There are three possible sources of uncertainty： Inherent stochasticity in the system being modeled Incomplete observability（we cannot observe all of the variables that drive the behavior of the system） Incomplete modeling（ When we use a model that must
目录十、降维和度量学习10.1、k-近邻学习10.1.1、懒惰学习10.1.2、KNN错误率10.2、低维嵌入10.2.1、维数灾难10.2.2、多维数缩放方法MDS10.3、PCA10.3.1、最近重构性:样本点到这个超平面的距离都足够近10.3.2、最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开10.3.3、求解10.4
利用Tensorflow2构建CNN并用于图像分类 本文将使用自下而上的方法，从讨论CNN的基本板块构建开始。然后将深入研究CNN的体系结构，并探索如何在TensorFlow中实现CNN。本文包含以下内容： 一维和二维的卷积运算 卷积神经网络结构的构建 使用Tensorflow构建深度卷积神经网络 利用
文章目录 @[toc]1 什么是内生性2 内生性的来源2.1遗漏变量偏差2.2 联立方程偏差2.3 解释变量测量误差2.4 选择偏差2.5 双向因果关系2.6 模型设定偏误2.7 动态面板偏差 3 工具变量3.1工具变量的思想3.2 两阶段最小二乘法3.3 Wald估计量 4 矩估计5 二阶段最小二乘法5.1 阶条
文章目录 一、理论基础1、樽海鞘群算法2、改进樽海鞘群算法（1）算法组成<1> Ⅰ型领导者<2> 交叉跟随者<3> Ⅱ型领导者<4> 跟随者<5> 变异者 （2）TTLSSA的流程 二、仿真实验与分析1、参数设置2、结果分析 三、参考文献四、Matlab仿真程序 一、理论基础 1、樽海鞘群算法 请参考
多元线性回归方程 文章目录 多元线性回归方程@[toc]1.多元线性回归模型1.1多元线性回归模型的矩阵式1.2多元线性回归模型的古典假定 2.多元线性回归模型的估计2.1最小二乘估计(矩估计)2.2 最小二乘估计(向量导数)2.3 参数最小二乘的性质2.4 OLS 估计量的分布性质2.5 参数区
文章目录 1 求导定义与布局方式1.1 矩阵求导术1.2 分子布局和分母布局 2 标量对矩阵的求导术的基本思想2.2 微分法2.3 迹技巧2.4 迹函数对向量或矩阵的求导 3、矩阵对矩阵求导3.1 微分技巧3.2 Kronecker积技巧 参考 矩阵线性代数笔记整理汇总，超全面 本文符号定义
为了完整地展示线性代数，我们必须包含复数。即使矩阵是实的，特征值和特征向量也经常会是复数。 1. 虚数回顾 虚数由实部和虚部组成，虚数相加时实部和实部相加，虚部和虚部相加，虚数相乘时则利用 \(i^2=-1\)。 在虚平面，虚数 \(3+2i\) 是位于坐标 \((3, 2)\) 的一个点。复数 \(z=a+bi\)
1. 矩阵范数 我们怎么来衡量一个矩阵的大小呢？针对一个向量，它的长度是 \(||\boldsymbol x||\)。针对一个矩阵，它的范数是 \(||A||\)。有时候我们会用向量的范数来替代长度这个说法，但对于矩阵我们只说范数。有很多方式来定义矩阵的范数，我们来看看所有范数的的要求然后选择其中一个。
这部分我们从有限维扩展到无限维，在无限维空间中线性代数依然有效。首先，我们来回顾一下，我们一开始是以向量、点积和线性组合进行展开的。现在我们开始将这些基本的概念转化到无限维的情况，然后再继续深入探索。 一个向量有无限多的元素是什么意思呢？有两种答案，都非常好。 向量变成 \(
这一部分我们关注正的矩阵，矩阵中的每个元素都大于零。一个重要的事实：最大的特征值是正的实数，其对应的特征向量也如是。最大的特征值控制着矩阵 \(A\) 的乘方。 假设我们用 \(A\) 连续乘以一个正的向量 \(\boldsymbol u_0=(a, 1-a)\)， \(k\) 步后我们得到 \(A^k\boldsymbol u_0\)，
1. 图 一个图由一系列节点以及连接它们的边组成，关联矩阵（incidence matrix）则告诉我们 \(n\) 个顶点是怎么被 \(m\) 条边连接的。关联矩阵中的每个元素都是 0,1 或者 -1，在消元过程中这也依然成立，所有的主元和乘数都是 \(\pm1\)。因此分解 \(A=LU\) 也只包含 0,1 或者 -1，零空间矩阵亦
这部分我们通过选择更好的基底来产生更好的矩阵。当我们的目标是对角化矩阵时，一个选择可以是一组特征向量基底，另外一个选择可以是两组基底，输入基底和输出基底是不一样的。这些左右奇异向量是矩阵四个基本子空间中标准正交的基向量，它们来自于 SVD。 事实上，所有对 \(A\) 的分解都可
1. 恒等变换 现在让我们来找到这个特殊无聊的变换 \(T(\boldsymbol v)=\boldsymbol v\) 对应的矩阵。这个恒等变换什么都没有做，对应的矩阵是恒等矩阵，如果输出的基和输入的基一样的话。 如果 \(T(\boldsymbol v_j)=\boldsymbol v_j = \boldsymbol w_j\)，那么变换矩阵就是 \(I\)。
