电路设计/PCB绘制 立创EDA https://lceda.cn/ sPlan http://www.electronic-software-shop.com/splan-70.html?language=en 49.9 EURO 原贴:画电路图用什么软件比较方便? https://www.zhihu.com/question/20256043 电路仿真 LTspice http://www.linear.com/solutions/7989 LTspice® software is a po

机器学习三要素 机器学习的三要素为:模型.策略.算法. 模型:就是所要学习的条件概率分布或决策函数.线性回归模型 策略:按照什么样的准则学习或选择最优的模型.最小化均方误差,即所谓的 least-squares(在spss里线性回归对应的模块就叫OLS即Ordinary Least Squares): 算法:基于训练数据集,根据学习策略,选择最优模型的计算方法.确定模型中每个θi取值的计算方法,往往归结为最优化问题.对于线性回归,我们知道它是有解析解的,即正规方程 The normal equa

http://codeforces.com/contest/678/problem/D D. Iterated Linear Function Consider a linear function f(x) = Ax + B. Let's define g(0)(x) = x and g(n)(x) = f(g(n - 1)(x)) for n > 0. For the given integer values A, B, nand x find the value of g(n)(x) mod

前言 本文是多元线性回归的练习,这里练习的是最简单的二元线性回归,参考斯坦福大学的教学网http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html.本题给出的是50个数据样本点,其中x为这50个小朋友到的年龄,年龄为2岁到8岁,年龄可有小数形式呈现.Y为这50个小朋友对应的身高,当然也是小数形式表示的.现在的问题是要根据这50个训练样本,估

作者:桂. 时间:2017-05-22  15:28:43 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 本文主要是线性回归模型,包括: 1)普通最小二乘拟合 2)Ridge回归 3)Lasso回归 4)其他常用Linear Models. 一.普通最小二乘 通常是给定数据X,y,利用参数进行线性拟合,准则为最小误差: 该问题的求解可以借助:梯度下降法/最小二乘法,以最小二乘为例: 基本用法: from sklearn import

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 开一个机器学习方法科普系列:做基础回顾之用,学而时习之:也拿出来与大家分享.数学水平有限,只求易懂,学习与工作够用.周期会比较长,因为我还想写一些其他的,呵呵. content: linear regression, Ridge, Lasso Logistic Regression, Softmax Kmeans, GMM, EM, Spectral Clustering Dimensionality R

图像分割是图像处理,计算机视觉领域里非常基础,非常重要的一个应用.今天介绍一种高效的分割算法,即 simple linear iterative clustering (SLIC) 算法,顾名思义,这是一种简单的迭代聚类算法,这个算法发表于 2012 年的 PAMI 上. SLIC 算法有几个关键点, 1: 图像分割块的初始化,每一个图像块都是一个聚类,聚类的中心称为 superpixel,聚类的个数 k 是人为设定的,SLIC 算法先将图像分成大小大小一致的图像 patch,假设图像的像素个数

背景:实现一个线性回归模型,根据这个模型去预测一个水库的水位变化而流出的水量. 加载数据集ex5.data1后,数据集分为三部分: 1,训练集(training set)X与y: 2,交叉验证集(cross validation)Xval, yval: 3,测试集(test set): Xtest, ytest. 一:正则化线性回归(Regularized Linear Regression) 1,可视化训练集,如下图所示: 通过可视化数据,接下来我们使用线性回归去拟合这些数据集. 2,正则化线

张宁 A Linear Least Square Initialization Method for 3D Pose Graph Optimization Problem "链接:https://pan.baidu.com/s/1oj_HgQtiiKExACscYuFhJQ 提取码:7xrg" 三维位姿图优化问题的线性最小二乘初始化方法 S. M. Nasiri, H. Moradi, Senior Member, IEEE, R. Hosseini Abstract Pose Gra

题目一:Ants 传送门 题目描述 输入 输出 样例 样例输入 样例输出 分析 一句话题意:有n只蚂蚁在木棍上爬行,每只蚂蚁的速度都是每秒1单位长度,现在给你所有蚂蚁初始的位置(蚂蚁运动方向未定),蚂蚁相遇会掉头反向运动,让你求出所有蚂蚁都·掉下木棍的最短时间和最长时间. 如果没有思路的话,我们可以先模拟一下 这是一个长度为10的木棍,我们假设6.8两个位置上分别有一只蚂蚁 如果它们都朝着左边走,那么6号节点上的蚂蚁需要花费6s才能从木棍上掉下来,8号节点上的蚂蚁需要花费8秒才能掉下来 如果都朝

