SI，SIS，SIR，SEIRD模型因为个人工作需要系统地整理SI，SIR以及SEIR模型，故对三个模型进行原理介绍以及对比。文中关于SI，SIS，SIR的所有的截图都来自西工大肖华勇老师在慕课上的分享，原视频戳 这里。SEIRD模型则来自发表在SCI上的paper，想看原文戳这里。SI model作为比较古早的传染病模型（不对指数模型进行介绍），SI model在假设人口总数不变（不发生迁移，出
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2024-01-12 10:36:27
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本文代码基于 python3.6 和 pygame1.9.4。这次，我们来模仿做一个 XP 上的扫雷，感觉 XP 上的样式比 win7 上的好看多了。 原谅我手残，扫雷基本就没赢过，测试的时候我是偷偷的把雷的数量从99改到50才赢了。。。下面将一下我的实现逻辑。首先，如何表示雷和非雷，一开始想的是，建立一个二维数组表示整个区域，0表示非地雷，1表示地雷。后来一想不对，还有标记为地雷，标记为问号，
各种计算的说明SAD（Sum of Absolute Difference）=SAE（Sum of Absolute Error)即绝对误差和 SSD（Sum of Squared Difference）=SSE（Sum of Squared Error)即差值的平方和 SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）即hadamard变换后再绝对值求和 M
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2024-09-29 11:29:02
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本博客尚未完成，不建议参考主要参考：马氏距离实例详解_NLP新手村成员的博客_马氏距离计算实例马氏距离例题详解（全网最详细）___Wedream__的博客_马氏距离公式的计算题机器学习算法------1.3 距离度量(欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、标准化欧氏距离、余弦距离、汉明距离 、杰卡德距离、马氏距离)_程序猿-凡白的博客-CSDN博客几种常用的距离计算方式整合_Kang Hao‘s B
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2024-04-21 21:31:00
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介绍马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度，广泛用于分类和聚类分析。相关概念方差：方差是标准差的平方，
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2024-08-17 09:41:21
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目录1. 协方差的意义2. 马氏距离2.1 概述2.2 公式2.3 实际意义2.4 局限性2.4.1 协方差矩阵必须满秩【不平衡数据少数类一般都不是】2.4.2 不能处理非线性流形（manifold）的问题【线性流形和非线性流形，特征选择是线性降维吗】2.5 优点3. 思考4. Reference马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标，同欧氏距离、曼哈顿
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2023-12-11 08:54:13
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以Python内置的求绝对值的函数abs()为例>>> f = abs
>>> f(-10)
10变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。函数名其实也是变量abs指向10后，就无法通过abs(-10)调用该函数了！因为abs这个变量已经不指向求绝对值函数而是指向一个整数10>>> abs = 10
&
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2024-07-19 08:11:44
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随着云计算技术的深入发展，无服务器架构正在兴起。2019 年 2 月，加州大学伯克利分校发表了名为《Cloud Programming Simplified: A Berkerley View on Serverless Computing》的论文，对 Serverless 的形成、现状以及未来进行了全面的梳理和总结，指出 Serverless 即将成为下一代云服务的主流形态。值得一
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2024-08-14 20:13:17
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1. Gamma函数1.1 Gamma函数Gamma函数如下：很奇怪，但可以形象理解为用一个伽马刀，对 动了一刀，于是指数为 ,动完刀需要扶着 才能走下来（记忆，摘自QUETAL博客）。通过分布积分可以得到如下性质：易证明有如下性质： 其中还有几个重要的等式，这里就不证明了，有兴趣的可以查找相关资料：  
# Python指数计算
## 简介
指数计算是数学中的一个重要概念，用于描述某个数的幂次运算。在计算机编程中，指数计算也是非常常见且实用的操作，可以用于解决各种问题。Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种方法来进行指数计算。
本文将介绍Python中的指数计算的几种常见方法，并通过示例代码来说明它们的用法。
## 指数计算的方法
### 1. 使用幂运算符 `**
原创
2023-10-03 13:24:30
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# Python指数计算的实现
