(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 111104552 A(43)申请公布日 2020.05.05(21)申请号 CN201911347391.3正则匹配公司名称(22)申请日 2019.12.24(71)申请人 浙江大学    地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号(72)发明人 詹珂 杜歆 (74)专利代理机构...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 110442684 A(43)申请公布日 2019.11.12(21)申请号 CN201910748469.6(22)申请日 2019.08.14(71)申请人 山东大学    地址 250199山东省济南市历城区山大南路27号(72)发明人 李玉军 韩均雷 王泽强 马宝森 张文真 邓媛洁 (7...

正则竞赛矩阵的数目和竞赛矩阵的整数特征值侯耀平(北京师范大学数学系北京100875)摘　要　本文给出了n 阶正则竞赛矩阵的数目的一个下界，该下界优于文献中的结果；讨论了正竞赛矩阵的性质；得到了整数1为竞赛矩阵的特征值的等价条件及这类矩阵的谱根与得分向量之间的关系.关键词　竞赛矩阵，正则竞赛矩阵，正竞赛矩阵，得分向量，谱根MR (1991)主题分类　15A15,05B20中图分类　O151121,O...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 110851570 A(43)申请公布日 2020.02.28(21)申请号 CN201911114365.6(22)申请日 2019.11.14(71)申请人 中山大学    地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号(72)发明人 张兴宇 潘炎 印鉴 (74)专利代理机构 广州粤...

正则曲线的曲率和挠率公式令C为弧长s和单位切线向量t参数化的空间曲线。如果在某一点的C的曲率k不为零，那么该主点法线向量和该二次正交向量是单向定量。测量给定点上的双向正矢量的旋转速度。从等式可以看出正则匹配公式这意味着备注：二次向量的导数与二次正交和正切相垂直，因此必须与主法向量成正比。负号只是一个惯例：它是这个主题的历史发展的产物。通常由表示的扭转半径定义为:几何相关性：测量二次正交向量的周转。...

范数计算公式范数是定义在向量空间上的函数，用于计算向量的长度或大小。常用的范数有以下几种：正则匹配公式1.正则化范数（L1范数，L2范数，L∞范数）。2. 向量的模长（Euclidean范数）。3. 曼哈顿距离范数（Manhattan范数）。4. 切比雪夫距离范数（Chebyshev范数）。下面是范数计算公式：1. L1范数：||x||1 = Σ|xi|。2. L2范数：||x||2 = √(Σx...

Prometheus学习系列（六）之Prometheus查询说明前⾔本⽂来⾃和Prothetheus查询Prometheus提供⼀个函数式的表达式语⾔PromQL (Prometheus Query Language)，可以使⽤户实时地查和聚合时间序列数据。表达式计算结果可以在图表中展⽰，也可以在表达式浏览器中以表格形式展⽰，或者作为数据源, 以的⽅式提供给外部系统使⽤。⼀、例⼦本⽂档仅供参考，...

机器学习中的支持向量机与随机森林机器学习是一门研究如何让机器能够通过数据学习并进行预测和决策的学科。在机器学习算法中，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）和随机森林（Random Forest）都是常见的分类方法。支持向量机是一种二分类模型，它的目标是寻一个超平面，将两类样本分开，并使得两侧距离最大化。在支持向量机中，一个样本点被表示为一个特征向量，在特征空间中...

如何使用支持向量机进行股票预测与交易分析随着人工智能和机器学习的快速发展，越来越多的投资者开始探索如何利用这些技术来进行股票预测和交易分析。支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为一种强大的机器学习算法，被广泛应用于各种领域，包括金融市场。本文将介绍如何使用支持向量机进行股票预测与交易分析，并探讨其优势和局限性。一、支持向量机简介支持向量机是一种监督学习算法，主要用于...

支持向量机模型在电子商务中的使用技巧电子商务已经成为了现代商业发展的重要组成部分，随着数据的不断增加和复杂性的提高，如何有效地利用支持向量机模型来进行数据分析和预测成为了电子商务领域中的一个重要话题。本文将探讨支持向量机模型在电子商务中的使用技巧，希望为电子商务从业者提供一些有益的信息。一、支持向量机模型简介支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种二分类模型，其基...

