教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1bv411C7Y7?p=1 edit sfuntmpl 命令打开官方自带的s函数例程 下面是s函数的一个模版 %S-function for continuous state equation function [sys,x0,str,ts]=s_function(t,x,u,flag) switch flag, %Initialization case 0, [
公平博弈必输策略及Python改进 前言一、算术原因二、逻辑原因三、Python改进总结 前言 考虑一个场景：一名投机人每次拿出当前本金的10%进行抛硬币测试（公平博弈，输赢均50%），一共测试60次，最终输赢各30次，那么他的本金将是多少？ 计算：x = 1.1^30 * 0.9^30 * 100% = 0.99^30 * 100%
多元一次方程式 10x_1 - x_2 + 2x_3 = 6 -x_1 + 11x_2 - x_3 + x_4 = 25 2x_1 - x_2 + 10x_3 - x_4 = -11 3x_2 - x_3 + 8x_4 = 15 1.迭代法 以下代码思路借鉴https://blog.csdn.net/akatsuki__itachi/article/details/80719686 //下列代码是实现思路 int main() { x0=
树及其组合算法二：Bagging 1集成学习1.1集成学习概述1.2集成学习的原理 2 Bagging2.1 Bagging的建模2.2 Bagging的预测2.3 Bagging测试误差的估计2.4 Bagging袋装法的缺点 3 随机森林3.1随机森林降低树间相似性的基本策略：3.2随机森林建模过程 4 AdaBoost5 GBDT5.1提升树5.2
(一)连续性的概念 定义1、若 则称y=f(x)在点x0处连续 (二)间断点及其分类 1、间断点的定义 若f(x)在x0的某去心领域内有定义，但在x0处不连续，则称x0为f(x)的间断点 2、间断点的分类 1)第一类间断点：左右极限均存在的间断点 可去间断点：左极限=右极限 跳
MATLAB优化算法所有函数超详解 1. 非线性优化1.1 无约束1.1.1 fminsearch函数1.1.2 fminunc函数 1.2 有约束1.2.1 fminbnd函数1.2.2 fmincon函数 1.3 多目标优化1.3.1 fminimax函数1.3.2 fgoalattain函数 2. 线性规划2.1 linprog函数2.2 intlinprog函数 3. 二次规划quadpr
转自：https://blog.csdn.net/DBLLLLLLLL/article/details/82965722 （粒子群算法进阶讲解传送门：(https://blog.csdn.net/DBLLLLLLLL/article/details/103036067 https://blog.csdn.net/qq_34452281/article/details/90550228?utm_term=%E5%A4%9A%E7%A7%8D%E7%BE%A4%E7%B2%92%E5%AD%90
记录下用最小二乘法拟合线性模型的代码实现： 1、应用正规方程（Normal Equation)求解最小二乘法举例： 最简单的y关于x的线性方程\(y=\beta_0+\beta_1x\) 预测值和观察值： 写成矩阵形式： \(X\beta=y\)，其中\(X=\begin{bmatrix} 1& x_1\\ 1& x_2\\ ...&...\\ 1& x_n\\ \end{bmatrix}
二分法-习题2.1： 代码： Main.h: clc;clear;fromat long; secant(0,pi/4,10^(-8)); half .m: x=half(a,b,tol) c=(a+b)/2; k=1; m=1+round((log(b-a)-log(2*tol))/log(2)); while k<=m if f©==0 c=c; return; elseif f(a)*f©<0 b=(a+b)/2; else a=(a+b)/2; end c=(a+b)/2;k=k+
令$f(x)=\frac{x^{2}+c}{x}$，换言之即$x$物品的性价比的倒数 对其求导即$f'(x)=1-\frac{c}{x^{2}}$，其导数严格递增，换言之即是一个严格下凸函数，记$x_{0}$为其最小值的位置，那么不难证明$x_{0}=\lfloor\sqrt{c}\rfloor$或$\lceil\sqrt{c}\rceil$ 性质1：存在最优解，使得其不存在一个$x\ge
多项式牛顿迭代 给定多项式 g ( x ) g(x) g(x)，求 f
函数的间断点 设函数f(x)在点x0的某去心邻域有定义。在此前提下，如果函数f(x)有下列三种情形之一： （1）在x=x0没有定义 （2）虽在x=x0有定义，但是limf(x),x->x0，极限不存在。 （3）虽在x=x0有定义，且limf(x),x->x0，极限存在，但是limf(x),x->x0 != f(x0) 以上函数f(x)在点x0不连续，而点x0称为函数