## 1. 流程概述
为了实现Python指数计算，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 获取输入的数值 |
| 步骤二 | 计算指数 |
| 步骤三 | 输出结果 |
下面将详细介绍每个步骤所需的代码和操作。
## 2. 步骤详解
### 步骤一：获取输入的数值
在这一步骤中，我们需要
原创
2023-11-14 06:38:32
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计算指数python是一个常见的编程问题，尤其是在进行金融计算、科学计算或机器学习时。计算指数涉及到如何高效且准确地进行数值计算，这些在Python中有广泛的应用。本文将详细探讨计算指数的技术细节与实现过程中需要考虑的各个方面。
### 背景描述
在现代编程中，指数计算是频繁出现的需求。例如，在金融领域，计算复利和现值；在机器学习中，常常需要计算激活函数，如Sigmoid、ReLU等数学函数。
S为样本协方差矩阵 马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联 系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），并且是尺度无关的(scale-invariant)，即独立于
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2023-11-23 17:17:35
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马氏距离(Mahalanobis Distance)是度量学习中一种常用的距离指标，同欧氏距离、曼哈顿距离、汉明距离等一样被用作评定数据之间的相似度指标。但却可以应对高维线性分布的数据中各维度间非独立同分布的问题。1 什么是马氏距离马氏距离(Mahalanobis Distance)是一种距离的度量，可以看作是欧氏距离的一种修正，修正了欧式距离中各个维度尺度不一致且相关的问题。 单个数据点的马氏距
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2023-12-26 08:30:00
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在数据关联中，常常采用马氏距离来计算实际观测特征 j 的距离，从而能较为准确的选出最可能的关联。具体的做法是：D(ij)=sqrt( ( Z(i)-μ(j) )'Σ^(-1)( Z(i)-μ(j) ) )Z(i)表示当前激光雷达的第i个测量，μ表示EKF或其他算法所维护的地图集合，$\underset{j}{\mathop{\arg \min }}\,{{D}_{ij}}$ 即为所求关联。&nbs
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2023-12-14 22:14:20
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对于马氏距离，本人研究了一下，虽然看上去公式很简单的，但是其中存在很多模糊的东西，例如有很多教科书以及网络上的简要说明，下面以维基百科作为引用：马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P. C. Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者
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2024-01-25 21:10:39
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机器学习——马氏距离前言马氏距离马氏距离的推导 前言在介绍马氏距离之前，我们首先看如下概念：方差：方差是标准差的平方，而标准差的意义是数据集中各个点到均值点距离的平均值。反应的是数据的离散程度协方差：标准差与方差是描述一维数据的，当存在多维数据时，我们通常需要知道每个维数的变量中间是否存在关联。**协方差就是衡量多维数据集中，变量之间相关性的统计量。**比如说，一个人的身高与他的体重的关系，这就
马氏距离与其推导马氏距离就是用于度量两个坐标点之间的距离关系，表示数据的协方差距离。与尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。基本思想（intuition）如下图的过程（以两个维度作为例子），此例的数据重心为原点，P1,P2到原点的欧氏距离相同，但点P2在y轴上相对原点有较大的变异，而点P1在x轴上相对原点有较小的变异。所以P1点距原点的直观距离是比P2点的小的。 马氏距
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2024-03-02 09:46:58
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指数形式的小数举例：2.1E5 = 2.1×105，其中 2.1 是尾数，5 是指数。3.7E-2 = 3.7×10-2，其中 3.7 是尾数，-2 是指数。注意，只要写成指数形式就是小数，即使它的最终值看起来像一个整数。例如 14E3 等价于 14000，但 14E3 是一个小数。 Python 只有一种小数类型，就是 float。C语言有两种小数类型，分别是 float 和 double：fl
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2023-08-05 00:17:22
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手推公式--马氏距离距离公式马氏距离按欧氏距离计算：按马氏距离计算： 距离公式距离 用于评价点与点远近关系的数值。常用的距离公式有欧式距离、曼哈顿距离、马氏距离、余弦距离等。采用不同的公式计算的远近关系的数值会有所不同。这些不同也体现了不同距离公式的运用场景的不同。马氏距离最近遇到一些问题，主要是一些特征单位不统一，传统的欧氏距离不能很好反应它们之间远近关系了，于是希望找到一种消除单位影响的距离
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2023-11-24 21:27:10
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