基于正则化路径的支持向量机近似模型选择丁立中;廖士中【摘 要】模型选择问题是支持向量机的基本问题.基于核矩阵近似计算和正则化路径,提出一个新的支持向量机模型选择方法.首先,发展初步的近似模型选择理论,包括给出核矩阵近似算法KMA-α,证明KMA-α的近似误差界定理,进而得到支持向量机的模型近似误差界.然后,提出近似模型选择算法AMSRP.该算法应用KMA-α计算的核矩阵的低秩近似来提高支持向量机求...

lasso问题的梯度法pythonLasso问题是一种回归问题，目标是最小化损失函数加上L1正则化项。梯度法是一种常用的优化算法，可以用于求解Lasso问题。下面是使用梯度法求解Lasso问题的Python代码示例：pythonimport numpy as npdef lasso_gradient(x, y, alpha, max_iter, tol):    n, p =...

欧式距离和l2范数和高斯分布欧式距离、L2范数和高斯分布是数学和统计学中常用的概念和方法。它们在数据分析、机器学习、模式识别和图像处理等领域中发挥着重要的作用。首先，我们来介绍欧式距离。欧式距离是指在n维空间中两点之间的直线距离。假设有两个点A(x1, x2, ..., xn)和B(y1, y2, ..., yn)，它们之间的欧式距离可以用以下公式表示：d(A, B) = sqrt((x1-y1)...

共轭梯度法C语言（西安交大）#include#include#define N 10 /*定义矩阵阶数*/void main(){int i,j,m,A[N][N],B[N];double X[N],akv[N],dka[N],rk[N],dk[N],pk,pkk,ak,bk;for(i=0;i<="">for(j=0;j<n;j++)< p="">{if(i==j)...

共轭梯度法正则化共轭梯度法 算法    共轭梯度法算法是一种优化算法，用于解决大型线性方程组的求解问题。它的核心思想是在每一步迭代中，将搜索方向沿着前一次迭代的残差与当前梯度的线性组合方向上进行，以达到更快的收敛速度。    共轭梯度法算法可以用于求解矩阵方程 Ax=b，其中 A 是一个对称正定矩阵，b 是一个列向量。在求解过程中，需要先初始化解向量 x0...

.预处理共轭梯度法预处理共轭梯度法是一种用于求解大规模线性方程组的迭代方法。它结合了共轭梯度法和预处理技术，能够加快求解速度并提高收敛性能。预处理共轭梯度法的基本步骤如下：1. 选择一个合适的预处理矩阵M，将原始的线性方程组Ax=b转化为M^{-1}Ax=M^{-1}b。2. 初始化向量x_0和残差向量r_0=b-Ax_0，其中x_0是任意一个近似解，通常选择零向量。3. 初始化搜索方向向量p_0...

共轭梯度法 c++一、共轭梯度法是一种优化算法，特别适用于解决对称正定矩阵的线性方程组。它通过迭代的方式逐步逼近方程组的解，具有较快的收敛速度。在C++中实现共轭梯度法可以为解决大规模线性系统提供高效的数值解。二、共轭梯度法基本原理问题背景： 考虑一个线性方程组Ax = b，其中A是对称正定矩阵，b是已知向量。迭代过程： 共轭梯度法通过迭代寻一个逼近解x_k，使得残差r_k = b - Ax_k...

共轭梯度法收敛的条件正则化共轭梯度法    共轭梯度法是求解线性方程组的一种迭代算法，它具有收敛速度快、存储量少等优点。但是，共轭梯度法的收敛过程也需要满足一定的条件。本文将从三个方面介绍共轭梯度法收敛的条件。    一、初值的选择    共轭梯度法的收敛与初值的选择密切相关。初始向量的选取对于算法迭代的效率和精度有直接影响。初值应该尽量...

共轭梯度法步骤共轭梯度法是一种求解线性方程组的迭代算法，它以高效稳定的特点而广受欢迎。以下是共轭梯度法的步骤：步骤1：初始化首先，我们需要有一个初始向量x0和一个初始残量r0=b-Ax0。其中，A为系数矩阵，b为常数向量。步骤2：计算方向向量令d0=r0，表示第一次迭代的方向向量。步骤3：计算步进长度正则化共轭梯度法令α0=(r0·r0)/(d0·Ad0)，其中·表示向量的点积。α0表示迭代过程中...

李雅普诺夫指数 范数摘要：1.李雅普诺夫指数和范数的定义与关系  2.李雅普诺夫指数的应用领域  3.李雅普诺夫指数和范数在机器学习中的应用正文：李雅普诺夫指数和范数是数学领域中常见的两个概念，它们之间有着紧密的联系和深刻的内涵。李雅普诺夫指数，也被称为李雅普诺夫稳定性指数，是一种用来描述动态系统稳定性的指标。它是由俄国数学家李雅普诺夫在正则化定义 19 世纪末 20 世纪初提...

