科学无国界 我们是知识的搬运工 作者:Marianne Freiberger 翻译:Nothing 审校:Nuor 还记得自然对数吗?它和数学中最美丽的常数有关,这个数是: ?...今天,奈皮尔也被认为是自然对数的发明人,尽管他并没有听说过e!
编程任务:编写一个程序,计算任意正实数的自然对数,要求误差不超过0.001。 知识点: ① 自然对数的泰勒展开式; ② 计算泰勒展开式前n项的和; ③ 绘制自然对数和泰勒展开式函数图像。...编程思路 应用自然对数的泰勒展开式进行计算,计算泰勒展开式前n项的和。编程的关键点是如何确定n? 自然对数函数ln(x),当x为正实数,且n趋向于无穷大时,自然对数函数的泰勒级数收敛于0。...自然对数函数的泰勒展开式 x的取值范围不同,ln(x)的泰勒展开式也不同。...考虑到简单性,本程序仅计算x为正实数自然对数,其泰勒展开式为: Python程序源代码清单 import math #计算泰勒展开式的最大前n项 max_n = 100000 # 计算ln...log(x1); % 绘制ln(x)函数曲线 plot(x1,y1) hold on % 绘制ln(x)在x=3邻域内的泰勒展开式曲线 % 定义符号变量x,y,f syms x y f; % 定义自然对数函数
核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法f(x)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求。 这时f(x)就是一个弱算法。...我们可以看出弱算法是同类的算法,也就是说,它们是基于相同的算法,只不过参数不同。这样元算法在训练算法的步骤中就好容易控制。 注:也有其它的的元算法,可以针对不同算法的。...强算法:可以认为是组合后的算法。 boosting : 是一种元算法,将多个弱算法变成强算法的算法族。...Adaboost训练算法 输入 样本数据 弱算法的数量 输出 一个弱算法数组(弱算法参数,弱算法权重\(\alpha_i\)) 逻辑 在一个迭代中(弱算法数量) 计算当前算法的参数 计算当前算法的错误率...核心数学公式 训练算法 - 计算弱算法 的权重 : 解释:为什要用自然对数? 个人认为在权重方面,自然对数和 性质上是一样的,它们的结果是等比例的。 数学家倾向于使用自然对数。
今天这一篇,我们先从这里最著名的,欧拉公式里出现的这个自然对数的底e来聊聊我的理解。...自然对数的底e的一点历史 e是一个著名的无理数,叫做自然对数的底(又称欧拉数,没错,又是他),其定义为: e = lim(n -> infinite) (1 + 1 / n) ^ n 那为什么要这么定义...这些内容大体了解下就好了,我们接下来重点看看我们以现在的视角,可以从哪些角度来理解自然对数的底的e。...自然对数的底e的理解角度 角度1:利息模型 按照我们讲过的利息模型(利息浅谈(二)——利息到底是怎么算的?)...文章内容涵盖互联网,计算机,统计,算法,NLP等前沿的数学及应用领域;也包括魔术思想,流程鉴赏等魔术内容;以及结合二者的数学魔术分享,还有一些思辨性的谈天说地的随笔。
=lambda x:np.log10(x) f2=lambda x:x**0.3-1 f3=lambda x:x**2-x*2-1 # Python代码中的log函数如果没有设置底数的话,默认为e,即自然对数...#文中其他非代码部分的log如果没有特别说明,一般也是指自然对数 #定义二分算法函数,其中a,b用于定义函数区间[a,b],sec=(a+b)/2为区间中点 def bisection(a,b,fun)...bisection(-10.0,12.0,f3)) 1.9999980926513672 1.000002384185791 1.0000026226043701 -0.41421449184417725 算法
三.常见的 (logN) 算法 1.对分查找 - (int)BinarySearch:(NSArray *)originArray element:(int)element { int low...欧几里得算法 - (unsigned int)Gcd:(unsigned int)m n:(unsigned int)n { unsigned int Rem; while (n > 0...$$库里的log函数 在$$库里有log()函数和log2()函数 log()函数的底数默认为自然对数的底数e log2()函数的底数很显然就是2咯qwq #include #include...M_E) << endl; cout << log2(2) << endl; return 0; } 然后我们就会得到 1 1 的结果 $$库里有两个常量M_E和M_PI M_E代表的是自然对数的底数...e M_PI代表的是圆周率π 最后,也是最基本的最重要的 当题目的数据范围达到了 (10^{18}) 的时候,很显然就要用O(logn)的算法或数据结构了
