非线性 理论

目录1. 为什么要升维2 代码实现3, 总结 1. 为什么要升维 升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。 在做升维的时候，最常见的手段就是将已知维度进行相乘来构建新的维度，如下图所 ......

一、数组理论基础 学习前： 1. 数组定义 一些在内存上连续存储的相同数据类型的数据的集合 2. 数组特征 便于查询数组元素，不便于增删数据元素 学习后： 对于Java，二维数组不一定在内存上连续。如int[i][j],唯一确定的是int[i][]在内存上连续 二、704. 二分查找 LeetCod ......

方法：Lorenz特征判断 Lorenz混沌轨道和非混沌轨道在相空间中占据不同的吸引区域，动态生成图（代码见下）。要判断一个轨迹是否为Lorenz混沌轨道。通过计算主成分分析，按特征值大小排序，从而判断出混沌性。 input: % Lorenz混沌轨道和非混沌轨道在相空间中占据不同的吸引区域,动态生 ......

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......

1 题目 趁着 RocketMQ在打包，做道算法题。 给一个整数数组，找到两个数使得他们的和等于一个给定的数 target。 你需要实现的函数twoSum需要返回这两个数的下标, 并且第一个下标小于第二个下标。注意这里下标的范围是 0 到 n-1。 样例 1： 输入： numbers = [2,7, ......

目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......

​ 【matlab混沌理论】1.2.洛伦兹吸引子 Lorenz洛伦兹吸引子。定义洛伦兹函数组后，通过ode45函数求解此微分方程方程。 input: % Lorenz函数的洛伦兹吸引子 % 2.定义模型参数 sigma = 10; beta = 8/3; rho = 28; % 定义一组初始条件和一 ......

​混沌理论 1.简介 混沌理论是一个跨学科的科学研究领域和数学分支，专注于对初始条件高度敏感的动力系统的基本模式和确定性定律，曾被认为具有完全随机的无序和不规则状态。混沌理论指出，在混沌复杂系统的表面随机性中，存在潜在的模式、互连、恒定反馈回路、重复、自相似、分形和自组织。蝴蝶效应是混沌的一个基本原 ......

1 题目 给一个词典，找出其中所有最长的单词。 样例 1: 输入: { "dog", "google", "facebook", "internationalization", "blabla" } 输出: ["internationalization"] 样例 2: 输入: { "like", " ......

产品描述 AP5101C 是一款高压线性 LED 恒流芯片 ， 外围简单 、 内置功率管 ， 适用于6- 100V 输入的高精度降压 LED 恒流驱动芯片。最大电流2.0A。AP5101C 可实现内置MOS 做 2.0A,外置 MOS 可做 3.0A 的。AP5101C 内置温度保护功能 ，温度保护 ......

1 题目 给k个字符串，求出他们的最长公共前缀(LCP) 样例 1： 输入： k个字符串 = ["ABCD", "ABEF", "ACEF"] 输出： "A" 解释：公共最长前缀是"A". 样例 2： 输入： k个字符串 = ["ABCDEFG", "ABCEFG", "ABCEFA"] 输出： " ......

1 题目 给定一个未排序的整数数组num，找出最长连续序列的长度。 样例 1： 输入： num = [100, 4, 200, 1, 3, 2] 输出： 4 解释：这个最长的连续序列是 [1, 2, 3, 4]. 返回所求长度 4 2 解答 public class Solution { /** * ......

目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......

1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......

1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......

1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......

人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作 机器学习 学习： 2.机器学习三要素：数据、算法、模型 机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。 3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的 ......

备考考点整理 内部排序表格 树的主要考点 二叉树的常考 紧紧抓住 \(n_0 = n_2+1\) \(n=n_0+n_1+n_2...n_m\) \(n=n_1+2*n_2+3*n_3...m*n_m\) +1 哈夫曼树没有度为1的结点，也就是\(n_1=0\) 完全二叉树常考 总结 最大岛屿问题（ ......

1 题目 两个排序的数组A和B分别含有m和n个数，找到两个排序数组的中位数，要求时间复杂度应为 O(log(m + n))。 中位数的定义： 这里的中位数等同于数学定义里的中位数。 中位数是排序后数组的中间值。 如果有数组中有n个数且n是奇数，则中位数为 A((n-1)/2)。 如果有数组中有n个数 ......

4.2.2 线性区晶体管跨导器 本节我们将讨论使用工作在线性区的晶体管构成的跨导器。需要说明的是，在下面介绍的电路中，并不是所有的晶体管都处于先行区。一些晶体管被偏置在饱和区，但是电路的跨导由一到两个被偏置在线性区的关键晶体管来决定。 首先我们会议一下对于n管来说线性区的电流公式： \[I_D=\m ......

1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 （1）大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 ......

1 题目 跟进“搜索旋转排序数组”，假如有重复元素又将如何？是否会影响运行时间复杂度？如何影响？为何会影响？写出一个函数判断给定的目标值是否出现在数组中。 样例 1： 输入： A = [] target = 1 输出： false 解释：数组为空，1不在数组中。 样例 2： 输入： A = [3,4 ......

1.CAP 理论 CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。 在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足以 ......

目录前言Top Cluster 分解与 Top Tree从树分块说起簇、簇操作、树的簇表示法基于重量平衡的静态 Top Tree动态 Top Tree簇与 Top Tree 的性质静态 Top Tree 的应用树上信息合并链上修改与查询子树修改与查询维护动态直径例 1：【2023 集训队互测 Rou ......

最大似然估计 已经从某一分布中获取到n个样本 并且假设改样本的分布服从某一个分布f(θ), θ为需要估计的参数，根据这n个样本去推导θ的值 就叫做最大似然估计，假设样本服从某分布，根据样本计算出分布中的参数，参数计算出之后，就能去进行预测， 正态分布概率密度： 假设样本的误差 服从正态分布 最大似然 ......

一些术语 线性回归 线性回归就是用线性函数来拟合数据 注意 y-hat 和 y 的区别 成本函数 成本函数可以表现预测值和训练集中实际值的误差。因此，可以通过 minimize 成本函数来找到更加拟合的回归函数。 梯度下降算法解决线性回归问题 梯度下降算法 ......

线性表的定义 线性表是具有相同数据类型的N（N=>0）个数据元素的有限序列，N为表长，N=0 时 线性表为空表。 graph LR A1 --> A2 --> A3 --> A4 线性表的基本操作 initList（&L）：初始化表。构造一个空的线性表L，分配内存空间。 DestroyList（&L ......

1 题目 给定一个有序数组，但是数组以某个元素作为支点进行了旋转(比如，0 1 2 4 5 6 7 可能成为4 5 6 7 0 1 2)。给定一个目标值target进行搜索，如果在数组中找到目标值返回数组中的索引位置，否则返回-1。你可以假设数组中不存在重复的元素。 样例 1： 输入： 数组 = [ ......