum = new Function('a', 'b', 'r
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2024-04-06 10:28:05
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前言声明：本篇是个人的学习记录，大神请绕行。主要内容：对朴素贝叶斯的理解。包含以下几个方面：1、基础2、公式的演变3、贝叶斯模型1、基础从数学公式推导的过程，认为其基础是条件概率。1.1 概率概率：对未知事物发生可能性的量化描述，量化是为了完成比较，得到差异，区分和排序。概率值是通过统计方法，假设，校验得来的量化值。1.2 条件概率： &n
线性模型是比较基础也比较简单的一类模型，我在前面没有提及，在这篇文章里面介绍一下一些线形的模型。基本形式所谓线性模型就是用于预测的模型是线性的，可以写成以下的形式 y^(w,x)=w1x1+⋯+wdxd+b 其中
w=(w1;w2;⋯;wd) 在有的地方也有另一种形式,比如 y^(w,x)=w0+w1x1+⋯+wdxd 就是相当于把代表斜率的
w和b写在了一起，
x=(1,x1,
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2024-06-22 14:16:42
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基本形式线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 一般用向量形式写成 线性模型形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想．许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得．线性回归均方误差(2.2) 是回归任务中最常用的性能度蜇，因此我们可试图让均方误差最小化 均方误差有非
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2024-10-14 12:52:50
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提纲：回顾多元线性回归广义线性模型的基本形式对数线性回归学习和参考资料 1.回顾多元线性回归在上一篇随笔中，说到了线性模型中最基本的一种--多元线性回归，其基本形式如图一所示：图一在多元线性回归中，模型的预测值都分布在一条直线上，所以只有当样本点的真实分布大致与所求到的直线的形状相同时，模型才能工作得很好。情况大致如图二所示：图二在图二中，我们认为样本点的分布是线性变化的，所以我们模型的
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2024-04-12 23:43:32
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## 如何实现Java Function动态
作为一名经验丰富的开发者，我将会帮助你学会如何实现Java Function动态。首先，让我们来看一下整个实现过程的步骤：
### 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|---------|--------------------------------------|
| 步骤
原创
2024-04-12 04:18:41
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Class 与 Style 绑定 操作元素的 class 列表和内联样式是数据绑定的一个常见需求。因为它们都是 attribute，所以我们可以用 v-bind 处理它们：只需要通过表达式计算出字符串结果即可。不过，字符串拼接麻烦且易错。因此，在将 v-bind 用于 class 和 style 时，Vue.js 做了专门的增强。表达式结果的类型除了字符串之外，还可以是对象或数组。对象语法 我们可
1.lib:是若干个obj的集合，本质与obj相同！
lib有静态lib和动态lib之分。
静态lib将导出声明和实现都放在lib中。编译后所有代码都嵌入到宿主程序.
动态lib相当于一个h文件，是对实现部分（.dll文件）的导出部分的声明。编译后只是将导出声明部分编译到宿主程序中，运行时候需要相 应的dll文件支持.
lib文件是
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2024-10-12 08:00:06
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动态规划的本质不在于是递推或是递归，也不需要纠结是不是内存换时间。 理解动态规划并不需要数学公式介入，只是完全解释清楚需要点篇幅…首先需要明白哪些问题不是动态规划可以解决的，才能明白为神马需要动态规划。不过好处时顺便也就搞明白了递推贪心搜索和动规之间有什么关系，以及帮助那些总是把动规当成搜索解的同学建立动规的思路。当然熟悉了之后可以直接根据问题的描述得到思路，如果有需要的话再补充吧。 动态规划
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2024-07-05 08:53:15
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# JavaScript动态产生函数的调用
JavaScript 是一种强大的编程语言，具备动态语言的特性。这意味着你可以在运行时创建和调用函数。这种能力使得开发者能够根据需要动态生成代码，极大提高了编程的灵活性。在本文中，我们将探讨如何动态产生函数并调用它们，同时通过旅行图和类图来展示相关的概念。
## 动态生成函数
首先，让我们看看如何动态创建函数。在 JavaScript 中，可以使用
线性模型最终训练出来的是w列向量；验证以及判断都是基于这个训练出来的w列向量进行的。所以，所谓的线性模型是指数据的分布大体是满足一次方程的；线性模型学习的结果就是把这个一次方程的w给获得，这样就可以得到一个模型了；未来只要向这个模型（一次方程）传入样本即可得到结果。模型是一个什么概念？总体来讲模型是
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2019-03-10 21:28:00
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原创
2023-05-21 01:35:57
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多模型CCLM全称是：Multi-model Based Cross-component Linear Model Chroma Intra-prediction for Video Coding(MM-CCLM)，简称MMLM。 最早提出MMLM是LG在H.266/VVC的JEM版本上的，那时候的单模型CCLM也已经成熟起来，但是他们发现仅仅靠一个线性模型去预测色度是远远不够的，并没有考虑到图像
官网定义fun关键字进行定义。参数name: type。参数默认值 每一个参数都可以有默认值。如：fun main(args:Array<String>){
println(test(2))
}
fun test(a:Int,b:Int = 3):Int{//b的默认值是3，所以调用的时候可以只传一个值，该值会被赋值给a。
re
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2024-05-11 17:43:51
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