为了提高复杂关系的拟合能力，在特征工程中经常会把一阶离散特征两两组合，构成高阶组合特征。在实际问题中，需要面对多种高维特征，简单地两两组合，依然容易存在参数过多、过拟合等问题。怎样有效地找到组合特征？ 可以利用决策树来寻找特征组合方式。例如，影视推荐问题有两个低阶特征「语言」和「类型」，其中有语言分为中文和英文，类型分为电影和电视剧，那么这两个特征的高阶组合特征有（中文，电影）、（英文，电视剧）、
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2024-07-10 13:35:43
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特征函数定义是：设X是实值随机变量，则对任意实数t，有 称为随机变量X的特征函数，其中。一、离散概率分布1.单点分布 单点分布的分布列为。 其特征函数计算方法如下：2.二项分布 二项分布的分布列为。 其特征函数的计算方法如下：3.泊松分布 泊松分布的分布列为。 其特征函数的计算方法如下：4.几何分布 几何分布的分布列为。 特征函数的计算方法如下：二、连续概率分布1.正态分布 正态分布的分布密度是。
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2023-06-23 12:21:13
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什么是特征根(值)和特征向量？如果把矩阵看作是运动，对于运动而言，最重要的当然就是运动的速度和方向。特征值就是运动的速度特征向量就是运动的方向特征根：特征根法也可用于通过数列的递推公式（即差分方程，必须为线性）求通项公式，其本质与微分方程相同。称为二阶齐次线性差分方程： 加权的特征方程。特征向量： A为n阶矩阵，若数λ和n维非0列向量x满足Ax=λx，那么数λ称为A的特征值，x称为A的对应于特征值
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2023-06-21 09:24:47
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一：css组合选择器特性:每个选择器位可以为任意基本选择器或选择器组合选择器分为以下几类：群组选择器，子代(后代)选择器，相邻(兄弟)选择器，交集选择器，多类名选择器1、群组选择器：div,sqan, .red, #div { color : red }一次性控制多个选择器选择器之间以 ，(逗号) 隔开，每一个选择器位均可以任意合法选择器或选择器组合2、子代(后代)选择器：子代选择器
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2023-12-28 21:22:54
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先给出结论：简易版：首先列出代价函数，其中X，Y，θ是向量或者矩阵。接下来我们要对代价函数Ĵ中预测值与真实值的差的平方的累加进行求导。首先第一步，消除累加。简单来复习一下现代知识：假设向量，则 * = 知道如何消去累加之后再将式子做进一步化简： 好了现在终于把原式子化简完成，接下来就要进行求导了。大家应该都知道多项式求导等于对各项求导相加。 我们将上式对θ求导：第一项：是一个标量，所以是标量对向
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2024-02-08 06:01:46
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文章目录root_scalar参数差异测试 root_scalar方程的根就是函数的零点，scipy.optimize提供了统一的一元函数求根方法，其函数定义为scipy.optimize.root_scalar(f, args=(), method=None, bracket=None, fprime=None, fprime2=None, x0=None, x1=None, xtol=Non
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2023-09-01 22:44:47
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[数值算法]求矩阵的最大特征值的幂法.对于工程计算而言，矩阵的特征值和特征向量都是相当重要和常见的数据，这里给出的幂法是一种常见的求解方法，用的是迭代的思想。符号说明:1A为待求的矩阵，2Uk，Vk为迭代用的列向量。3最后的最大特征值maxLamda由最后一次的max(Uk)-----求Uk中的绝对值最大的元素的绝对值.所决定。而maxLamda所对应的特征向量由最后一次迭代的Vk所决定.&nbs
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2023-12-05 08:48:05
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一、特征值与特征向量简介 特征值与特征向量是线性代数的核心内容，也是方阵的属性之一，在机器学习算法中应用十分广泛，可应用在降维、特征提取、图像压缩等领域。 矩阵与向量相乘是对向量进行线性变换，是对原始向量同时施加方向和长度的变化。通常情况下，绝大部分向量都会被这个矩阵变换的面目全非，但是存在一些特殊的向量，被矩阵变换之后，仅有长度上的变化，用数学公式表示为 ，其中 为向量， 对应长度变化的
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2023-09-02 09:57:10
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面向对象 Python中对象的概念很广泛，Python中的一切内容都可以称为对象，除了数字、字符串、列表、元组、字典、集合、range对象、zip对象等等，函数也是对象，类也是对象。 在Python中，可以使用内置方法isinstance()来测试一个对象是否为某个类的实例。 >>> isinstance(car, Car) True >
目录0引言本文结构理论公式1、几何分布2、负二项分布3、帕斯卡分布4、泊松分布5、 参考链接 0引言本文结构在文章统计学基础——负二项分布的数字特征1中介绍了负二项分布，在博客2中介绍了离散分布的数字特征。 本文计算一些离散分布的：密度函数、分布函数、均值、方差、偏度、峰度、特征函数、矩母函数理论公式为了方便先给出计算公式：– 密度函数:– 分布函数：– 期望：– 方差：– 特征函数：– 矩母函
