在学习了一些基本初等函数后，会接触“幂函数”概念，其实幂函数并不是陌生的，之前学过的依次函数、二次函数和反比例函数都是幂函数，幂函数其实同指数函数、对数函数一样，都是函数中的一类特殊函数。利用几何画板探究幂函数的性质，可以克服黑板作图的不精确性，而且可以将函数直观化，从而利用数形结合思想来研究函数。那么如何用几何画板画幂函数呢？具体的绘制步骤如下：步骤一 建立坐标系。启动几何画板，依次单击“绘图”
相关函数求导公式先复习回顾下一些数学基础，帮助推导过程可以更好的理解。下面列举的公式都是，接下来的推导中会用到的，没有涉及到的公式，此处不再列举。常数项求导以 e 为底的指数求导公式对数复合求导公式幂函数复合求导公式函数的和、差、积、商的求导法则设，都可导，则:(1) (2) (3) (4) 复合函数求导法则设 而且 及&nb
统计学习最近一直在处理数据，发现自己的理论基础不够，在某些小细节上做不好选择。 因此，开始了这趟补习之旅，将学习成果总结出来，也方便大家的学习于讨论。线性回归分析线性回归分析，是一个很强大的工具。它可以通过一个已知的变量的值，进而推断一个未知的变量的确切的值。 更精确地说，如果X和Y是两个相关的变量，那么线性回归分析会帮助我们在给定x的情况下预计y的值，反之亦然。 举栗子，一个人的年龄和他的
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2024-04-26 22:30:47
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2018/09/29这部分的代码在 /root/OldFile/sklearn/linear_regression下，名字为lr_normal_noise.py。我感觉这里的一个困难是我对这个库的API不够熟悉导致的。另一方面，也是对原来的那些个分布不理解导致的。 想生成的图是这个样子的。
正态分布的图
结果弄成的图是这样的，
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2024-09-19 15:30:27
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0 概要论文名称： FCOS: A simple and strong anchor-free object detector 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2006.09214v3.pdf 论文名称： FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文地址： https://arxiv.org/pdf/
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2024-08-03 10:05:41
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前言逻辑回归是机器学习非常重要的一种模型，在机器学习的某些场景下，甚至出现了“一个LR打天下”的情况，可以说这个模型是机器学习必须精通的模型。在这之前，你肯定接触过线性回归，但是逻辑回归和线性回归存在不小的差异，我需要先帮你弄清线性回归和逻辑回归是什么，他们有什么区别，再通过吴恩达老师的视频，详细地讲一下逻辑回归。什么是线性回归（Linear regression）首先我们要了解，什么是回归？ 我
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2024-07-11 20:49:59
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1. 什么是线性回归线性回归：通过拟合因变量yy和自变量x⃗ x→的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置的拟合比该位置生成的错误更少，该拟合是最佳拟合。2. 基本形式：给定d个属性的实例 x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的取值：x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的
所有代码块都是在Jupyter Notebook下进行调试运行，前后之间都相互关联。 文中所有代码块所涉及到的函数里面的详细参数均可通过scikit-learn官网API文档进行查阅，这里我只写下每行代码所实现的功能，参数的调整读者可以多进行试验调试。多动手！！！主要内容： 线性回归方程实现 梯度下降效果 对比不同梯度下降策略 建模曲线分析 过拟合与欠拟合 正则化的作用 提前停止策略一、线性回归Ⅰ
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2024-04-24 16:16:24
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吴恩达机器学习（四）局部加权回归使用局部加权回归的原因局部加权回归的原理实例讨论 使用局部加权回归的原因在讲义中描述的是：makes the choice of features less critical（为了让特征的选择不是那么重要） 另外，局部加权回归可以用线性回归的方法得到一个非线性的拟合结果。这句话有点奇怪，但了解局部加权回归的原理就能明白其中的原因了。局部加权回归的原理相关参数定义：
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2024-08-08 15:32:53
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引言线性回归是最简单的机器学习算法，说白了就是构造一元或者多元的线性方程，然后根据现有样本数据进行函数拟合，求解出线性方程的各个参数，之后就可以通过该线性方程进行相关预测。模拟场景根据常识，一个人的工龄越长，那么这个人的工资也会随之增加。那么，我们现在想要知道，工龄对工资之间具体存在什么样的数学关系。 巧妇难为无米之炊，先放上一组数据：工龄（年）工资（元）1.139343.001.346205.0
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2024-05-14 22:06:31
