• 4、spss做多元线性回归

    在最前边的B下边那一列会告诉你每个自变量在方程里的系数(非标准化系数的意思是用你原来的数据算出来的系数,标准系数的意思是你的数据标准化以后算出的系数。你写方程时肯定看非标准化的哈)。图片的话你的P-P图上...
    文章 2015-04-15 2413浏览量
  • 2007年10月14日的日记

    弱解的正则性是通过差分(是这个词么)来达到的,差分有很好的性质,而Sobolev空间中差分的定理就成了正则性的基本事实。那个test function取得是那样的好,以致$L^2$范数有界,可以导出二阶弱导数。弱解的唯一性那...
    文章 2014-07-05 794浏览量
  • 曹则贤:量子力学从来不是什么革命,而是经典物理学的...

    海森堡认为,既然发光涉及两个状态,可能引起它的电场振动就应该由两个状态加以标记,其傅里叶分析中的分量应该只有一个频率,即对应两个状态能量的频率。这样,这个振动随时间的变化,海森堡猜测应该为 的形式。...
    文章 2018-05-04 1692浏览量
  • 带你读《传感器系统:基础及应用》之三:放大器和滤波...

    差分输入电压:从图3-1a可知,在开环(即无反馈)条件下,有vo=Kvi(3-1)式中输入电压vi是差分输入电压,它为运算放大器的正负极电压的代数差:vi=vip-vin(3-2)一个典型运算放大器的开环电压增益K通常很大,数量...
    文章 2019-11-11 825浏览量
  • 温伯格:量子力学的困境

    如同一个和弦奏出不同于组音符的声音,电子自旋在测量前是由确定自旋的两个态叠加而成,这种叠加态在定性上完全不同于其中任意一个态。同奏乐类似,对自旋的测量行为就像是一下把和弦调到某个特定的音符上去,从而...
    文章 2018-05-04 1204浏览量
  • 《每周一点canvas动画》——差分函数的妙用

    在数学上,递推关系(recurrence relation),也就是差分方程(difference equation),是一种递推地定义一个序列的方程式:序列的每一项目是定义为前一项的函数。某些简单定义的递推关系式可能会表现出非常复杂的(混沌...
    文章 2017-08-01 1568浏览量
  • 如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换,那就过来掐死我...

    好,画不出来不要紧,我把sin(3x)+sin(5x)的曲线给你,但是前提是你不知道这个曲线的方程式,现在需要你把sin(5x)给我从图里拿出去,看看剩下的是什么。这基本是不可能做到的。但是在频域呢?则简单的很,无非...
    文章 2017-08-02 1168浏览量
  • 浅谈机器学习中的规则化范数(转)

    这么多范数,到底它们表达啥意思?具有啥能力?什么时候才能用?什么时候需要用呢?不急不急,下面我们挑几个常见的娓娓道来。二、L0和L1范数 2.1 L0范数 L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则...
    文章 2015-12-29 859浏览量
  • 乔治·布尔二百周年:数理逻辑奠基者其人其事

    有趣的是,尽管后来在微分方程方面有无数可以替代的书籍,但是差分方程几乎无可替代。当我们在90年代用数学实现时,乔治·布尔的书仍是重要参考,尤其是其在差分计算方面的典型事例。乔治·布尔是个什么样的人?乔治...
    文章 2017-05-02 1248浏览量
  • GBDT(MART)迭代决策树入门教程|简介

    然后同理用机器学习到的分差计算概率P2(sigmoid的好处在于它允许机器学习得到的分值是任意实数值,只要它们的分差和标准分差一致,P2就趋近于P1)。这时利用P1和P2求的两者的交叉熵,该交叉熵就是cost ...
    文章 2018-01-02 1327浏览量
  • 数据科学家应当了解的五个统计基本概念

    完全理解为什么在我们使用贝叶斯统计的时候,要求首先理解频率统计失败的地方。大多数人在听到“概率”这个词的时候,频率统计是首先想到的统计类型。它涉及应用一些数学理论来分析事件发生的概率,明确地说,我们...
    文章 2018-10-26 1582浏览量
  • 神作:深入浅出傅里叶变换

    好,画不出来不要紧,我把sin(3x)+sin(5x)的曲线给你,但是前提是你不知道这个曲线的方程式,现在需要你把sin(5x)给我从图里拿出去,看看剩下的是什么。这基本是不可能做到的。但是在频域呢?则简单的很,无非...
    文章 2017-05-02 1076浏览量
  • 从千奇百怪的相变现象说起

    这个点是什么意思呢?有了这个点以后,液体和气体的差别是相对的,不是绝对的。这么看是液体的状态,可以让体系绕过这个点,就可以连续地变到气体的状态,就是因为有这么一个临界点的存在。临界点上可以看到非常奇妙...
    文章 2018-05-04 1000浏览量
  • 干货:图解算法——动态规划系列

    并且 dp[i]所表示的连续子序列与 dp[i-1]所表示的连续子序列很可能就一个 nums[i]。即 dp[i]=dp[i-1]+nums[i],if(dp[i-1]>0) 但是这里我们遇到一个问题,很有可能dp[i-1]本身是一个负数。那这种情况的话,如果...
    文章 2020-03-02 2922浏览量
  • 《数据分析实战 基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》一第...