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2023-12-27 16:43:40
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一. SIFT原理（尺度不变特征变换）SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，它对物体的尺度变化，刚体变换，光照强度和遮挡都具有较好的稳定性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SIFT 算法被认为是图像匹配效果好的方法之 一算法实现特征匹配主要有三个流程：①特征点
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2024-05-16 22:38:38
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一、实验目的 1.求矩阵的部分特征值问题具有十分重要的理论意义和应用价值； 2.掌握幂法、反幂法求矩阵的特征值和特征向量以及相应的程序设计； 3.掌握矩阵QR分解二、实验原理 幂法是一种计算矩阵主特征值(矩阵按模最大的特征值)及对应特征向量的迭代方法, 特别是用于大型稀疏矩阵。设实矩阵A=[aij]n×n有一个完全的特征向量组，其特征值为λ1 ，λ2 ,…
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2023-05-27 10:13:55
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`1.打开文件,读取普通文件
一.使用open函数获取文件内容:
f=open("C:\\a.txt")
a=f.read() #读取所有
b=f.readline() #读取一行
c=f.readlines() #读取所有行
二.使用linecache模块获取文件内容:
import linecache
a=linecache.getline("C:\\a.txt",2)#读取第二行
b=lin
scipy练习1. 正态分布import scipy.stats
import matplotlib.pyplot as plt
# 1.调用scipy，生成均值为3，方差为16的正态分布对象dist
dist=scipy.stats.norm(loc=3,scale=4)
print(dist)
# 2.用numpy中的方法生成x,要求x位于（-10,30）之间，200个点
x=np.linsp
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2024-10-13 18:46:57
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QR方法是Francis于1961年发表的用于求解所有特征值的算法呢。该算法对对称矩阵和非对称矩阵都适用，都可以分解成正交矩阵Ｑ和上三角矩阵Ｒ乘机的形式。但是在实际应用中，需要先进行相似变化在OR分解。其中，对于非对称矩阵，需要利用Hessenberg矩阵；而对于对称矩阵，需要利用三对角矩阵。如果再加上最后要讲的原点位移、降阶等技巧，整套算法会
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2023-11-11 19:58:27
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特征点检测（Landmark detection）上节课，我们讲了如何利用神经网络进行对象定位，即通过输出四个参数值b_x、b_y、b_h和b_w给出图片中对象的边界框。更概括地说，神经网络可以通过输出图片上特征点的(x,y)坐标来实现对目标特征的识别，我们看几个例子。假设你正在构建一个人脸识别应用，出于某种原因，你希望算法可以给出眼角的具体位置。眼角坐标为(x,y)，你可以让神经网络的最后一层多
1.1 Octave是什么?
Octave是一款用于数值计算和绘图的开源软件。和Matlab一样，Octave尤其精于矩阵运算：求解联立方程组、计算矩阵特征值和特征向量等等。在许多的工程实际问题中，数据都可以用矩阵或向量表示出来而问题转化为对这类矩阵的求解。另外，Octave能够通过多种形式将数据可视化，并且Octave本身也是一门编程语言而易于扩展。因此我们可以称Octave是一款非常强大的可编
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2023-12-09 14:03:48
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# Java 中多个特征如何求线性回归
线性回归是一种常用的统计办法，用于分析两个或多个变量之间的关系。在机器学习领域，线性回归用于建模因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的关系。
在许多实际应用中，我们需要处理多个特征，因此多元线性回归的概念非常重要。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Java 中实现多元线性回归，并附以代码示例，状态图和关系图。
## 1. 多元线性回归的基
Numpy的子模块1.线性代数模块(linalg)1)矩阵求逆如果一个n阶方阵A与另一个n阶方阵B的乘积是一个单位阵，那么就称A与B互为逆矩阵。A B = EA = B^-1np.linalg.inv(A)->A^-1，仅限于方阵，狭义逆矩阵np.linalg.pinv(A)->A^-1，不仅限于方阵，广义逆矩阵矩阵的I属性，对应就是广义逆矩阵# -*- coding: utf-8 -
引言感知实验表明，人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内，而非在整个频谱包络中。耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度进行的，在1000Hz以下为线性，在1000Hz以上为对数，这就使得人耳对低频比高频更敏感。心理物理学研究表明，人类对语音信号频率内容的感知遵循一种主观上定义的非线性尺度，该非线性标度可被称为“Mel”标度。MFCC是将人耳的听觉感知特性和语音产生机制相结合，因此目前大多数语音识别
