死区损失函数点击查看代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Definetheparametersa=2b=5epsilon=0.1#DefinethelossfunctionL(x)anditsderivativedefL(x,a,b,epsilon):ifx<a:return(x-a)**2/(2*epsi

似了喵。整理这b玩意屁用没有捏。\[\newcommand{\bf}{\mathbf}\]I.高维几何省流：体积集中于shell。体积集中于equator。Gau-Ann-Thm:高维Gaussian分布集中于\(\sqrtd\)附近。RandomProjectionTheorem:随机取向量并投影，大概率保距离。\((1-\epsilon)\)的部

数学符号和读法： 大写小写英文注音国际音标中文注音Ααalphaalfa阿耳法Ββbetabeta贝塔Γγgammagamma伽马Δδdetadelta德耳塔Εεepsilonepsilon艾普西隆Ζ

目录写在前面递归算法形式递归树大力求和主定理MasterTheorem典题1234写在最后写在前面可恶的算法分析与设计！！！递归算法形式对于一个输入规模为\(n\)的递归算法，每次均为将整个问题划分为\(a\)个规模为\(\frac{n}{b}\)的子问题，回溯时将所有子问题合并需要\(f(n)\)的时

参数说明beta_schedule=np.linspace(0.0001,0.02,1000)#示例betaschedulealpha_hat=np.cumprod(1-beta_schedule)#计算alpha_hat具体例子让我们通过一个具体的例子展示如何计算BetaSchedule和Alpha_hat：importnumpyasnp#定义BetaScheduleb

1.绪论1.1DQN是什么？DeepQ-Learning，也被称为DeepQ-Network（DQN），是一种结合了深度学习和Q-Learning的强化学习算法。以下是关于DeepQ-Learning的详细解释：背景介绍：-强化学习是一种机器学习方法，使智能体能够通过与环境互动来学习最佳行为。智能体在环境中执行动作，并接

1.程序功能描述基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行   3.核心程序............................................................functioncnnnumgradcheck(net,x,y

学习笔记：透明电子纸的粒子运动仿真模型文章目录学习笔记：透明电子纸的粒子运动仿真模型前言一、粒子运动模型的基本物理背景二、粒子运动仿真模型1.导入Python库2.修改相关参数及输入仿真文件3.粒子三维运动速度计算4.其它物理模块的添加5.粒子运动轨迹动画展示6.

链接链接2链接3链接4前置知识：数论分块可以求形如：\(\sumf(i)g(\left\lfloorn/i\right\rfloor)\)的东西。原理如下：比如说求$\sum_{i=1}^{10}\left\lfloor10/i\right\rfloor$得到：10532211111可以发现有一些块的数值是一样的。具体一点可以发现\([l

简介两个浮点数不能直接使用 ==来确定相等，因为浮点数精度可能导致微小的误差 方法一：使用std::abs()函数来比较两个浮点数的差值是否小于一个非常小的阈值floata=1.5;floatb=2.3;floatepsilon=1e-9;if(std::abs(a-b)<epsilon){cout<<"aiseq

Markov&ChebyshevInequality示性函数\[\mathbb{I}(A)=\begin{cases}1,&A\text{happen}\\0,&A\text{nothappen}\end{cases}\]对于事件\(A\)，如果对于样本点\(\omega\)有示性函数\[I_A(\omega)=\begin{cases}1,&\omega\inA\\0

$\S$1.有理标准型思想：数域\(\mathbb{F}\)上的\(n\)阶矩阵的相似等价类由矩阵的不变因子或者初等因子确定，我们可以利用初等因子在每个相似等价类中找一个形式简单的代表矩阵。\(\color{red}{Def}\)设\[f(\lambda)=\lambda^n+b_1\lambda_{n-1}+...+b_{n-1}\lambda+b_n\in\mat

Unet的输入是\(（x_noise,t）\)，其中\(x_noise\)是在时间步\(t\)时已经添加了噪声的图片，Unet的输出是在时间步\(t\)添加的噪声。该噪声是公式\(q(x_t|x_{t-1})=\sqrt{\overline{\alpha_t}}x_0+\sqrt{1-\overline{\alpha_t}}\epsilon\)中的\(\epsilon\)，这并非是真实加入的噪声，但

bool is_equal_approx ( float a, float b )如果 a 和 b 彼此近似相等，则返回 true。这里，“近似相等”意味着 a 和 b 在彼此的一个小的内部epsilon内，该epsilon与数字的大小成比例。相同符号的无穷大值被认为是相等的。

