题目描述 TTT组数据,给出NNN,MMM,求∑x=1N∑y=1Mlim(x,y)\sum_{x=1}^N\sum_{y=1}^M lim(x,y)\newlinex=1∑N​y=1∑M​lim(x,y) N,M<=10000000T<=10000N,M <= 10000000\newline T<= 10000N,M<=10000000T<=10000 题目分析 直接开始变换,假设N<M Ans=∑x=1N∑y=1Mxy(x,y)=∑T=1N1T∑x=1N∑y=

This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning based problems, one of which was Image Upscaling. This post will show some preliminary results, discuss our model and its possible applications to Flipboa

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注意:这一系列实验的图像处理程序,使用Matlab实现最重要的图像处理算法 1.Fourier兑换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外,我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourie

WebAPI的内容部分直接转自官方文档,英语水平有限,不做翻译, 发布网站在本文的后半部分 HTTP is not just for serving up web pages. It is also a powerful platform for building APIs that expose services and data. HTTP is simple, flexible, and ubiquitous. Almost any platform that you can think

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,

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https://blog.csdn.net/u010976453/article/details/78488279 1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x)f(x) 与真实值 YY 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x))L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示:   θ∗=argminθ1N

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

上研究生的时候接触的第一个Loss function就是least square.最近又研究了一下,做个总结吧. 定义看wiki就够了.公式如下 E(w)=12∑n=1N{y−xWT}2E(w)=12∑n=1N{y−xWT}2 其中yy代表类标列向量,xx代表特征行向量,WW代表回归或者分类参数矩阵.通过令欧式距离最小化优化得到最优的WW. 我遇到的第一个问题是,这个公式是怎么得到的,motivation是什么.我个人倾向于最大似然这个角度来解释.具体如下: 假设回归或分类模型公式如下: y=W

GitHub地址 前几天升级OS X EI Capitan 10.11.1, 以及Xcode7.1,正好赶上公司新产品上线,要做iOS9的适配,遇到各种坑,各种查资料,随之记录总结一下遇到的坑. 先说下要适配iOS9要做的事: 1.更改http为https 两种方案: 一.公司后台服务器更改; 二.作为开发者,可在Xcode暂时退回到http协议.  开发者更改方法如下: 1.在Info.plist中添加App Transport Security Settings (或NSAppTranspo

Image Scaling using Deep Convolutional Neural Networks This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning based problems, one of which was Image Upscaling. This post will show some preliminary results, dis

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. "机器学习方法"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是让更多的人了解机器学习的概念,理解其原理,学会应用.希望与志同道合的朋友一起交流,我刚刚设立了了一个技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入,在交流中拉通--算法与技术,让理论研究与实际应用深度融合:也希望能有大牛能来,为大家解惑授业,福泽大众.推广开放与共享的精神.如果人多

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 开一个机器学习方法科普系列:做基础回顾之用,学而时习之:也拿出来与大家分享.数学水平有限,只求易懂,学习与工作够用.周期会比较长,因为我还想写一些其他的,呵呵. content: linear regression, Ridge, Lasso Logistic Regression, Softmax Kmeans, GMM, EM, Spectral Clustering Dimensionality R

参照JQuery中的ajax功能,用原生JS写了一个ajax,功能相对JQuery要少很多,不过基本功能都有,包括JSONP. 调用的方式分为两种: 1. ajax(url, {}); 2. ajax({}); 调用的方法参照JQuery的ajax,只是 不需要写$.ajax ,只需要写 ajax 就可以了. 代码如下: !function () { var jsonp_idx = 1; var ajax = function (url, options) { if (typeof url ==

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

题面 求∑k=ab∑i=1k∑j=1i[lcm(i,j)==k]\large\sum_{k=a}^b\sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^i[lcm(i,j)==k]k=a∑b​i=1∑k​j=1∑i​[lcm(i,j)==k] 1<=a<=b<=10111<=a<=b<=10^{11}1<=a<=b<=1011 题目分析 令f(n)=∑i=1n∑j=1i[lcm(i,j)==n]\large f(n)=\sum_{i=1}^n\sum_{j=

题目描述 设d(x)d(x)d(x)为xxx的约数个数,给定NNN.MMM,求 ∑i=1N∑j=1Md(ij)\sum^{N}_{i=1}\sum^{M}_{j=1} d(ij)i=1∑N​j=1∑M​d(ij) N,M,T<=50000N,M,T<=50000N,M,T<=50000 题目分析 首先很不显然的有这样一个结论: d(ij)=∑x∣i∑y∣j[(x,y)==1]d(ij)=\sum_{x|i}\sum_{y|j}[(x,y)==1]d(ij)=x∣i∑​y∣j∑​[(x,y

题目描述 给出n,m,l,r,modn,m,l,r,modn,m,l,r,mod 表示一个(n+1)∗(m+1)(n+1)*(m+1)(n+1)∗(m+1)的格点图,求能够互相看见的点对个数对modmodmod取模的值. 能互相看见定义为此两点连线上没有其他的格点且欧氏距离在[l,r]范围内 n,m<=100000l,r<=150000mod<=109n,m<=100000\newline l,r<=150000\newline mod<=10^9n,m<=100

贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 2016年06月21日 09:50:40 Duanxx 阅读数 54254更多 分类专栏: 监督学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51725086 贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 标签(空格分隔): 监督学习