手算平方根的「正确」方法，是什么方法？如果你认为是牛顿迭代法的话，你可以亲自试一下，看看效果如何：其实牛顿迭代法非常好，在电脑上快得飞起。但是手算就不行了。那么「正确」的方法是什么呢？是这个：（原帖同上）说得神神叨叨的，还能开无限小数，到底是什么方法？帖子里没说。不过，幸运的是，我有一天翻 Wiki 的时候，碰巧翻到了这个方法。本文将详细介绍这个方法。\(2\) 的算术平方根是多少？是 \(\sq
1.朴素贝叶斯 （1）朴素贝叶斯的原理 朴素：特征独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是&nbs
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2024-07-08 10:21:19
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这题，对我锻炼意义挺大的。在知道多位乘法的算法的情况下，如何将其转换成代码还要
原创
2022-09-26 10:06:05
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前景回顾： 【手把手TensorFlow】一、从开始使用TensorFlow到弄清楚“搭建神经网络套路” 【手把手TensorFlow】二、神经网络优化 【手把手TensorFlow】三、神经网络搭建完整框架+MNIST数据集实践【手把手TensorFlow】四、输入手写数字并输出识别结果全连接 NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑
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2024-01-11 23:35:14
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文章目录前言
一、深度相机采集含标定板的图像
二、计算深度相机相对于机械臂基坐标系的位姿（外参标定）总结 前言艾利特协作臂与Realsense深度相机的外参标定，内容包括采集照片、计算相机外参一、深度相机采集含标定板的图像使用键盘上的“空格”保存图像，每保存一张图像，注意记录机械臂末端的直角坐标系下的位姿。import cv2
import numpy as np
import pyrealse
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2024-04-03 22:01:01
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# MAE（平均绝对误差）及其手算示例
在数据科学和机器学习中，评估模型的性能是关键的一步。常用的评估指标之一是平均绝对误差（Mean Absolute Error，简称MAE）。在这篇文章中，我们将深入探讨MAE的定义、计算方法以及如何在Python中手动计算和可视化结果。
## 一、什么是MAE？
MAE是一种用于衡量预测值与真实值之间差异的指标。它的计算公式为：
\[ \text{M
虽然说是手算，但是我还是会写一点 C# 代码，避免敲坏了计算器。我和大家保证，整个手算过程中，最终的计算结果只需要用
SMO算法求解如下凸二次规划的对偶问题：在这个问题中，变量是拉格朗日乘子，一个变量对应于一个样本点；变量的总数等于训练样本容量NSMO算法是一种启发式算法，其基本思路是：如果所有变量的解都满足此优化问题的KKT条件，那么这个最优化问题的解就得到了。因为KKT条件是该最优化问题的充分必要条件，否则，选择两个变量，固定其它变量，针对这两个变量构建一个二次规划问题，这个二次规划问题关于这两个变量的解应该
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2024-04-30 16:55:21
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这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
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2024-04-05 00:00:48
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DNN网络（全连接的网络） 在进行DNN反向传播算法前，我们需要选择一个损失函数，来度量训练样本计算出的输出和真实的训练样本输出之间的损失。输出计算公式：随机选择一系列W,b，用前向传播算法计算出来的。即通过一系列的计算：。计算得出最后的输出层L对应的便是前向输出的结果。损失函数的选择有很多，比如均方差、交叉熵。我们以交叉熵为例，介绍DNN的反向传播算法，计算公式如下：，其中y为真实的标签（即网络
建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
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2024-08-12 17:21:15
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1. 概述Cochran-Mantel-Haenszel, 简称CMH检验，是研究两个我们关注的分类变量之间关联性的一种检验方法。但有时数据除了我们研究的变量外，还混杂或隐含了其它的变量，如果将这些变量纳入分析中，则有可能得出完全不同的结论，著名的Simpson悖论就是这个问题的典型案例。换句话说，在2 x 2 表格数据的基础上，引入了第三个分类变量，称之为混杂变量。混杂变量的引入使得该检验可以用
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2024-05-10 12:43:06
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对于SEOr每天面对的挑战来自于搜索引擎的排序算法，因为这个算法是对搜索词汇在结果页中排名到底的重要依据，并且搜索引擎通过构建一个可学习的模型来识别页面上的文本内容。LDA算法- 主题建模&分析 LDA算法公式： 为了便于理解这里有个简化的形式： 我们来尝试解释一下，主题词的机会= 该主题所在文档的出现频次X 改主题词使用的频次 ；&n
说明 ：本文为个人随笔记录，目的在于简单了解LDA的原理，为后面详细分析打下基础。 一、LDA的原理LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。LDA的原理：将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇一簇的情况，相同类
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2023-06-12 17:46:24
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Latent Dirichlet Allocation
David.M.Blei
Andrew.Y.Ng
Michael.I.Jordan
JMLR2003
（可google到）
有两种方法设计分类器：
1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；
2. generative model，就是
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2024-05-22 20:45:50
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1.LDA主题模型困惑度 这部分参照：LDA主题模型评估方法–Perplexity，不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点，两篇都是翻译的维基百科。 perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较 wiki上列举了三种perplex
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2023-12-28 11:11:10
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文章目录特征工程什么是特征工程数据预处理缺失值的处理删除法填补法Pandas填充Sklearn填充数据归一化什么是归一化归一化原理为什么要用归一化什么算法需要进行归一化sklearn库归一化处理归一化存在的问题数据标准化什么是标准化标准化原理为什么要用标准化sklearn库标准化处理标准化和归一化对比特征抽取字典特征数据提取文本特征数据提取TF-IDF 做比赛或者做项目的时候，绞尽脑汁考虑到了
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2024-06-19 09:01:52
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以前LDA是用来分类的，PCA是用来降维的。PCA的降维是为了减少后续计算量，本身对于区分不同的类的能力并没有提升。PCA是无监督的，而LDA是能把不同的类往一个最佳的方向去投影，从而使两类之间的距离最大，达到易于区分的目的，LDA是有监督。下面这篇博文很好的讲述了LDA的算法的原理，很值得一读。
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2024-06-07 14:05:21
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前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。 主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。主题
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2024-02-22 15:41:03
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