那么,从h映射到对所有样本(n=1……n),损失取自然对数后总和为 ? ? 其中 ? 为从h到S的映射f的参数, ? 表示样本n的第v个视角的数据是否缺失,缺失则为0,不缺失则为1。...那么,损失取自然对数后是 ? 其中 ? ? ? 其中为从y到h的映射g的参数,是h的特征映射函数,表示类型y的潜在表示构成的集合。 取自然对数后,误分类损失为 ?...2.5 算法优化过程 本文采用梯度下降方法,具体过程如图2。 ? 图2 三、实验结果 本文方法在应对缺失数据方面有很强优越性,受缺失数据影响远小于其他方法,并且准确度更高。...相比于其他算法,本文的算法准确度高、受缺失数据影响小。未来应用前景广阔。
文章目录 np.enp.pinp.infnp.nannp.NINFnp.PZERO & np.NZEROnp.euler_gammanp.newaxis np.e exp : 指数函数日志:自然对数...也称为欧拉的常数,自然对数的基础,纳皮尔的常数。 ...Inf,Infinity,PINF 和 infty 是 inf 的别名 NumPy 使用IEEE二进制浮点算法标准(IEEE 754), 表示(正)无穷大 这意味着Not a Number不等于无穷大。...NumPy使用IEEE二进制浮点算法标准(IEEE 754),表示非数字(NaN) 这意味着Not a Number不等于无穷大。 另见 isnan : 显示哪些元素不是数字。...NumPy使用IEEE二进制浮点算法标准(IEEE 754),表示负无穷大 这意味着Not a Number不等于无穷大。 此外,正无穷大不等于负无穷大。 但无穷大相当于正无穷大。
欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们! 本文首发于微信公众号:"算法与编程之美",欢迎关注,及时了解更多此系列文章。...一 什么是欧拉公式 在数学中,sin函数和cos函数是最近乎完美的周期函数,e是自然对数的底,i是数学界中唯一一个平方为负的数字,这几者一般很少有联系,而欧拉公式则很完美的将它们联系在了一起,且关系简单明了...三 欧拉公式的特殊形式 特别的,当x=Π时,欧拉公式可以简写为e的iΠ次方-1=0,这个式子也被人们称为最完美的公式,它将自然对数的底数e、虚数单位i、和1完美的结合在一起,向世人阐述了数学的魅力。
3.3 张勤老师PPT上的EM算法 herd <- factor(c(1,2,2,1,1,2,1,2,2)) sire <- factor(c(1,1,1,2,2,3,4,4,4)) y <- c(240,190,170,180,200,140,170,100,130...注意 公式中的log,也可以写为ln,是自然对数,在R中log默认的就是自然对数 # 自然对数的3次方exp(3) 20.0855369231877 # 对上面结果求自然对数log(exp(3)) 3
数学函数系列 数学函数系列,顾名思义,是一些我们在学生时代经常使用的数学算法在PowerBI中的应用。 同样,本期的内容与上期的三角函数差不多,可以作为查询使用。...E代表自然对数的底数。 语法: DAX=EXP() FACT 返回阶乘的结果,类似1×2×3×4这种。 语法: DAX=FACT() FLOOR 向0的方向,向下舍入最接近的基数倍数。...LN 返回某一数字的自然对数。 语法: DAX=LN() LOG 根据指定底数返回数字的对数。 DAX=LOG(,) 注:底数不填默认为10。
3.141592653589793 console.log(Math.abs(-1)); // 1 console.log(Math.pow(2, 3)); // 8 属性 Math.E: 欧拉常数,也是自然对数的底数...Math.LN2: 2的自然对数,约等于0.693。 Math.LN10: 10的自然对数,约等于2.303。 Math.LOG2E: 以2为底的E的对数,约等于1.443。...console.log(Math.imul(0xffffffff, 1)); // -1 Math.log() Math.log(x) Math.log()函数返回一个数的自然对数。...console.log(Math.log10(100)); // 2 Math.log1p() Math.log1p(x) Math.log1p()函数返回一个数字加1后的自然对数, 既log(x+1...Math.random() Math.random()函数返回一个浮点数,伪随机数在范围从0到小于1,也就是说从0(包括0)往上,但是不包括1,然后可以缩放到所需的范围,实现将初始种子选择到随机数生成算法
而且boost实现了日志、算法、日期、地理、数学、线程协程等各种实用工具,所以如果要学习C++,boost是必须要学习的一个东西。...int main() { cout () << endl; cout () << endl; return 0; } // 圆周率π是:3.1415926535897932384626433832795028841971693993751 // 自然对数
