方程组 矩阵 线性 方程

【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程(线性回归)

Python中可以使用多种库进行拟合方程,其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库,而SciPy则提供了大量的科学计算函数,包括拟合算法。 ......
线性 Mathematical Python Model

【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码

Ransac算法,也称为随机抽样一致性算法,是一种迭代方法,用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题,因为它能够处理包含异常值的数据集,并能够估计出最佳的线性模型。 ......
线性 Mathematical 代码 Ransac Python

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 线性回归

线性回归是一种用于连续型分布预测的机器学习算法。其基本思想是通过拟合一个线性函数来最小化样本数据和预测函数之间的误差。 1. 概述 常见的线性回归模型就是:\(f(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\)这样的一个函数。其中 \((w_1,w_2,...w_n)\)是模 ......
线性 scikit-learn 基础 scikit learn

【算法】【线性表】有效的数独

1 题目 请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ,验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。(请参考示例图) 注意: 一个有效的数独(部分已被 ......
线性 算法

PINNs解麦克斯韦方程

1 问题介绍 麦克斯韦方程控制着光的传播及其与物质的相互作用。因此,利用计算电磁学模拟求解麦克斯韦方程对理解光与物质相互作用和设计光学元件起着至关重要的作用。对于线性、非磁性、各向同性材料没有电、磁电流密度的方程通常可以写成如下形式: 2 物理驱动深度学习方法简介 神经网络作为一种强大的信息处理工具 ......
方程 PINNs

矩阵乘法和矩阵快速幂

1机房今天晚上不知道为啥把洛谷也关了,AC自动机没题做了,教练您做的好啊 那么就冲一个矩阵乘法和快速幂吧,开了提高OJ之后还有几道需要矩阵乘法的AC自动机没写,后面再冲一下状压虽然已经冲过了 矩阵 矩阵思想来源于线性方程组 如方程组 \[\begin{equation} \begin{cases} ......
矩阵 乘法

基于物理的渲染(2):渲染方程

基于物理的渲染(2):渲染方程 \[L_o(p,ω_o)=∫_Ωf_r(p,ω_i,ω_o)L_i(p,ω_i)n⋅ω_idω_i \]​ 其中\(L_o\)为P点的出射辐射率,\(f_r\)是P点入射方向到出射方向光的反射比,也叫双向反射分布函数(BRDF),\(L_i\)是P点入射光辐射率。渲染 ......
方程 物理

一次线性方程组 高斯消元笔记

高斯消元原理 高斯消元用来解如下形式的方程组: \[\begin{cases} a_{1, 1} x_1 + a_{1, 2} x_2 + \cdots + a_{1, n} x_n = b_1 \\ a_{2, 1} x_1 + a_{2, 2} x_2 + \cdots + a_{2, n} x ......
方程组 线性 方程 笔记

2d物理引擎学习 - 线性运动

线性运动相关公式(Linear Motion) 加速度(acceleration): a = (v1-v0) / t,单位:m/s2,方向:力作用方向或速度变化方向 瞬时速度(velocity):v1 = v0 + a * t,单位:m/s,方向:力作用方向或运动方向 位移:x = v0 * t + ......
线性 物理 引擎

求逆矩阵

void inv(mat &x){ int n = 2, is[2], js[2]; memset(is, 0, sizeof(is)); memset(js, 0, sizeof(js)); for (int k = 0; k < n; k++) { for (int i = k, j; i < ......
矩阵

机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16

目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是: 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法: 将标准 SVM 的输出结果进行后处理,转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数, f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
合页 向量 线性 概率 SVM

Leetcode—矩阵置零

矩阵置零 给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0 ,则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1: 输入: 输入:matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出:[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2: 输入:ma ......
矩阵 Leetcode

机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15

1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (-k, C) 所以: L = max(0, -k) # k>0 ......
向量 线性 算法 机器 SVM-SMO

快速幂,快速乘,矩阵乘

快速幂,快速乘,矩阵乘 快速幂 计算\(a^n(n\geqslant0)\),一般会对答案取个模 例如计算\(5^{11}\),考虑11二进制\((1011)_2\)有\(5^{11} = 5^8*5^2*5^1\) 将n的二进制中为1的位置对应的a的\(2^k\)次幂相乘就能得到最终结果 可以用\ ......
矩阵

任何关于刚体旋转的旋转矩阵是由三个基本旋转矩阵复合而成的

首先来看一下什么是欧拉角(Euler angles)?构件在三维空间中的有限转动,可依次用三个相对转角表示,即进动角、章动角和自旋角,这三个转角统称为欧拉角。——引自百度百科莱昂哈德·欧拉用欧拉角来描述刚体在三维欧几里得空间的取向。对于任何一个参考系,一个刚体的取向,是依照顺序,从这参考系,做三个欧 ......
矩阵 刚体 是由 三个

线性DP

线性DP 例题:POJ2279 思考: 考虑 dp_{i,j,k} 表示第 i 行,第 j 列,安排 k 去站的方案数。 错误原因: 安排 k 去站但是可能会造成重复选择 k 。 正解: 考虑 dp_{a1,a2,a3,a4,a5} 表示各排从左边起分别站了 a1,a2,a3,a4,a5 个人时,合 ......
线性