范数与向量长度一、范数的概念在数学中，范数是一种衡量向量或矩阵大小的方法。它的定义具有以下性质：1. 非负性：对于任意的向量或矩阵x，其范数大于等于0。2. 齐次性：对于任意的标量α和向量或矩阵x，有αx的范数等于|α|乘以x的范数。3. 三角不等式：对于任意的向量或矩阵x和y，有x+y的范数小于等于x的范数加上y的范数。二、向量长度与向量范数的关系向量长度是向量的一个特殊范数，即L2范数。向量的...

用共轭梯度法求解最小二乘问题摘要  本文先讨论了求解对称正定线性方程组的共轭梯度法.然后对系数矩阵列满秩的线性方程组运用正则化方法将其转化为对称正定线性方程组后再运用实用共轭梯度法进行求解，最后举例并通过Matlab程序实现其结果.关键词  共轭梯度法；正则化方法；最小二乘问题；Krylov子空间1  引言在实际的科学与工程问题中，常常将问题归结为一个线性方程组的求解...

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。它在处理高维数据和非线性数据方面表现优异，并且在实际应用中被广泛使用。然而，支持向量机的性能很大程度上取决于参数的选择。本文将讨论支持向量机的参数调优技巧，以及如何通过调整参数来提高模型性能。1. 核函数的选择支持向量机通过核函数将输入空间映射到更高维的特征空间，从而使数据在该空间...

隐圆模型(解析版).doc    一. 前言    隐圆模型(Hidden Circle Model)是指在机器学习领域中，对于给定的样本数据集，利用隐圆模型来优化求解目标函数的优化算法。隐圆模型在实际应用中广泛被用于回归分析、聚类分析、异常检测等众多领域中。相比于传统的模型，隐圆模型结构简单、运算效率高、收敛速度快等优点，深受学术界和工业界的欢迎。&nbs...

 标准正交基单位化公式在高等代数中，我们常用到一些基本的运算和公式，其中标准正交基的单位化公式就是一个非常重要的内容。在标准正交基中，每个向量的模都被设定为1，这就意味着这些向量两两正交，同时也可以看作是一个坐标系。而标准正交基的单位化公式，就是通过一定的方式，使得向量的模变为1，从而可以方便地进行数据处理和分析。标准正交基的单位化公式为：正则化长细比公式X = X/||X||，其中||...

高中数学公式大全平面向量的叉积与向量共线性的计算公式高中数学公式大全：平面向量的叉积与向量共线性的计算公式一、叉积的定义在平面解析几何中，我们常常会遇到两个向量的叉积运算。叉积运算通常用符号"×"表示，它的结果是一个向量。对于平面上的两个向量a和b，它们的叉积结果为向量c。二、叉积的计算公式设有两个向量a=(x₁, y₁)和b=(x₂, y₂)，它们的叉积结果为向量c=(x₃, y₃)。1. 叉积...

基于支持向量机参数优化的图像特征智能辨识    【摘要】正则化研究背景和意义    本文旨在探讨基于支持向量机参数优化的图像特征智能辨识方法。在将介绍研究背景、研究意义和研究方法。随后，正文将详细介绍支持向量机(SVM)的基本概念、图像特征提取方法、支持向量机参数调优方法以及特征智能辨识模型的构建过程。通过实验结果分析来验证该方法的有效性。在将探讨支持向量机...

基于神经网络的自然语言语义表征方法2023-11-10目录CATALOGUE•引言•自然语言语义表征的相关研究•基于神经网络的语义表示模型正则化综述•基于神经网络的语义匹配算法•基于神经网络的语义生成算法•基于神经网络的自然语言语义表征方法的应用场景与展望01 CATALOGUE引言研究背景与意义背景随着互联网和大数据技术的发展，自然语言处理（NLP）成为人工智能领域的重要研究方向。在NLP中，语...

支持向量机（SVM）的定义、分类及工作流程图详解关于SVM可以做线性分类、非线性分类、线性回归等，相比逻辑回归、线性回归、决策树等模型（非神经网络）功效最好传统线性分类：选出两堆数据的质心，并做中垂线（准确性低）——上图左SVM：拟合的不是一条线，而是两条平行线，且这两条平行线宽度尽量大，主要关注距离车道近的边缘数据点（支撑向量support vector），即large margin class...

支持向量机与LASSO算法支持向量机（Support Vector Machine）和LASSO算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是机器学习中常用的两个方法，分别用于分类和回归问题。它们在特征选择、泛化能力和模型稀疏性等方面具有独特的优势。首先，支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习方法。支持向量机通过在特征空间中构建一个最优的...