    我很奇怪他为什么问这个问题,他说看世界杯转播老是在说越位,但他不知道啥意思。而我上大学的时候特别喜欢踢球,大学毕业之后也经常踢球,所以“越位”对我来说再简单不过了,只是没想到一位智力超群、知识渊博的...
    文章 2017-05-02 1940浏览量
  • 傅里叶分析之掐死教程

    好,画不出来不要紧,我把sin(3x)+sin(5x)的曲线给你,但是前提是你不知道这个曲线的方程式,现在需要你把sin(5x)给我从图里拿出去,看看剩下的是什么。这基本是不可能做到的。但是在频域呢?则简单的很,无非...
    文章 2014-06-12 935浏览量
  • 开始使用机器学习

    我们真的不知道这2个维度是什么意思。此外,在这个简单的例子,没有太多的信息被丢失而将21功能到2将大幅亏损承担。它可以在数据可视化方面很有趣,但它不应该被用来执行机器学习算法。我们已经看到,在这个数据集的...
    文章 2016-12-05 4194浏览量
  • 《数据分析实战:基于EXCEL和SPSS系列工具的实践》...

    我很奇怪他为什么问这个问题,他说看世界杯转播老是在说越位,但他不知道啥意思。而我上大学的时候特别喜欢踢球,大学毕业之后也经常踢球,所以“越位”对我来说再简单不过了,只是没想到一位智力超群、知识渊博的...
    文章 2017-07-03 1735浏览量
  • 跟我一起数据挖掘(13)——矩阵分解

    但是如果我们进行坐标系 的变化,横轴变成了signal的方向,纵轴变成了noise的方向,则就很容易发现什么方向的方大,什么方向的方小了。一般来说,方大的方向是信号的方向,方小的方向是噪声的方向,我们在...
    文章 2016-05-05 3434浏览量
  • 独家|使用Python的OpenAI Gym对Deep Q-Learning的实操...

    上面的陈述是什么意思?在模拟或实际经验中,系统不会在状态/动作对上运行Q-Learning,而是将为[状态、动作、奖励、下一个状态]发现的数据存储在一个大表中。让我们用一个例子来理解这一点。假设我们试图构建一个...
    文章 2019-08-25 1183浏览量
  • 前言

    那么数学怎么办啊,是不是要从高中的重新读起啊,那些有没有用?最少下面的数学知识应具备,详细列表如下: 数列相关知识(特别的自然数列用于理解循环语句) 常量、变量、指数对数(起码在第3章数据类型,要用到...
    文章 2009-03-25 791浏览量
  • EM算法之一 ———— EM算法描述与推论,应用

    EM的意思是“Expectation Maximization”,在我们上面这个问题里面,我们是先随便猜一下男生(身高)的正态分布的参数:如均值和方是多少。例如男生的均值是1米7,方是0.1米(当然了,刚开始肯定没那么准),...
    文章 2016-09-16 1715浏览量
  • EM(期望最大化)算法初步认识

    EM的意思是“Expectation Maximization”,在我们上面这个问题里面,我们是先随便猜一下男生(身高)的正态分布的参数:如均值和方是多少。例如男生的均值是1米7,方是0.1米(当然了,刚开始肯定没那么准),...
    文章 2017-11-14 1113浏览量
  • 范数规则化之L0、L1与L2范数

    这么多范数,到底它们表达啥意思?具有啥能力?什么时候才能用?什么时候需要用呢?不急不急,下面我们挑几个常见的娓娓道来。一、L0范数与L1范数 L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个...
    文章 2017-09-03 1568浏览量
  • 机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式(转载)

    通俗的讲就是应试能力很强,实际应用能力很。擅长背诵知识,却不懂得灵活利用知识。例如下图所示(来自Ng的course): 上面的图是线性回归,下面的图是Logistic回归,也可以说是分类的情况。从左到右分别是欠拟合...
    文章 2017-12-01 910浏览量
  • “强化学习之父”萨顿:预测学习马上要火,AI将帮我们...

    萨顿常被称为“强化学习之父”,他对强化学习的重要贡献包括时序差分学习和策略梯度方法。如果你研究过强化学习,可能对他和巴尔托(Andrew Barto)合著的一本书很熟悉:《强化学习导论》(Reinforcement Learning,...
    文章 2018-01-01 2476浏览量
  • 大数据征信如何为一个人建立数据肖像?...

    方程式的右边,对于所有的自变量,我们有什么方法处理?传统意义上来讲,我们获得所有的变量之后,第一步是变量选取或者整合。而变量选取和整合,在统计和初步机器学习过程当中最常用的是stepwise (逐步回归),...
    文章 2017-08-01 927浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    它的意思是:函数值的变化量(方程的左边)近似等于函数在对应的某个变量 x 处的导数与 x 的增量的乘积。回到我们刚才所举的最简单的例子 f(x)=x,导数处是 1,这意味着如果我们将 x 朝正方向变化一小步ε,函数输出...
    文章 2017-12-18 2723浏览量
  • 淘宝人生里的虚拟人像渲染技术

    这个知道的同学就懂是什么意思,不知道的同学回头可以去了解一下。这里简单听听就好。当然这方面的研究和应用已经很成熟了,这些复杂的计算公式被提取抽象出来,我们称为“光照方程”、“渲染方程”或者“光照模型”...
    文章 2021-08-11 361浏览量
  • 透视HTTP协议-HTTPS、对称加密与非对称加密&数字签名...

    ECC(Elliptic Curve Cryptography)是非对称加密里的“后起之秀”,它基于“椭圆曲线离散对数”的数学难题,使用特定的曲线方程和基点生成公钥和私钥,子算法 ECDHE 用于密钥交换,ECDSA 用于数字签名。比起 RSA,...
    文章 2020-06-12 1101浏览量
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