指数、对数和平方根函数 double pow(double x, double y) 求x的y次方,即xy double log(double x) 求x的自然对数 double...log10(double x) 求x的以10为底的对数 double sqrt(double x) 求x的平方根 程序的逻辑结构 一个C程序是由数据结构和算法两个部分组成的...,其中,数据结构部分用于描述程序中处理的数据,算法用于描述对数据的处理方法。...数据的描述通过数据类型的定义实现,而算法描述的基本实现单位是C语句。
大家好,今天给大家介绍的算法叫做逻辑回归。 从名字入手,逻辑回归嘛,它肯定是回归的一种,还记得我们之前讲过的线性回归吧,原理上这两个算法是一样的。...我们的函数h是这样的: 函数h叫做“sigmoid函数”或者“S型函数”,里面的e叫自然对数,是一个常量,值大约为2.7多,函数长这个样子: 我们可以看到当自变量为0时,该函数的函数值为0.5,自变量大于...其实,在今后的算法中大家也可以细心观察,许多算法的思路都是这样的,确定思路,找到一个合适的代价函数L,使用数据去拟合参数使得L取的最小值,最终就得到了结果。...我们来看一下log函数: a表示底数,我们在文中省略掉了,默认使用的底数是e,也就是前面提到的自然对数。...好啦,大家可以自己回顾一下梯度下降算法的主要思路,完成对参数的优化。 最后,对一个待分类的样本,将其属性输入到逻辑回归模型中,将得到的数与0.5进行比较就可以啦!
例如通过取自然对数、取平方根或者对分类变量进行独热(one-hot)编码的方式以便它们可以在模型中更好的得以利用。通常来说,特征工程就是通过对原始数据的一些操作构建额外有效特征的过程。...例如:机器学习算法无法理解“办公室”这种建筑类型,因此如果建筑物是办公室,则必须对其进行将其记录为1,否则将其记录为0。 添加转换的特征可以使我们的模型学习到数据中的非线性关系。...取平方根、取自然对数或各种各样的数值转换是数据科学中特征转换的常见做法,并通过领域知识或在多次实践中发现最有效的方法。这里我们将对所有数值特征取自然对数并添加到原始数据中。...建立了可以判断整个机器学习算法的基线。 接下来将展示如何使用Scikit-Learn评估机器学习模型,选择最佳模型和微调超参数来优化模型。...你也许还想看: ● 一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇) ● TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程(文末有惊喜) ● 入门 | Tensorflow
Math对象的详细属性 属性 描述 E 返回算术常量 e,即自然对数的底数(约等于2.718)。 LN2 返回 2 的自然对数(约等于0.693)。...LN10 返回 10 的自然对数(约等于2.302)。 LOG2E 返回以 2 为底的 e 的对数(约等于 1.414)。 LOG10E 返回以 10 为底的 e 的对数(约等于0.434)。...log(x) 返回数的自然对数(底为e)。 max(x,y) 返回 x 和 y 中的最高值。 min(x,y) 返回 x 和 y 中的最低值。 pow(x,y) 返回 x 的 y 次幂。
比值为log2 N / log3 N,运用换底公式后得:(lnN/ln2) / (lnN/ln3) = ln3 / ln2,ln为自然对数,显然这三个常数,与变量N无关。...用文字表述:算法时间复杂度为log(n)时,不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数,不会随着底数的不同而不同,因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度,当作是同一类复杂度处理,即抽象成一类问题。...排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”的算法,它用到的就是分而治之的思想,而它的时间复杂度就是N*logN,此算法采用的是二分法,所以可以认为对应的对数函数底数为2,也有可能是三分法,底数为3
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上,对于检索,无非就是两个字符串的匹配过程,模式串是你想要匹配的串,主串是你搜索所在串。...BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法,接下来作出详细介绍。...BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法,其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符,如果匹配失败,则通过向右移动模式串的位置,再次进行比较。...在实际情况下,BF算法的效率并不高,特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串,BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。...答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程,避免重复匹配。
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