线性回归假设: 代价函数------均方误差: 最小化样本内代价函数: 只有满秩方阵才有逆矩阵. 线性回归算法流程: 线性回归算法是隐式迭代的. 线性回归算法泛化可能的保证: 根据矩阵的迹的性质:trace(A+B)=trace(A)+trace(B), trace(I-H) =trace(IN*N)-trace(H) =N-trace(XX+) =N-trace(XTX(XTX)-1) =N-trace(I(d+1)*(d+1)) =N-(d+1), I-H这种转换的物理意义: 原来有一个有N

线性回归假设: 代价函数------均方误差: 最小化样本内代价函数: 只有满秩方阵才有逆矩阵. 线性回归算法流程: 线性回归算法是隐式迭代的. 线性回归算法泛化可能的保证: 根据矩阵的迹的性质:trace(A+B)=trace(A)+trace(B), trace(I-H) =trace(IN*N)-trace(H) =N-trace(XX+) =N-trace(XTX(XTX)-1) =N-trace(I(d+1)*(d+1)) =N-(d+1), I-H这种转换的物理意义: 原来有一个有N

一.二元分类的线性模型 线性分类.线性回归.逻辑回归: 可视化这三个线性模型的代价函数, SQR.SCE的值都是大于等于0/1的. 理论分析上界: 将回归应用于分类: 线性回归后的参数值常用于pla/pa/logistic regression的参数初始化. 二.随机梯度下降 两种迭代优化模式: 利用全部样本------>利用随机的单个样本, 梯度下降------>随机梯度下降. SGD与PLA的相似性: 当迭代次数足够多时,停止. 步长常取0.1. 三.使用逻辑回归的多分类问题 是非题---

关于DL,由于我是零经验入门, 事实上我是从最简单的ML开始学起, 所以这个系列我也从ML开始讲起. ===============并行分割线================= 一.线性回归 线性回归主要运用于“预测”类问题: 假设我们有一堆的数据(房间大小,房价).给定一个没见过的房间大小,它的价格应该怎么估计呢? 一般来说,我们可以假定房价h(x)和大小x之间存在一种线性关系.求出最优h(x)后, 对于每一个大小x的房间,我们都可以给出一个估价h(x) 概念:COST FUNCTION(代价

原文地址:https://www.jianshu.com/p/6f86290e70f9 一.二元分类的线性模型 线性回归后的参数值常用于PLA/PA/Logistic Regression的参数初始化. 二.随机梯度下降 两种迭代优化模式: 若利用全部样本 ------> 利用随机的单个样本,则梯度下降 ------> 随机梯度下降. SGD与PLA的相似性: 当迭代次数足够多时,停止.步长常取0.1. 三.使用逻辑回归的多分类问题 是非题 ------> 选择题: 每次识别一类A,将其

Roadmap Course Introduction Large-Margin Separating Hyperplane Standard Large-Margin Problem Support Vector Machine Reasons behind Large-Margin Hyperplane Summary

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内容包含状态观测器设计分类及其特点 状态观测器设计与状态反馈之间的关系问题 带补偿器动态输出反馈与带状态观测器的状态反馈等价原理 由于第二部分频域部分较为简单,因此仅整理时间域部分

前言: 本文主要是来练习多变量线性回归问题(其实本文也就3个变量),参考资料见网页:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex3/ex3.html.其实在上一篇博文Deep learning:二(linear regression练习)中已经简单介绍过一元线性回归问题的求解,但是那个时候用梯度下降法求解时,给出的学习率是固定的0.7.而本次实验

sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和SelectPercentile比较相似,前者选择排名排

1. viewport: 也就是可视区域.对于桌面浏览器,我们都很清楚viewport是什么,就是出去了所有工具栏.状态栏.滚动条等等之后用于看网页的区域,这是真正有效的区域.由于移动设备屏幕宽度不同于传统web,因此我们需要改变viewport; 实际上我们可以操作的属性有4 个: 代码如下: width -             //  viewport 的宽度 (范围从200 到10,000,默认为980 像素)height -            //  viewport 的高度 (