[LeetCode Hot 100] LeetCode74. 搜索二维矩阵

题目描述 思路:二维矩阵坐标变换 + 二分查找 二维矩阵坐标变换: 只要知道二维数组的的行数m和列数n,二维数组的坐标 (i, j) 可以映射成一维的index = i * n + j;反过来也可以通过一维index反解出二维坐标 i = index / n,j = index % n。(n是列数) ......
LeetCode 矩阵 Hot 100 74

【算法】【线性表】下一个排列

1 题目 整数数组的一个 排列 就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。 例如,arr = [1,2,3] ,以下这些都可以视作 arr 的排列:[1,2,3]、[1,3,2]、[3,1,2]、[2,3,1] 。 整数数组的 下一个排列 是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地,如果数组的所有排列 ......
线性 算法

PCA(Principal Components Analysis)主成分分析: 一维列向量坐标的变换是左乘变换矩阵 而 一维行向量的坐标系基元的变换 是 右乘变换矩阵

总结: 一维列向量的 坐标变换是 左乘变换矩阵; 一维行向量的 坐标系基元变换 是 右乘变换矩阵; 坐标变换 坐标变换定义:把一个向量(或一个点)从一个高维(或3D)坐标系,转换到另一个高维(或3D)坐标系去。 举个栗子:东北天坐标系上的点A坐标为 (1, 2, 3),通过坐标变换到北西天坐标系,点 ......
向量 矩阵 坐标 坐标系 Components

【算法】【线性表】移除元素

1 题目 给你一个数组 nums 和一个值 val,你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素,并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间,你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 示例 1: 输入:nums ......
线性 算法 元素

ICEE-Keyboard- 键盘工作原理:扫描GPIO:{X行,Y列}感应点矩阵在按键触发点感应电路{x,y}通过MCU映射到按键字符

ICEE-Keyboard-键盘工作原理: 周期性扫描电路感应点矩阵: 电路感应点矩阵有总共X行与总共Y列的电路感应{电容式,电阻式,开关式}点, 例如总共12行, 总共12列; 则总共有144个键位点; 电路感应点矩阵的每一行或每一列都有一条电路线直连MCU的一个GPIO;例如总共12行, 总共1 ......
按键 矩阵 ICEE-Keyboard 电路 字符

机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法-14

目录1. SVM算法总结2. SMO算法 1. SVM算法总结 选择 核函数 以及对应的 超参数 为什么要选择核函数? 升维 将线性问题不可分问题 升维后转化成 线性可分的问题 核函数 有那些? linea gauss polinormail tanh 选择惩罚项系数C min ||w||2 + C ......
向量 线性 算法 机器 SVM-SMO

矩阵搜索,矩阵有规律

搜索二维矩阵 II编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性: 每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。 示例 1: 输入:matrix = [[1,4,7,11,15],[2,5,8,12,19],[3,6,9,16 ......
矩阵 规律

MATLAB计算表达式求解方程

1、利用syms声明表达式中需要使用的变量 2、编辑带有变量的表达式 3、使用subs命令将表达式中的变量替换为具体数值,此过程有计算功能 4、求解方程组可以使用solve函数 5、eqn = [方程1,方程2] var = [待求未知数1 待求未知数2] ans = solve(eqn,var) ......
表达式 方程 MATLAB

Leetcode—旋转矩阵

48. 旋转图像 给定一个 n × n 的二维矩阵 matrix 表示一个图像。请你将图像顺时针旋转 90 度。 你必须在 原地 旋转图像,这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要 使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1: 输入:matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] ......
矩阵 Leetcode

分类模型评估(混淆矩阵, precision, recall, f1-score)的原理和Python实现

混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值,可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念: True Positive:真实值为正、预测值为正(真阳性) False Positive:真实值为负、预测值为正(假阳性) False Negative:真实值为正、预测值为 ......
矩阵 precision f1-score 模型 原理

P1129 [ZJOI2007] 矩阵游戏 建模部分

link 题解没一个说为什么能用最小割的...(当然可能是只有我不知道) 设交换后行、列数相同的第 \(x\) 行和第 \(y\) 列(\(x,y\) 为原始位置),发现它们的交点现在位于 \((i,i)\),原来位于 \((x,y)\)。因为无论怎么交换位置,原来的交点仍是交点。 所以可以得出一个 ......
矩阵 部分 P1129 1129 2007

线性映射与矩阵空间同构、线性映射的维数公式

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2702872/202312/2702872-20231219213207435-2004875802.jpg) ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2702872/202312/2702... ......
线性 矩阵 公式 空间

MIT18.06Linear Algebra 第16讲 投影矩阵和最小二乘法

![image.png](https://pic-1301573324.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/20231213153313.png) ![image.png](https://pic-1301573324.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/20... ......
乘法 矩阵 Algebra Linear 18.06

P1082 [NOIP2012 提高组] 同余方程

求关于 \(x\) 的同余方程 \(ax\equiv 1 (\bmod b)\) 的最小正整数解。 根据取模的性质,这个方程相当于 \(ax+by=1\),其中 \(y\) 为负数,形式类似于扩展欧几里得的经典形式 \(ax+by=\gcd(a,b)\)。 方程 \(ax+by=m\) 有整数解的必 ......
方程 P1082 1082 NOIP 2012
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