深入浅出:可视化理解揭示决策树与梯度提升背后的数学原理
x1_min=x2_min=-1x1_max=x2_max=5helper(0,x1_min,x1_max,x2_min,x2_max)我们还定义了另一个函数,该函数在二维空间上创建一个网格,并获取训练后的决策树对该网格上每个点的预测。它将预测标签为1(y^=1)的点指定为浅蓝色,将预测标签为0(y^=0)的点指定为橙色。使用这个...
【未来虫教育】Python在数学建模中的应用
9.6],[4.4,5.5,6.6]])xarray([[1.5,8.8,2.3],[5.8,5.,6.2],[7.2,8.3,9.6],[4.4,5.5,6.6]])x.shape(4,3)X_NEW=[]foriinrange(0,x.shape[1]):x_new=(x[:,i]-min(x[:,i]))/(max(x[:,i])-min(x[:,i]))printx_newX_NEW.append(x_new)...
AI集大成!Scallop:神经符号编程语言: 符号、概率、可解释等强化...
到目前为止,我们只展示了max-min-prob源数据,其中标记是近似概率。还有其他具有更复杂标记的概率源数据,例如证明树或布尔公式。因此,我们为每个源数据引入了一个输入标记空间,一个输出标记空间,一个标记函数:→,以及一个恢复函数:→。例如,所有概率源数据共享相同的输入和输出标记空间==[0,1...
深度学习中常用损失函数介绍
通常,该损失函数与softmax层一起使用,softmax层用于将模型输出转化为概率分布。NLLLoss的计算公式如下:NLLLoss通过最大化真实标签的预测概率来优化模型,有效地推动模型输出与目标标签的一致性。虽然NLLLoss常与分类任务关联,但它同样适用于任何涉及概率预测的场景,包括某些类型的回归任务。与交叉熵损失相比,...
算法中的微积分:5大函数求导公式让你在面试中脱颖而出
需要注意,此处也需要利用公式进行等值转化,即2=exp(xyln(2))。总之,对于一个从映射到的三元函数f,其导数是一个从映射到的梯度f。从映射到(k>1)的一般式中,一个从映射到的多元函数的导数是一个雅可比矩阵,而非一个梯度向量。导数4:多元输入输出函数的雅可比矩阵...
> 高三模拟文科数学试题之函数类型及其应用
(1)若函数g(x)在[1,3]上单调递减,求a的取值范围;(2)若a∈R.令,h(a)=max{g(x)|x∈[1,3]}-{g(x)|x∈[1,3]}.记d(b)=min{h(a)|a∈R}.试写出h(a)的表达式,并求min{d(b)|b∈(1,3)};(3)令k(a)=max{g[f(x)]|x∈l}-min{g[f(x)]|x∈l}(其中l为g[f(x)]的...
支持向量机核技巧:10个常用的核函数总结
为了从数学上理解核,我们先来理解LiliJiang的公式,即:K(x,y)=这里的:K是核函数,,X和Y是维度输入,F是从n维空间到m维空间的映射,<x,y>是点积。我们假设有两个点,x=(2,3,4)y=(3,4,5)那么K(x,y)=<f(x)f(y)>,让我们先计算<f(x)f(y)>...
Arduino教程┃69个Arduino常用函数的语法及程序示例
()函数、digitalWrite()函数、analogWrite()函数、analogRead()函数、digitalRead()函数、analogReference()函数、11个Arduino字符函数、39个Arduino数学函数、6个Arduino三角函数、2个Arduino随机数函数(randomSeed(seed)、random())、tone()函数、noTone()函数、pulseIn()函数、min(x,y)函数、max(x,y)函数,希望...
图解NumPy:常用函数的内在机制
除此之外,np.allclose在绝对值和相对公差的公式方面还有一些小问题,举个例子,对于给定的a和b,存在allclose(a,b)!=allclose(b,a)。这些问题已在(标量)函数math.isclose中得到了解决,我们将在后面介绍它。对于这方面的更多内容,请参阅GitHub上的浮点数指南和对应的NumPy问题(httpsfloatin...
看图学NumPy:掌握n维数组基础知识点,看这一篇就够了
函数np.allclose(a,b)用于比较具有给定公差的浮点数组:np.allclose假设所有的比较数字的等级是1个单位。例如在上图中,它就认为1e-9和2e-9相同,如果要进行更细致的比较,需要通过atol指定比较等级1:np.allclose(1e-9,2e-9,atol=1e-17)==False。