1. 线性变换的概念 当一个矩阵 \(A\) 乘以一个向量 \(\boldsymbol v\) 时，它将 \(\boldsymbol v\) 变换到另一个向量 \(A\boldsymbol v\)。进来的是 \(\boldsymbol v\)，出去的是 \(T( \boldsymbol v) = A\boldsymbol v\)。一个变换 \(T\) 就像一个函数一样，进来一个数字 \(x\)，得到 \(
SVD 分解是线性代数的一大亮点。 1. SVD 分解 \(A\) 是任意的 \(m×n\) 矩阵，它的秩为 \(r\)，我们要对其进行对角化，但不是通过 \(S^{-1}A S\)。\(S\) 中的特征向量有三个大问题：它们通常不是正交的；并不总是有足够的特征向量；\(Ax=\lambda x\) 需要 \(A\) 是一个方阵。\(A\) 的奇异向
今天和大家分享一篇ECCV2020中关于旋转目标检测的文章： 源码地址：https://github.com/clobotics/piou 论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.09584 动机 在检测旋转目标时，使用传统的Smooth L1损失会更关注减小角度误差（angle error）而不是减小全局IoU。如下图中图（a）所示，图中绿色的
目录 潜（隐)变量模型K-meansGMM模型GMM模型参数估计的EM算法总结GMM模型和K-means的联系 EM算法使用EM算法通用步骤重新考虑GMM参数估计EM算法通用解释 代码地址：6.1公布 笔者能力有限，如有错误请指正！感谢您的阅读！ 潜（隐)变量模型 观测变量：直接观测的数据 潜变量： 无法直
\(\mathcal{Definition}\) 线性规划（Linear Programming, LP）形式上是对如下问题的描述： \[\operatorname{maximize}~~~~z=\sum_{i=1}^nc_ix_i\\\operatorname{s.t.}\begin{cases} \sum_{j=1}^na_{ij}x_j\ge b_i&i=1,2,\cdots,m\\ x_i\ge0&i=1,2,\cdots,n\end{cas
文章目录 介绍如何回答答案答案为词汇答案为选项答案为文中片段答案自由回答S-net 无答案Read + VerifySAN QA任务的资料来源为文字资料DrQAV-Net 来源为图片来源为语音Subword单位spoken QA领域自适应对抗学习SpeechBERT 来源为多种QACNN 参考 介绍 对于 QA 任务，有两
第一篇：线性代数 https://zhuanlan.zhihu.com/p/80690520 公式链接1 第一章：矩阵和向量 第1题和第5题类型点题了 设 \(A, B\) 是 3 阶方阵.已知 \(|A|=-1,|B|=3,\) 则 \(\left|\begin{array}{cr}2 A & A \\ 0 & -B\end{array}\right|= 24\) \(=> |2A|*|-B|=2^3*|A|*(-1)^3|
文章目录 7 连续优化(Continuous Optimization)7.1 使用梯度下降法优化7.1.1 步长7.1.2 动量梯度下降7.1.3 随机梯度下降法 7.2 约束优化与拉格朗日乘子7.3 凸优化7.3.1 线性规划7.3.2 二次规划7.3.3 Legendre-Fenchel变换和凸共轭 7 连续优化(Continuous Optimizatio
二、概率分布 (Probability Distributions) 参数方法 (Parametric method)： 预先假设数据服从一个特定的分布 非参数方法 (Nonparametric method)： 数据的分布依赖于数据集的大小，且仅有控制模型复杂度的参数 共轭先验 (Conjugate prior)： 使后验分布具有与先验分布相同的函数形
sample 行内公式 \(e=mc^2\) 行间公式 \[(f*g)(\boldsymbol n)=\int_{-\infty}^{\infty}f(\boldsymbol\tau)g(\boldsymbol n-\boldsymbol\tau)d\boldsymbol\tau \]表格 pred \ gt gt A gt B gt C gt D pred A A|A A|B A|C A|D pred B B|A B|B B|C B|D pred C
传送门 菜鸡的 lzx 比赛的时候式子画错了，错得一塌糊涂 【分析】 令 \(f_{d, l}\) 表示 \(\gcd A=d\) 且长度为 \(l\) 的概率 令 \(g_{d, l}\) 表示 \(\gcd A\mid d\) 且长度为 \(l\) 的概率 不难得到： \(\displaystyle g_{d, l}=\sum_{d\mid t}f_{t, l}={(n/d)^l\over n^l}\) 式