第5章多元线性回归5.1二元线性回归案例说明Cobb-Dougls生成函数：\[y_i=\alphak_i^{\beta}l_i^{\gamma}e^{\epsilon_i}\]两边同时取对数，可转换为线性模型：\[\lny_i=\ln\alpha+\beta\lnk_i+\gamma\lnl_i+\epsilon_i\]这就是二元线性回归模型。代码实现[[Chapter

第7章异方差7.1异方差的后果定义条件异方差简称异方差，违背[[05_多元线性回归#^2b980b|球形扰动项]]假设的一种情况，即条件方差依赖于\(i\)，而不是常数\(\sigma^2\)。条件异方差的后果：OLS估计量依然是无偏的、一致的、渐近正态的OLS估计量的方差\(Var(\hat\beta|X)\)的表达

第8章自相关8.1自相关的后果除了异方差，违反球形扰动项的另一情形是扰动项存在自相关。定义自相关(autocorrelation)/序列相关(serialcorrelation)对于\(\{\epsilon_1,\cdots,\epsilon_n\}\)，如果存在\(i\nej\)，使得\(E(\epsilon_i\epsilon_j|X)\ne0\)，即协方差矩阵\(Var

第三章词法分析正规式、正规文法设\(G=(V_N,V_T,P,S)\)，如果P中每一个产生式的形式都是\(A\rightarrowaB\)或\(A\rightarrowa\)，其中\(A,B\)都是非终结符，\(a\inV_T^*\)，则是3型或正规文法。正规文法所描述的是\(V_T\)上的正规集，即通过\(V_N,V_T,P,S\)来表示。正规式也称正则

大数定律大数定律的内涵是在大量的重复实验中，可以以统计上的指标代替概率上的指标，相关定理等描述的都是这么做的合理性切比雪夫不等式定义:\[P\lbrace[|X-EX|\ge\epsilon]\rbrace\le\frac{DX}{\epsilon^2}\]证明:\[P\lbrace[|X-EX|\ge\epsilon]\rbrace=\int_{|X

\[\newcommand{\bf}{\mathbf}\newcommand{\d}{\mathrmd}\newcommand{\p}{\part}\newcommand{\D}{\mathrmD}\]I.极限与连续与一致连续对于任何“定义域和值域上均有满足正定、对称、三角形不等式的距离函数”的映射，都可以定义极限和连续。这里的空间可以是一些很抽象的东西

分类预测|Matlab实现DRN深度残差网络数据分类预测目录分类预测|Matlab实现DRN深度残差网络数据分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料分类效果基本介绍1.Matlab实现DRN深度残差网络数据分类预测（完整源码和数据），运行环境为Matlab2023及以上。2.多特

浮点数不是完美精确的表示，尤其是在涉及到舍入误差和不同数值规模时。一般实现：fabs(a-b)<epsilon这种通过比较差的绝对值来判断浮点数是否相等的方法，存在一些潜在的问题：误差累积：在连续的浮点数运算中，误差可能会逐步累积。这会导致最后的结果偏离真实值，这样用差值来比较就

本篇为西安交通大学本科课程《电力设备设计原理》的笔记。本篇为这一单元的第一篇笔记。电磁场设计的目标和原则耐复杂应力性、长期稳定性、协同性、经济性和安全性。电磁场设计的控制方程和本构方程麦克斯韦方程组和本构方程麦克斯韦方程组含有四个定律：安培-麦克斯韦

渐进均分性(AsymptoticEquipartitionProperty)\(\newcommand{\E}{\mathbb{E}}\)在概率论中，我们有大数定理（弱）：对于一列独立同分布的随机变量\(X_1,X_2,\cdots\)，前\(n\)个随机变量的平均值\(\dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}X_i\)（依然是一个随机变量）当\(n\to\infty\)时会依概率

前言然后是Y序列，0-Y可以直接与BMS相互转换，而基本的1-Y序列（常说的Y序列就是这个）便有着极大的提升，甚至可以提升到n-Y，\(\omega-\)YBMS和Y序列，便如同强者界的天道、奥加一般（同样的，后面由于缺少标定记号可能会跳过大段/直接开鸽阶差为1的情况请参考PrSS，完全一致，极限同样是\(\epsil