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双曲线、椭圆、抛物线等统称为二次曲线（或圆锥曲线），它其实是三维空间中圆锥在截面上的投影，如图齐次坐标下的二次曲线表示二次曲线的在欧氏空间的方程为 即一个二次多项式。使用齐次坐标表示为 使用矩阵形式表示为 其中 显然，一个二次曲线有5个自由度，5点确定一条二次曲线。二次曲线的切线二次曲线在其上一点x处的切线为极线平面上任意一点和二次曲线可以定义一条直线，这条直线称为x之于C的极线。x称为l之于C的
本文实例讲述了Python使用sklearn实现的各种回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下：使用sklearn做各种回归基本回归：线性、决策树、SVM、KNN集成方法：随机森林、Adaboost、GradientBoosting、Bagging、ExtraTrees1. 数据准备为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+
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2023-12-23 22:12:52
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ACM的竞赛中，经常会出现涉及到大数模幂运算的题目，如求解2的10000次方模100000009的结果，这就需要我们设计一种有效的求幂算法。本文将结合的以上应用场景，分析以下几种常用的求幂算法并给出java代码的实现：递归方法：二分快速求幂（又叫矩阵快速幂算法）非递归方法：二进制转换法二分快速求幂这种方法的设计思想很简单：对于A的n次幂，当n为偶数时，A^n = A^(n/2) * A^(n/2)
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2023-05-22 11:00:30
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题目链接:https://www.acwing.com/problem/content/description/877/时/空限制：1.500000s / 64MB题目描述给定n组ai,bi,pi，对于每组数据，求出abiimodpi的值。输入格式第一行包含整数n。接下来n行，每行包含三个整数ai,bi,pi。输出格式对于每组数据，输出一个结果，表示abiimod...
原创
2022-02-03 14:16:13
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题目链接:https://www.acwing.com/problem/content/description/877/时/空限制：1.500000s / 64MB题目描述给定n组ai,bi,pi，对于每组数据，求出abiimodpi的值。输入格式第一行包含整数n。接下来n行，每行包含三个整数ai,bi,pi。输出格式对于每组数据，输出一个结果，表示abiimod...
原创
2021-07-13 16:27:03
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设置编程环境Octave是一个自由的，开放源码可以在许多平台的应用。它有一个文本界面和实验的图形之一。MATLAB是专有软件，但免费的试用许可到MATLAB在线注册账户。MATLAB在线：https://matlab.mathworks.com/在windows安装Octave： http://wiki.octave.org/Octave_for_Microsoft_Windows（不要安装4.0
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2024-05-14 21:01:17
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这里我们先来看下面的公式：看到这条公式相信大家并不陌生，在高中数学我们就接触到的统计中，我们就经常使用上面的公式计算预测值，上述方法叫做简单线性回归的最小二乘法。为此，还专门返回去复习高中数学。最小二乘法的原理其实是，求一条直线，使得我们的训练数据集到这条直线距离之和最小。具体公式推导参考：最小二乘法有了上述公式，我们就可以通过对公式进行封装，形成一个二元线性回归算法的APIimport nump
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2024-04-20 15:20:42
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前言之前学习的单变量和多变量线性回归都是解决监督学习中的回归问题，现在开始学习如何解决监督学习中的分类问题，分类问题即输出都是离散值，我们主要通过逻辑回归模型来解决分类问题
1.分类问题(Classification)
2.假说表示(Hypoththesis Representation)
3.判定边界(Decision Boundary)逻辑回归模型(一)分类问题(Classificati
说明python 内置pow函数用于实现幂的运算，在这里我使用的是快速幂算法实现pow函数功能。快速幂快速幂算法本质上基于的是分治思想。优点：其时间复杂度为 O (log₂N)， 与暴力遍历时间复杂度O (N)相比效率有了质的提高。待完善之处：指数暂支持输入整数。思路不断将高次幂拆分成低次幂，直到低次幂无法再拆分为止。而此时低次幂的值就显而易见了，就是底数（1次幂）。然后通过最低次幂（1次幂）不断
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2023-05-27 17:24:37
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幂等概念来自数学，表示N次变换和1次变换的结果是相同的。这里讨论在某些场景下，客户端在调用服务没有达到预期结果时，会进行多次调用，为避免多次重复的调用对服务资源产生副作用，服务提供者会承诺满足幂等。举个栗子，双十一零点刚过，小明就迫不及待地点击提交订单按钮，选择在线支付，点了确认支付按钮，这时候网络有些慢，小明担心心爱的商品被抢购一空，就点了多次确认付款按钮，如果这个订单扣款多次，客服热线估计会被
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2023-07-03 11:15:46
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