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史上最
容易理解
且强大的人工智能五子棋博弈算法
可直接编译运行,开发耗时三个月,创作不易,请多多支持
2024-05-21 12:34:51
7KB
人工智能
1
CMMI
容易理解
的培训.ppt
该培训通俗易懂,特别是对于等级的概念举例
容易理解
。对CMMI有快速详细的了解,深入浅出的告诉你什么是CMMI,他能干什么。
2023-02-08 16:43:11
488KB
CMMI
培训
1
容易理解
的寻路算法 A* 寻路 最短路径
之前有弄出了最短路径的寻路算法,现在看起来,觉得条理不够清晰,注释也少,所以此次特地对寻路算法进行了整理,几乎每行都有注释,结构清晰了很多,接口友好,套用起来很方便...
2022-12-15 12:29:54
367KB
A*
寻路
最短路径
1
简单
容易理解
的灰色系统的matlab代码
详细介绍了matlab实现灰色系统的代码,可以通过改变基础变量改变预测效果。
2022-11-18 21:29:08
2KB
灰色系统
matlab
代码
1
数值优化之等式约束下的范数最小问题求解(附matlab原始求解代码和可视化,
容易理解
和剖析)
等式约束下的范数最小问题求解; 在数学中,范数是从实数或复数向量空间到非负实数的函数,其行为方式类似于到原点的距离:它与缩放对易,服从三角不等式的形式,并且为零只在原点。具体来说,向量到原点的欧几里得距离是一个范数,称为欧几里得范数或2-范数,也可以定义为向量与其自身 的内积的平方根。半范数满足范数的前两个属性,但对于除原点以外的向量可能为零。[1]具有指定范数的向量空间称为范数向量空间。以类似的方式,具有半范数的向量空间称为半范数向量空间。 在受约束的最小二乘法中,通过对解的附加约束来解决线性最小二乘问题。即无约束方程{\displaystyle \mathbf {X} {\boldsymbol {\beta }}=\mathbf {y} }\mathbf {X} {\boldsymbol {\beta }}=\mathbf {y}必须尽可能紧密地拟合(在最小二乘意义上),同时确保{\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}}{\boldsymbol {\beta }}得到维护。
2022-09-07 15:06:05
31.61MB
数值优化
机器学习
图像信号处理
深度学习
1
最小二乘法简单求解(附matlab源代码和过程可视化,
容易理解
)
最小二乘法简单求解, 最小二乘法是回归分析中的一种标准方法,通过最小化残差的平方和(残差是观察值和模型提供的拟合值)在每个单独方程的结果中得出。 最重要的应用是数据拟合。当问题在自变量(x变量)中有很大的不确定性时,简单回归和最小二乘法就会出现问题;在这种情况下,可以考虑拟合变量误差模型所需的方法,而不是最小二乘法。 最小二乘问题分为两类:线性或普通最小二乘和非线性最小二乘,这取决于残差在所有未知数中是否是线性的。线性最小二乘问题出现在统计回归分析中;它有一个封闭形式的解决方案。非线性问题通常通过迭代细化来解决;在每次迭代中,系统都近似为线性系统,因此两种情况下的核心计算都是相似的。 多项式最小二乘法将因变量预测中的方差描述为自变量的函数以及与拟合曲线的偏差。 当观测来自一个指数族,其自然充分统计量和温和条件得到满足(例如,对于正态分布、指数分布、泊松分布和二项分布),标准化最小二乘估计和最大似然估计是相同的。[1]最小二乘法也可以作为矩估计法推导出来。 以下讨论主要是根据线性函数提出的,但最小二乘法的使用对于更一般的函数族是有效和实用的。此外,通过迭代地将局部二次近似应用
2022-09-07 15:06:02
31.61MB
数值优化
机器学习
图像处理
数字信号处理
1
从窗口到视口的映射(图形方式直观描述
容易理解
)【原创】
为本人原创,CSDN首发。 以前在学习窗口和视口映射关系时,难以理解其中的概念,在网上查找资料也只找到一些跟书本上一样的文字解释。后来自己建立了一对坐标系模型,终于理解了窗口和视口的关系。本文是自己的心得体会,用图形的方式直观形象地描述了上述映射关系。
2022-01-11 10:40:00
107KB
窗口
视口
映射
图形
1
词法分析和语法分析程序
编译原理实验的词法分析和语法分析程序,内含详细的实验报告,希望大家顺利通过实验!
2021-12-21 08:49:08
654KB
词法分析和语法分析
详细正确
容易理解
1
labview 交通灯
最简单 易理解 内含有课程报告一份 相当全面
2021-11-11 13:57:31
193KB
最简单
而且最容易理解的程序
1
简单快速线性回归:(Python)我编写了这段代码,这是一种通过数据点绘制最合适的线的方法。 找到最佳拟合线的方法可能不如通常的方法好,但是我认为它使用的是一种易于学习和理解的简单算法。 教学时可以使用此python线性回归代码,因为与典型公式相比,该概念非常
容易理解
。 它也应该更快,尽管我并未针对速度进行优化-源码
一条Python代码,可为散点图提供最合适的一行。 与典型的散点图算法相比,这可能会提供更差的拟合度,但我相信与其他算法相比,它很
容易理解
。 另外,它可能更快,但我不知道。 了解更多信息后,我将更新此文件。
2021-10-31 03:04:03
1KB
Python
1
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