展开

关键词

最小二乘法原理及matlab实现

最小二乘法(least squares method),也称最小平方法,是一种古老而常用的数学工具,在自然科学、工程技术和人工智能等领域有着广泛地应用,其核心原理就是通过将误差平方和最小化来寻找数据的最佳匹配函数 最小二乘法原理浅析: 在实际应用中,往往通过测量或模拟得到函数y=f(x)在某些点x1,x2,..., xn处对应的函数值y1,y2,... 常用的基函数有: 1, x, x^2, ..., x^k; sin(x), sin(2x), ..., sin(kx)等 最小二乘法就是通过计算寻找一组系数使得所有数据点p(xi)与yi之差的平方和最小 matlab实现 clc;clear;close all; x = linspace(-5,5,30); a0 = -4; a1 = -1.8; a2 = 1.13; a3 = -1.5; y = -',x,yy,'bo-',x,yt,'ks-'); title('最小二乘法拟合验证测试'); xlabel('X 轴'); ylabel('Y 轴'); legend('真实值','真实值加噪声',

1.8K30

反向传播算法原理推导及代码实现

《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 昨天,分析了手写字数据集分类的原理,利用神经网络模型,编写了SGD算法代码,分多个epochs,每个 epoch 又对 mini_batch 样本做多次迭代计算,详细的过程,请参考: 下面根据以下几个问题展开BP算法: 什么是BP算法? 为什么叫做反向传播? 如何构思BP算法的切入点? 误差是如何传播开的? 如何求出权重参数的梯度和偏置量的梯度? 链式规则是怎么一回事? 还是可以由链式规则得出吧,如下推导过程: 3.4 公式4 成本函数对权重参数的梯度为,这是第四个公式: 那么这个公式还是可以由链式规则得出,对其推导如下: 推导第三,四个公式,都用到了以下这个基本知识: 3.5 反向传播代码 根据这四个公式,可以得出BP算法代码,每个步骤将公式放到上面,方便查看。

59590
  • 广告
    关闭

    一大波轻量级工具升级重磅来袭

    代码传递思想,技术创造回响!Techo Day热忱欢迎每一位开发者的参与!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    NLP经典算法复现!CRF原理实现代码

    寄语:本文先对马尔可夫过程及隐马尔可夫算法进行了简单的介绍;然后,对条件随机场的定义及其三种形式进行了详细推导;最后,介绍了条件随机场的三大问题,同时针对预测问题给出了代码实践。 隐马尔可夫算法(HMM) 1、定义 隐马尔可夫算法是对含有未知参数(隐状态)的马尔可夫链进行建模的生成模型,如下图所示: ? 通过去除了隐马尔科夫算法中的观测状态相互独立假设,使算法在计算当前隐状态时,会考虑整个观测序列,从而获得更高的表达能力,并进行全局归一化解决标注偏置问题。 ,常用方法:Baum-Wehch算法; 预测问题:一直模型所有参数和观测序列Y,计算最可能的隐状态序列X,常用算法:维特比算法。 对应的最优输出序列: 初始化 递推,对 终止 返回路径 求得最优路径 代码实现如下: import numpy as np class CRF(object): '''实现条件随机场预测问题的维特比算法

    1.7K30

    机器学习之logistic回归算法代码实现原理

    Logistic回归算法原理代码实现 本文系作者原创 算法原理 二分类的特点是非此即彼,其数学特性符合单位阶跃函数,在某一点会发生突变。这也符合我们现实当中的一些应用场景(比如分数从0 到 60会很容易,越往上你所花的时间精力就越大,也就越难)。 预测测试数据结果,计算平均差错率; 代码理解 在机器学习实战关于logistic实现代码中,我个人认为代码可读性不怎么好,没有很好的区分list,array,matrix, 甚至有些字段命名容易造成误解 :matrix) 代码实现(Spyder Python3.6) 我已将每个方法添加注释,并将字段名做了修改,因为数组和矩阵运算规则完全不一样,字段名如果很清晰的看出数据类型,对于理解代码背后的思想 相比于梯度上升算法,随机梯度上升算法改进版运算量更低,并且回归系数准确度没有下降。

    24650

    PHP快速排序算法实现原理代码详解

    算法原理 下列动图来自五分钟学算法,演示了快速排序算法原理和步骤。 ? 步骤: 从数组中选个基准值 将数组中大于基准值的放同一边、小于基准值的放另一边,基准值位于中间位置 递归的对分列两边的数组再排序 代码实现 function quickSort($arr) { $low = quickSort($low); $up = quickSort($up); return array_merge($low, array($v), $up); } 测试代码

    29640

    简单线性回归模型(最小二乘法代码实现

    简单线性回归模型(最小二乘法代码实现) 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1.导入数据(data.csv) points y = points[i, 1]         sum_delta += (y - w * x)     b = sum_delta / M     return w, b 4.测试:运行最小二乘算法

