Creating and manipulating numerical data！
本期开始进入机器学习正题，首先是学习使用Numpy，通过调用Numpy库来处理数学计算。Numpy库比起Python代码相比，不仅构建多维数组和科学计算更加方便，还更加接近硬件，可以达到更高的计算效率，这也是我们为什么要用Numpy来进行数学计算。
Numpy数组
构建Numpy数组很简单，只需调用array()函
1.1Conjugate问题描述在不存在的 noip day3 里,小 w ⻅到了一堆堆的谜题。比如这题为什么会叫共轭?他并不知道答案。有 n 堆谜题,每堆有 a i 个,小 w 每次从剩下的谜题中选择一个,然后把所在的那一堆谜题全部丢掉。小 w 期望多少次后丢掉第一堆?1.2输入格式一行一个整数
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2017-11-03 14:36:00
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## Python中的conjugate和conj
在Python编程语言中，复数是一个很有趣的概念，它包含了实部和虚部。在处理复数时，我们经常需要进行共轭和取共轭的操作。在Python的复数对象中，有两个方法可以实现这两种操作，分别是conjugate()和conj()。本文将介绍这两个方法的用法，并通过代码示例展示它们的功能。
### 什么是共轭？
在复数中，当虚部为负数时，我们称它的共
原创
2024-04-25 05:27:29
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算法特征:①. 将线性方程组等效为最优化问题; ②. 以共轭方向作为搜索方向.算法推导:Part Ⅰ 算法细节现以如下线性方程组为例进行算法推导,\begin{equation}
Ax = b
\label{eq_1}
\end{equation}
如上式$\eqref{eq_1}$解存在, 则等效如下最优化问题,
\begin{equation}
\min\quad \frac{1}{2}\|
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2023-07-05 14:49:57
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python实现共轭梯度优化算法一、共轭梯度算法简介二、实现共轭梯度方法的两块重要积木1.共轭方向的确定2.方向优化步长的确定note三、共轭梯度算法优化过程四、python实现共轭梯度算法1.FR-CG2.PRP-CG3.GD五、总结 一、共轭梯度算法简介共轭梯度(Conjugate Gradient)方法是一种迭代算法，可用于求解无约束的优化问题，例如能量最小化。常见的优化算法还有梯度下降法
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2023-10-09 13:58:55
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Conjugate prior relationshipsThe following diagram summarizes conjugate prior relationships for a number of common sampling distributions.Arrows point...
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2015-03-26 11:41:00
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期望
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2018-10-24 15:41:00
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1 classstr(object):2 """
3 str(object='') -> str4 str(bytes_or_buffer[, encoding[, errors]]) -> str5
6 Create a new string object from the given object. If encoding or7 errors is specified, then
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2024-08-30 17:26:56
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共轭梯度法（Conjugate Gradient）共轭梯度法（英语：Conjugate gradient method）。是求解数学特定线性方程组的数值解的方法。当中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法。它适用于稀疏矩阵线性方程组，由于这些系统对于像Cholesky分解这种直接方法太大了。这种方程组在数值求解偏微分方程时非经常见。共轭梯度法也能够用于求解无约束的最优化问题。在数值线性代
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2017-08-16 17:39:00
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预处理共轭梯度算法(Preconditioned Conjugate Gradients Method) 给出百度百科上的解释： 预处理共轭梯度法 预处理共轭梯度法是。不必预先估计参数等特点。 共轭梯度法近年来在求解大型稀疏方程组中取得了较好的成效。理论上普通的共扼梯度法对于对称超正定方程，只要迭代
原创
2024-02-19 17:33:33
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写一篇自己的理解，算不上严格意义的证明，事实上很多熟悉的公式和推导方式都没有摆上来。推导的过程没有参考课本，这可能和个人习惯有关系，以前看别人著作时，很怕那种“显而易见”地描述，因为对作者而言显而易见的地方，对读者可能不是。对读者显而易见的地方，作者可能不这么认为。我一直的想法是，如果条件鲁棒，不论你从哪个角度（比如说展开成解析表达式，或多用向量表达式）去推导，结果应该都是一样的！ ...
原创
2022-03-04 10:49:30
280阅读
写一篇自己的理解，算不上严格意义的证明，事实上很多熟悉的公式和推导方式都没有摆上来。推导的过程没有参考课本，这可能和个人习惯有关系，以前看别人著作时，很怕那种“显而易见”地描述，因为对作者而言显而易见的地方，对读者可能不是。对读者显而易见的地方，作者可能不这么认为。我一直的想法是，如果条件鲁棒，不论你从哪个角度（比如说展开成解析表达式，或多用向量表达式）去推导，结果应该都是一样的！ ...
原创
2021-07-14 16:24:58
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前文： 预处理共轭梯度算法(Preconditioned Conjugate Gradients Method) 给出代码： import numpy as np # from rllab.misc.ext im
原创
2024-02-19 17:16:40
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构造预处理矩阵M（对称正定） 下图来自：预处理共轭梯度法（1） 下图来自：预处理（Preconditioning） 根据上面
原创
2024-02-19 17:14:46
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共轭梯度是一种通过迭代下降的共轭方向（Conjugate Directions）以有效避免Hessian矩阵求逆计算的方法。这种方法的灵感来自对最速下降方法弱点的仔细研究，其中线搜索迭代地用于与梯度相关的方向上。下图说明了该方法在二次碗型目标中如何表现的，是一个相当低效的来回往复
原创
2022-04-19 15:27:09
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1、关于Python中的复数，下列说法错误的是（C）
A、表是复数的语法是real + image j
B、实部和虚部都是浮点数
C、虚部必须后缀j，且必须小写
D、方法conjugate返回复数的共轭复数
分析：
A，Python中复数表达形式：real + image j/J；
B，Python实部和虚部均浮点类型；
C，虚部后缀为j或J；
D，方法conjugate返回复数的共轭复数，如
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2023-09-27 16:47:58
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注意：此文章基于python3.0以上做的笔记。python的基础数据类型大体有一下几种一、intint类型有以下几种方法1、bit_length
返回数据在内存中所占的比特位
如下：
print(bin(37))
>>0b100101
a=37
print(a.bit_length())
>>6
2、conjugate
返
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2023-07-14 14:14:53
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conjComplex conjugateSyntaxZC = conj(Z)DescriptionZC = conj(Z) returns the complex conjugate of the elements of Z.AlgorithmsIf Z is a complex array:conj(Z) = real(Z) - i*imag(Z)
原创
2021-08-20 11:24:09
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conjComplex conjugateSyntaxZC = conj(Z)DescriptionZC = conj(Z) returns the complex conjugate of the elements of Z.AlgorithmsIf Z is a complex array:conj(Z) = real(Z) - i*imag(Z)
原创
2022-04-14 17:33:02
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关于python中的复数1.表示复数的语法是real + image j2.实部和虚部都是浮点数3.虚部的后缀可以是 “j” 或者 “J”4.复数的 conjugate 方法可以返回该复数的共轭复数。
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2023-06-21 09:52:04
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