离群点（outlier）是指和其他观测点偏离非常大的数据点，离群点是异常的数据点，但是不一定是错误的数据点。确定离群点对于数据分析会带来不利的影响，比如，增大错误方差、影响预测和影响正态性。从散点图上可以直观地看到离群点，离群点是孤立的一个数据点；从分布上来看，离群点远离数据集中其他数据点。在数据处理过程中，检测离断点的方法，通常有Z-score 和 IQR。一，Z-score方法在介绍Z-sco
离散时间系统基本理论离散时间序列序列的表示序列的分类常用时间序列离散实序列单位阶跃单位脉冲单位脉冲和单位阶跃响应的关系如下：中间的表述方式可以理解为离散序列的“积分”。矩形序列离散实指数序列离散复序列\(\frac{2\pi}{\omega}=\frac{N}{m}\)，其中左侧化简后的分子和分母分别与右侧N和m对应，m为周期内含有的包络数，N为周期。频率大小的影响：\(e^{jwn}\)，当ω越
论文链接：Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting.摘要 许多真实世界的应用需要对长序列时间序列进行预测，如用电规划。长序列时间序列预测( Long sequence time-series forecasting LSTF)对模型的预测能力提出了很高的要求，
(离散)一元函数求导—二维已知同维度的x和y序列，则可使用diff(y)./diff(x)来估算。设x为n维向量，Dx=diff(x),计算向量x的向前差分，DX(i)=X(i+1)-X(i)，0<i<n。已知同维度的x和y序列，则可使用gradient(y)./gradient(x)来估算 。梯度gradient用的是中心点差分从区间上看梯度用的范围比导数大一倍！所以梯度方式精度会更
目录 1、输出和输入函数2、常用的类型转换函数3、序列中的常用函数4、列表中的常用函数5、元组中的常用函数6、字符串中的常用函数7、字典中的常用函数8、集合中的常用函数9、列表、元组、字典和集合的区别1、输出和输入函数python的内置函数print()input()2、常用的类型转换函数int(x)float(x)str(x)repr(x) 将x转换为表达式字符串chr(x)ord(x
在实际工作中，我们经常需要分析一组数据的历史走势/趋势情况，比如要从产品数据库中筛选出销量处于上升趋势的产品，或者从股票历史数据库中筛选出一直处于上涨的股票。 那么可以通过分析计算该组数据的差分来模拟求出该组数据走势线的导数，然后通过求导的差分/导数情况判断该组数据的走势情况。从高等数学的导数知识我们知道，如果一个函数的导数大于零，那么该函数在这个区间的趋势处于上升状态，反之，在导数小于0时，函数
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2023-09-03 12:14:29
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回归(Regression) 概述我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。回归 场景回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想要预测兰博基尼跑车的功率大小，可能会这样计算:HorsePower = 0.0015 * annualSalary - 0.99 * hoursListen
from sympy import *
x = symbols("x") # 符号x，自变量
y = -pow(10,-11)*pow(x,6) + pow(10,-8)*pow(x,5) - 4*pow(10,-6)*pow(x,4) + 0.0006*pow(x,3) - 0.0428*pow(x,2) + 1.7561*x + 16.528
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2023-07-02 19:49:54
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图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导OpenCV提供了三种不同的梯度滤波器，或者说高通滤波器：Sobel，Scharr和Lapacian。Sobel，Scharr其实就是求一阶或二阶导。Scharr是对Sobel的部分优化。Laplacian是求二阶导。python实现importcv2importnumpy as np__author__ = "boboa"
# 一维离散数据求导教学
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 一维离散数据求导流程
section 开始
开始 --> 数据导入
section 数据导入
数据导入 --> 数据处理
section 数据处理
数据处理 --> 求导
section 求导
求
接着Python机器学习算法入门教程（第一部分），继续展开描述。七、梯度下降求极值在Python机器学习算法入门教程（第一部分）中的第六部分：线性回归：损失函数和假设函数一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小，我们把寻找极小值的过程称为“优化方法”，常用的优化方法有很多，比如共轭梯度法、梯度下降法、牛顿法和拟牛顿