    1.3K30

    最小二乘法多项式曲线拟合原理实现

    概念 最小二乘法多项式曲线拟合,根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点,而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。 原理 [原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结,希望对大家能有用]      给定数据点pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。 按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线,并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法。 推导过程:      1. 设拟合多项式为: ?      2.  实现 运行前提: Python运行环境与编辑环境; Matplotlib.pyplot图形库,可用于快速绘制2D图表,与matlab中的plot命令类似,而且用法也基本相同。 代码: 1 # coding=utf-8 2 3 ''''' 4 程序:多项式曲线拟合算法 5 ''' 6 import matplotlib.pyplot

    3.4K60

    深度学习|反向传播算法(BP)原理推导及代码实现

    《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 昨天,分析了手写字数据集分类的原理,利用神经网络模型,编写了SGD算法代码,分多个epochs,每个 epoch 又对 mini_batch 样本做多次迭代计算,详细的过程,请参考: 深度学习|神经网络模型实现手写字分类求解思路 这其中,非常重要的一个步骤,便是利用反向传播(BP)算法求权重参数的梯度,偏置量的梯度。 下面根据以下几个问题展开BP算法: 什么是BP算法? 为什么叫做反向传播? 如何构思BP算法的切入点? 误差是如何传播开的? 如何求出权重参数的梯度和偏置量的梯度? 链式规则是怎么一回事? 3.5 反向传播代码 根据这四个公式,可以得出BP算法代码,每个步骤将公式放到上面,方便查看。

    1.2K100

    PageRank算法原理实现

    2、代码实现 1import numpy as np 2from scipy.sparse import csc_matrix 3 4def pageRank(G, s=.85, maxerr Algorithm Explained(https://www.slideshare.net/jdhaar/pagerank-algorithm-explaned) 2、【大创_社区划分】——PageRank算法的解析与 Python实现(https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47443877) 3、浅入浅出:PageRank算法(https://www.letiantian.me

    25230

    PageRank算法原理实现

    一般要设置收敛条件:比如上次迭代结果与本次迭代结果小于某个误差,我们结束程序运行;比如还可以设置最大循环次数 3 代码实现 import numpy as np from scipy.sparse import ) # 结果: [0.51203622 0.19313191 0.29483187] 4 参考资料 Pagerank Algorithm Explained 【大创_社区划分】——PageRank算法的解析与 Python实现 浅入浅出:PageRank算法 PageRank

    62430

    MMR算法实现原理

    Sim1(Di,Q)可以是协同过滤算法出来的相关度,也可以是其他算法模型预测出来的相关度。 Sim2(Di,Dj)可以是余弦相似度、海明距离等可以度量的算法计算出来的值,它内部迭带的是Di和Dj,其中Dj是S的成员。 附MMR的java实现 /** * 迭代 * * @param R * @param matrix * @param topNum *

    2.2K20

    EMD算法原理实现

    EMD算法原理: 步骤1: 寻找信号全部极值点,通过三次样条曲线将局部极大值点连成上包络线,将局部极小值点连成下包络线。上、下包络线包含所有的数据点。 图片来源于[1] python实现EMD案例 # 导入工具库 import numpy as np from PyEMD import EMD, Visualisation 构建信号 时间t: 为0

    63100

    PCA算法原理实现

    导读 今天是该系列第十篇文章,介绍PCA原理实现。 本文要介绍的目录为: 使用PCA的必要性 PCA的本质 前置知识的介绍 PCA的数学原理 PCA的思想 PCA的实现 使用PCA的必要性 ? PCA的数学原理 那么接下来的问题就是,我们如何把一个数据点从一个维度转变到另一个维度。 ? PCA的实现 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 定义一个均值函数。 假设输入list,则axis=1 开始实现pca的函数: def pca(XMat, k): """ XMat:传入的是一个numpy的矩阵格式,行表示样本数,列表示特征

    24820

    EEMD算法原理实现

    EMD算法的不足 EMD算法能将原始信号不断进行分解,获取符合一定条件下的IMF分量。这些 IMF 分量之间的频率往往不同,这就为其在谐波检测方向的使用提供了一种思路。 为抑制各 IMF 分量之间出现混频,Norden Huang在 EMD分解中,运用添加均值为零的高斯白噪声进行辅助分析,即EEMD算法。 EEMD算法的基本原理 EEMD方法实质上是对EMD算法的一种改进,主要是根据白噪声均值为零的特性,在信号中对此加入白噪声,仍然用EMD进行分解,对分解的结果进行平均处理,平均处理的次数越多噪声给分解结果带来的影响就越小 EEMD分解算法基于白噪声频谱均衡的分布特点来均衡噪声,使得频率的分布趋于均匀。添加的白噪声不同信号的幅值分布点带来的模态混叠效应。 python实现EEMD案例 # 导入工具包 import numpy as np from PyEMD import EEMD, EMD, Visualisation import pylab as

