本博文属于工程机械臂末端柔顺控制（Ros+Gazebo仿真实现） 注：本文参考文献忘了，参考的是一篇中国学者发表的一篇关于和UR构型一致的6自由度机械臂求逆解规避掉第六个关节可能由于奇异构型无法求解的问题。 0 引言 末端柔顺控制必然牵扯到机械臂逆运动学求解。 注：由于本文涉及到矩阵运
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # create data np.random.seed(0) n_sample = 100 dis = np.random.rand(n_sample) acc = dis * 8 + np.random.random(n_sample) * 4 my_data = {'distance': dis, 'accuracy'
神经网络(二分类) 1. 鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris,load_boston,load_breast_cancer,load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler import numpy as np imp
随机梯度下降法的思想 每次更新权值不再利用整个数据集，而是随机选择其中1个样本。随机梯度下降法使用的是近似梯度，走的缓慢，相比于梯度下降法，不是那么容易陷入到局部最优中 python实现 import numpy as np import random x1 = np.array([2104, 1600, 2400, 1416, 3000]) x2 =
实物模型 DH建立坐标系以及正逆运动学推导 Matlab验证 clear; clc; a1=-9.57*0.001;alpha1=pi/2; a2=-59.2*0.001; a3=-77*0.001;d3=44.6*0.001; % 建立连杆系 % theta 关节角度 % d 连杆偏移量 % a 连杆长度 % alpha 连杆扭角 % sigma 旋转关
一元线性回归 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取数据 data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',') x_data = data[:, 0] y_data = data[:, 1] # plt.scatter(x_data, y_data) # plt.show() # 学习率 learning rate lr = 0.0001
本代码参考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/LogisticRegression/LogisticRegression.py 1. 读取数据集 def load_data(filename,dataType): return np.loadtxt(filename,delimiter=",",dtype = dataType)def read_data(): data =
分享一下我老师大神的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！https://blog.csdn.net/jiangjunshow Andrew Ng机器学习第四周的编程练习是用matlab实现一个神经网络对一幅图中的数字进行识别，有待识
问题描述：利用BP神经网络对识别阿拉伯数字（0-9） 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image)。用 X 矩阵表示整个训练集，则 X 是一个 5000*400 （5000行 400列）的矩阵 另外，还有一个5000*1的列向量 y
