SVR推导
目标函数：minw,b12∣∣w∣∣2+C∑i=1l(ξi+ξi∗)s.t.{yi−<w,xi>−b≤ε+ξi<w,xi>+b−yi≤ε+ξi∗ξi,ξi∗≥0\min_{w,b}\frac12||w||^2+C\sum_{i=1}^l(\xi_i+\xi_i^*) \\s...
BP算法推导
BP算法推导BP算法（BackPropagation）反向传播算法又叫误差逆传播算法（error BackPropagation），它是迄今最成功的神经网络学习算法。 现在从神经网络训练的角度推导BP算法。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈Rl...
多分类Logistics回归公式的梯度上升推导&极大似然证明sigmoid函数的由来
https://blog.csdn.net/zhy8623080/article/details/73188671 也即softmax公式...
python 迭代方法及列表解析（列表推导式）
知识补充for 循环for循环一般会访问一个可迭代的对象（如序列或者是迭代器），并且在所有条目都处理过之后结束循环。 for ivalue in (1,2,3)（迭代器）: print ivalue 每次循环， ivalue 迭代变量被设置为可迭代对象的当前元素。for语句循环特点：...
【深度学习】语音识别之CTC算法原理解释与公式推导
不搞语音识别得人开这个论文确实有点费劲，结合上图，思考一下语音识别的场景，输入是一段录音，输出是识别的音素， 输入的语音文件的长度和输出的音素个数之间没有一一对应关系，通常将语音文件「分片」之后，会出现多对一的关系。这个场景在「翻译问题」和「OCR问题」中也普遍存在。本文的特点是，提出来一种end-...
二维旋转矩阵公式推导
这篇博文来推导一下旋转矩阵。首先来假设 OP1旋转到了OP2，逆时针矩阵推导。当然也有顺时针矩阵推导。然后有没有什么办法可以不考虑顺时针逆时针？这里我考虑了一下OP1和OP2不相等的情况因为先求的sin(theta)，如果是逆时针，theta就是正值，如果是顺时针，theta就是负值。 之前我的想法...
三维空间旋转变换矩阵原理详细推导
本文档将说明如何推导三维空间旋转变换矩阵Copyright © 2020 HIT 余晨， 转载请注明出处。原理说明其实推导三维空间的旋转变换矩阵就是对三维空间进行换基而已，如果有学过矩阵分析的人应该能很好地理解我所说的意义，即入口基与出口基之间的变换矩阵。 当然，这里假设学习的人都是使用空间机器人或...
最小二乘法的原理及推导
最小二乘法法原理及推导说明：本文是在学习最小二乘法时在博文中转发的，将其转发是为了日后便于查看。更为清晰的过程 详见本文出处[本文出处](https://blog.csdn.net/marsjohn/article/details/54911788 在数据的统计分析中，数据之间即变量x与Y之间的相关...
机器学习算法 - 入门：从例子中理解 Variance Bias Error数学推导
目录一、Bias和Variance的含义和关系二、误差公式例子中中怎么理解？三、误差公式数学中怎么理解？一、Bias和Variance的含义和关系bias and variance图示： 链接请点击：Understanding the Bias-Variance Tradeoff, 作者 Scott...
理论知识：电感感应电压公式，纯电感正弦电路感应电压公式，纯电容正弦电路电流公式的推导
电感感应电压公式v(t)=L*di(t)/dt的推导推导一：衡量电感线圈充磁多少的单位是磁链——Ψ。电流越大，电感线圈被冲磁链就越多，即磁链与电流成正比，即Ψ=L*I。对一个指定电感线圈，L是常量。因此，用L=Ψ/I表达电感线圈的电磁转换能力，称L为电感量。电感量的微分表达式为：L=dΨ(t)/di...
坐标系旋转矩阵推导过程
一、先来个平面旋转的分析： 两角和(差)公式推导旋转变换一般是按照某个圆心点，以一定半径 r 旋转一定的角度α，为了简单起见我们给出下面的情景假定点A(x,y)想经过旋转变换到达B(x',y')，已知旋转角度α和点A坐标，计算出点B要计算点B则分别计算他的x'和y'分量根据矩阵乘法计算规则，可以推...
DQN、QQDN和Dueling DQN公式推导分析
一、值函数估计方法引入在值函数估计方法中，我们希望拟合一个价值模型用来估计每个状态动作对的累积回报。其代价函数可以写为L=12∑a∑s(Q(s,a)−Q(s,a;θ))2L=\frac{1}{2}\sum_{a}\sum_{s}(Q(s,a)-Q(s,a;\theta))^2L=21a∑s∑(...
BP神经网络(输出层采用Softmax**函数、交叉熵损失函数)公式推导
本篇博客主要介绍经典的三层BP神经网络的基本结构及反向传播算法的公式推导。我们首先假设有四类样本，每个样本有三类特征，并且我们在输出层与隐藏层加上一个偏置单元。这样的话，我们可以得到以下经典的三层BP网络结构： 当我们构建BP神经网络的时候，一般是有两个步骤，第一是正向传播(也叫做前向传播)，第二是...
【机器学习】最小二乘法（代数&矩阵推导）
文章目录前置知识平方损失函数最小二乘法代数求解step1:f=∑i=1n(yi−(w0+w1xi))2f=\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-(w_0+w_1x_i))^2f=∑i=1n(yi−(w0+w1xi))2为平方损失函数；step2:分别对该函数的w0w_0w0和w1w_...
LR模型的原理和公式推导
介绍Logistic回归算法，名字虽带有回归，但其实是一个分类模型。 输出Y=1的对数几率是由输入x的线性函数表示的模型，直接对分类的可能性进行建模，并不是直接对分类的结果（0或者1）进行建模： 假设一个样本属于正样本的概率为p,则： LR模型是在线性回归的基础上，把特征进行线性组合，再把组合的结果...
FMCW雷达距离多普勒(RDM)处理方法中距离分辨率和速度分辨率的推导
目录距离多普勒(Range-Dopple Matrix)处理方法快时间维度处理(Range-FFT)慢时间维度处理(Doppler-FFT)RDM中距离分辨率和速度分辨率推导方法参考资料距离多普勒(Range-Dopple Matrix)处理方法 众所周知，距离多普勒处理方法(Range-Dopp...
极值理论（一）| 广义极值分布的引入、推导及类型
极值理论（Extreme value analysis）是研究随机变量尾部分布特征的统计学研究分支，其重要的研究工具之一就是
机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995/L1正则化及其推导 Laplace（拉普拉斯）先验与L1正则化
今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。&n...
永续价值计算原理和公式推导
“企业的价值等于剩余存在期内自由现金流的折现”，这是很多夹头文章都会引用的巴老的一句话。投资其实就是购买在未来能获取企业收益的权利，把企业在存续期内每个财务年度的收...
多层神经网络BP算法 原理及推导
首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络（本人自己的理解）。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。1、神经单元的选择那么我们应该使用什么样的感知器来...