LawsonAbs的认知与思考，还请各位读者审慎阅读。 总结 文章来源：csdn：LawsonAbs本文详细介绍了整个梯度下降算法的缘由，并给出了详细的背景知识，是彻底理解梯度下降算法的好文章。 关键词：机器学习；优化算法；梯度下降； 1 前言 机器学习任务通常分成三个步骤：模型表征+模型评估+优化算法
如果需要小编其他数学基础博客，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里我打算补充一下机器学习涉及到的一些关于泰勒公式与拉格朗日的知识点。 （注意：目前自己补充到的所有知识点，均按照自己网课视
{$I 输入模板.run} 鼠标移动(窗口, X, Y) {$I 帮助信息.run} {$I 参数定义.run} 窗口:HWND X:整型 Y:整型 {$I 返回定义.run} 返回:字符串 {$I 函数主体.run} // 鼠标位置和目标位置的距离, 相对起始位置为目标窗口原点 // 计算方向 = (目标位置 - 鼠标位置) / abs(目标位
文章目录 前情函数GPU相关语句torch.unsqueeze 与 torch.squeeze 正式开始导入必要模块构建数据集模型定义模型参数设置 前情函数 import torch GPU相关语句 '''以下通过先判断GPU是否存在， 在通过对应的语句打印出GPU的信息 ''' if torch.cuda.is_available():
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:,2:] y = iris.target from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dt_clf = DecisionTreeClassifier(max_depth = 2,criterion
K-means 是一种经典的聚类的算法，简单好用，火的一塌糊涂，对于刚刚入坑的小白们有着重要的学习价值，好了不虾扯蛋了，上代码。 iris datasets row= 150 ，column 4, 3-type, each type has 4 features . ok baby , let us to code 调包，预处理数据集 import matplotlib.pyplot as plt f
牛顿迭代法： 解法参考：这里 static double helper(int a) { if (n < 2) return 1.0 * a; double x0 = 1; // 先假设一个初始值 double x = x0 / 2 + a / x0 / 2; // 解， 把1-2的式子 = 右边括号展开 while (Math.abs(x - x0) > 0.001) { // 误差范围 x0 = x; x
关于牛顿迭代法的证明，做了一段时间。发现与书上的算法不大一样，怀疑书上的算法是有类似泰勒展开改进的。这个坑以后再补，先上代码 #include<iostream> #include<math.h> using namespace std; int main() { double x0,x1=1.5,e,f1,f2; scanf("%lf",&e); d
Interpretable Explanations of Black Boxes by Meaningful Perturbation Motivation & Contribution? 研究动机和贡献 Motivation： 目前大多数研究对分类器解释的算法主要是启发式的，含义不够清楚。[19、16、8、7、9] 从正式的角度重新定义了可解释性的含义，可解释性是为了探索
正定二次函数的共轭梯度法matlab实现 1、算法过程 2、matlab实现 function [X,min_f]=minGRAD(fx,var,x0) %%%输入目标函数（正定二次函数）fx,变量var,初始点x0; %%%采用共轭梯度法计算目标函数的极小值； %%%输出极小值点X，极小值min_f. j=jacobian(fx,var); G=double(jacobian(
目录 解非线性方程 方法综述 问题分类 求解一元方程 解法一：SymPy.solve/nsolve函数求解 解法二：迭代法 求解多元方程组 方法一：运用SymPy 方法二：运用SciPy.optimize.fsolve() 解线性方程组 插值法 方法综述 问题分类 一元函数插值 B样条插值 二元函数插值 绘制2
概念 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一
https://www.nayuki.io/page/elliptic-curve-point-addition-in-projective-coordinates Introduction Elliptic curves are a mathematical concept that is useful for cryptography, such as in SSL/TLS and Bitcoin. Using the so-called “group law”, it is easy t