    1.6K21

    Geohash算法原理实现

    文章目录 经纬度常识 基本原理 Geohash算法 问题 代码实现 geohash在mysql中的使用 最近需要实现一个功能,查找车辆附近的加油站,如果车和加油站距离在200米以内,则查找成功 Geohash算法就是将经纬度编码,将二维变一维,给地址位置分区的一种算法。 经纬度常识 经线是纵的,经度是横的,用于表示不同的经线,纬线是横的,纬度是纵的,用于表示不同的纬线,如下图 ? ? geohash算法就是基于这种思想,划分的次数更多,区域更多,区域面积更小了。通过将经纬度编码,给地理位置分区 Geohash算法 Geohash算法一共有三步。 首先将经纬度变成二进制。 代码实现 geohash原理清楚后,代码实现就比较简单了。 可以到 http://geohash.co/ 进行geohash编码,以确定自己代码是否写错 整体代码如下所示: public class GeoHash { public static final double

    36520

    Softmax算法原理实现

    梯度下降法 这里求解选用迭代法中的梯度下降法来求解,其优点和原理在上一篇中已给出了通俗易懂的解释。qj梯度表达式为: ? 最后形式为: ? 现在可以用代码实现训练的具体过程: def st_gd(feature_data, label_data, k, maxCycle, alpha): '''input: feature_data / m) * feature_data.T * err i += 1 return weights 其中计算损失函数值的函数为cost,具体实现如下

    31940

    前端手写代码原理实现

    不管框架和模式怎么变,把基础原理打牢才能快速适应市场的变化。 下面介绍一些常用的源码实现: call实现 bind实现 new实现 instanceof实现 Object.create实现 深拷贝实现 发布订阅模式 call call用于改变函数this指向,并执行函数 apply实现同理,只需改变入参形式。 实现思路:逐层往上查找原型,如果最终的原型为null时,证明不存在原型链中,否则存在。 function instanceof_(left, right){ left = left. 这里实现一个基础版本,只对对象和数组做深拷贝。

    20020

    干货 | 基于Python实现五大常用分类算法(原理+代码)

    实现分类的算法,特别是在具体实现中,被称为分类器。本文将从实际应用案例出发,总结性介绍几种常用的单模型分类器。原理代码均在文中,内容较长,建议收藏,后面需要用到时方便查看。 ? 算法实现 X = dataset[['open', 'high', 'low', 'volume', 'close','Returns']].values y = dataset['Buy_Sell'] 基本原理 数模型通过递归切割的方法来寻找最佳分类标准,进而最终形成规则。分类树用基尼系数最小化准则,进行特征选择,生成二叉树。 决策树的学习算法包含特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝过程。 通过控制树的结构来控制模型当终节点是连续变量是——回归树当终节点是分类变量是——分类树 算法实现 sklearn中的决策树实例 from sklearn.model_selection import SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。 SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。 Sklearn中实现SVM也是比较方便。

    4.2K74

    机器学习之朴素贝叶斯算法原理代码实现

    朴素贝叶斯算法原理代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further /p/9910417.html 算法原理 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法。 朴素贝叶斯原理简单,也很容易实现,多用于文本分类,比如垃圾邮件过滤。 该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。 但由于该算法以自变量之间的独立(条件特征独立)性和连续变量的正态性假设为前提,就会导致算法精度在某种程度上受影响。 使用算法:通过错误率来评估分类器; 代码实现(python) myBayes.py:代码实现文件,代码已做了详细注释,包含3个示例: 1. 过滤侮辱文档 2. 过滤垃圾邮件 3.

    30720

    梯度下降算法数学原理讲解和Python代码实现

    由于各种先决条件,在机器学习的背景下直接看到这些算法,我们难免会感到困惑。因此,我认为最好不要在任何背景下查看这些算法,以便更好地理解这些方法。 下降算法 下降算法旨在最小化给定函数。 现在让我们用代码实现算法: def newton(J_grad, J_hess, x_init, epsilon=1e-10, max_iterations=1000): x = x_init 我们尝试其他一些初始值,例如x_ init= [50,-30],该算法经过5次迭代终止。 此算法称为牛顿法,所有下降算法都是该方法的修改,都以该算法为母体。 希望借助我花了很长时间才制作的GIF,以及下面的代码,你能够了解这里发生的事情。 别忘了看看GoogleColab文件,您会找到所有使用的代码以及我们对Himmelblau函数所做的相同测试。

    75220

    相关产品

    • 腾讯智能对话平台

      腾讯智能对话平台

      腾讯智能对话平台(TBP)专注于“对话即服务”的愿景,全面开放腾讯对话系统核心技术,为开发者和生态合作伙伴提供开发平台和机器人中间件能力,实现开发者便捷、高效、低成本构建人机对话体验。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券