机器学习课件

机器学习公式推导以及解析

机器学习之神经网络的公式推导与python代码（手写+pytorch）实现 神经网络使用手写数字数据集分别采用纯python代码实现+pytorch框架实现（1.10） 资源包含两份可执行Python代码+完整数据集+讲解PPT

夫琅和费多缝衍射是单缝衍射调制的多光束干涉,是波动光学的重要理论。通过从单缝到多缝衍射的实验观察、研究及有关理论,运用推导多光束干涉和单缝衍射光强分布公式,对夫琅和费多缝衍射仿真验证,启示教学及实验。

S-MSCKF 论文公式推导与代码解析高洪臣2019 年 9 月 1 日目录概述代码流程代码流程EKF 状态向量IMU 误差状态方程 .IMU 状态向量预测 .

说明1：本人学习笔记07的内容，有原始的.md文档格式，和打印出来的PDF文档格式。 说明2：内容包含一些根据微磁学基本能量密度的公式来推导有效场，主要是求偏导和矢量分析。

isodata的matlab代码博客 ML-DL Machine learning and deep learning notes, practice, formula derivation. 这个项目是我的学习笔记，内容还在完善中。如果遇到图片无法显示，可以下载后查看。 目录 数学基础 机器学习 该部分以《视觉机器学习二20讲》为主线，扩展内容增加公式推导步骤。 K-means K-means++ 算法 ISODATA 算法 Kernel K-means 二分K-means聚类 回归学习 线性回归模型 多项式回归模型 主成分回归模型 自回归模型 核回归模型 决策树学习 ID3 算法 C4.5 算法 SLIQ 算法 SPRINT 算法 贝叶斯学习 朴素贝叶斯模型 层级贝叶斯模型 增广贝叶斯学习模型 基于Boosting技术的朴素贝叶斯模型 贝叶斯神经网络模型 EM算法 EM算法的快速计算 未知分布函数$P_i(y_i)$的选取 EM算法收敛性的改进 梯度提升算法 Boosting Adaboost SVM 软间隔 硬间隔 核技巧 SMO算法 深度学习 反向传播 正则化 优化求解算法 卷

雷达探测极坐标系(AER)与地球等经纬度坐标系(GEO) 图1中，O为地心，OD为地球半径R， A为雷达架设点，AD为雷达架设高度h，雷达探测水平面为AF，B为雷达探测的任意一点。 雷达探测极坐标系的三个参数为r,θ,δ。 雷达探测拟直角坐标系的三个参数为X,Y,H，其中H为距地面的高度。 记雷达探测任意一点B，在雷达探测极坐标系下表示为B(r,θ,δ)，在雷达探测拟直角坐标系下表示为B(X,Y,H)。 下面推导由B(r,θ,δ)到B(X,Y,H)的转换公式。 根据图1中的直角三角形∆OBC可知

AUC的计算公式推导1

内容概要：ubermag官网上的文档，该文档里面包含交换能，各向异性能，界面/体DMI能等能量项的推导过程，以及这些能量相互竞争导致对一维的布洛赫和奈尔型畴壁和二维的布洛赫和奈尔型斯格明子的影响。 读者要求：文档中式子的推导涉及到基本的矢量分析技巧，以及变分法。