# 离散数据PyTorch求导教程
## 整体流程
首先我们需要将离散数据转换为PyTorch的张量，然后定义一个函数，接着在张量上调用`backward()`方法进行求导操作。
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将离散数据转换为PyTorch张量 |
| 2 | 定义一个函数 |
| 3 | 在张量上调用`backward()
python求导，话不多说直接上代码from sympy import *
while True:
print("请选择功能 1求导 2积分")
Choose = int(input())
x = Symbol('x')
if Choose == 1:
print('请输入函数关系式：')
y = input() # 输入函数关
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2023-07-01 23:01:26
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文章目录1. 基本结构2. 集合2.1 集合相等与子集2.2 集合的大小2.3 笛卡尔积2.4 量词和集合2.5 集合运算2.6 接下来是一些零碎的东西2. 函数2.1 一对一函数和映射函数2.2 函数的相关运算2.3 一些重要的函数3. 序列和求和3.1 几个序列3.2 求和4 集合的基数5. 矩阵 1. 基本结构逻辑和证明是离散的基础，在离散数学的许多内容主要研究用以表示离散对象的离散结构。
摘要： 本文首先回顾了导数的基本概念，然后初步书写了计算函数导数的程序函数，并根据计算机特点对函数进行了改进以达到工程实现。关键词： 导数、工程实现本文默认你对导数有一定了解，所介绍的函数默认是可导的。前言在人工智能领域，深度学习相关研究一直在如火如荼地进行着。基本上所有的深度学习算法的都使用了反向传播（Backpropagation， BP）算法。在反向传播中更新参数的过程中少不了的一步就是计算
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2023-08-13 16:14:56
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Motivation在看论文的时候看到了对图像求梯度的结果，一下子没反应过来到底怎么做的，于是学习了一下。通俗解释前置知识首先，开始之前默认大家学过《高等数学》和《信号与系统》，对导数和差分有最基本的认识。如果没有的话，请移步了解导数和差分的概念。对于一个连续函数，对应位置的梯度就是该点的导数（微分）；而对于离散序列来说，某点的导数实际是和相邻点的差分。（这里可能需要大家回忆一下信号与系统里讲过的
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2023-09-16 00:18:50
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本篇文章主要总结几种函数的求导方法。比如，反函数求导，隐函数求导，参数方程求导的方法。再简单讨论一下高阶导数的概念。先看看考纲对这一块的要求：3. 了解高阶导数的概念，会求简单函数的高阶导数．
4. 会求分段函数的导数，会求隐函数和由参数方程所确定的函数以及反函数的导数．考纲对这一块的要求主要是会求会用即可，因此我们主要是要熟悉其用法。反函数求导：前面我们已经介绍过反函数的概念。即y = f(x)
记录鱼书4:1.y = 0.01x2 + 0.1x经过某点画切线图（微分）import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def numerical_diff(f,x):
h=1e-4
return (f(x+h)-f(x-h))/(2*h)
def fun1(b):
return 0.01*b**2+0.1*b
d
# Python求导函数实现
## 引言
在数学中，求导是指通过一个函数求出其导数的过程。在Python中，我们可以使用一些库来实现求导函数的计算。本文将引导一位刚入行的小白开发者实现Python求导函数的过程。
## 实现步骤
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[导入所需库]
B --> C[定义函数]
C --> D[定义x的符
原创
2023-08-27 07:49:00
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动机作者 Yangtf最近一直在求各种导数，于是就想写一个自动求导的算法。 其实python中的theano就有这个功能，但想了想，思路不难，于是就动手实现了一个。本来想用c++实现了，但发现c++写各种问题，内存管理、操作符重载都不尽人意。花费了不少时间后，决定换语言。 Java是第一熟练语言，但不支持操作符重载，奈何？ 于是转战python。源代码路径思路##函数的表示将函数表达式表示为一个表
