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查询Tags标签： epsilon，共有 21条记录-
【C++】 判断浮点型变量是否为0
浮点型判断是否0值，只能判断其绝对值在某个精度范围内进行判断，不能直接 == 0.0来进行。正确做法：先定义一个精度范围，当double小于该精度范围时判定double变量是否为0。可以使用fabs()求绝对值和float.h头文件中的DBL_EPSILON进行判断：DBL_EPSILON是最小误差。 是DB…
2022/7/26 14:22:51 人评论 次浏览 -
DBSCAN聚类算法分析
参考来源：公众号：我的学城：一文掌握DBSCAN聚类。 认识DBSCAN DBSCAN全称Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，翻译过来就是基于密度的噪声应用空间聚类。 一句话形容就是，DBSCAN基于密度，它可以找到样本点的全部密集区域，并把这些密集区域…
2022/7/25 1:54:07 人评论 次浏览 -
对抗攻击方法BIM与PGD的区别
Basic iterative method(BIM):论文地址 笔记地址 Projected gradient descent(PGD):论文地址 笔记地址 区别1 来自于：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S209580991930503X 1）BIM 将一步的FGSM直接扩展为多步方法： \[x_{t+1}=Clip_{x, \epsilon} \{x_…
2022/6/27 6:23:17 人评论 次浏览 -
每日一题20220411 | 分布函数、函数序列收敛、点态收敛、一致收敛、依概率收敛
Question 1 \(\{F_n(x),n\geq1\}\) is a sequence of c.d.f.s and \(F_n(x)\rightarrow F(x)\) for each \(x\in(-\infty,\infty)\), where \(F(x)\) is a continuous c.d.f.. Prove that \(\sup\limits_{x\in\{-\infty,\infty\}}|F_n(x)-F(x)|\rightarrow0\), as \(n\rig…
2022/4/13 23:17:01 人评论 次浏览 -
matlab练习程序（数值雅克比）
数值雅克比本质就是对函数的每一维分别做数值微分，再组合为雅克比矩阵即可。 通常我们做最优化的时候要计算函数的雅克比矩阵，但是如果函数的解析式比较复杂，求其偏导解析解会非常麻烦。 虽然可以利用Mathematica或者Matlab的符号运算进行求解，不过有时候得到的解析解…
2022/2/2 14:12:44 人评论 次浏览 -
【笔记】非完全信息下的动态博弈（序贯均衡）
来源于mit的Economic Applications of Game Theory这门课的Lecture Notes的第16章。 序贯均衡 考虑如下博弈：员工有 0.70.70.7 的概率是勤奋的，0.30.30.3 的概率是懒惰的。公司可以选择雇佣或者不雇佣该员工；若雇佣，则员工可以选择工作或偷懒。注意到加粗的线表示了一…
2021/12/30 23:12:44 人评论 次浏览 -
【笔记】非完全信息下的动态博弈（序贯均衡）
来源于mit的Economic Applications of Game Theory这门课的Lecture Notes的第16章。 序贯均衡 考虑如下博弈：员工有 0.70.70.7 的概率是勤奋的，0.30.30.3 的概率是懒惰的。公司可以选择雇佣或者不雇佣该员工；若雇佣，则员工可以选择工作或偷懒。注意到加粗的线表示了一…
2021/12/30 23:12:44 人评论 次浏览 -
计算圆周率（Python123）
计算圆周率 描述 根据下面的泰勒级数关系式，求圆周率的值，当最后一项的值小于给定阈值时结束。输入格式 输入在一行中给出小于1且大于0的阈值。 输出格式 在一行中输出满足阈值条件的近似圆周率，输出到小数点后6位。 代码 k = flag = 1 s = 0 epsilon = eval(input()) …
2021/11/21 11:12:14 人评论 次浏览 -
计算圆周率（Python123）
计算圆周率 描述 根据下面的泰勒级数关系式，求圆周率的值，当最后一项的值小于给定阈值时结束。输入格式 输入在一行中给出小于1且大于0的阈值。 输出格式 在一行中输出满足阈值条件的近似圆周率，输出到小数点后6位。 代码 k = flag = 1 s = 0 epsilon = eval(input()) …
2021/11/21 11:12:14 人评论 次浏览 -
用python实现二分查找，超级详细，图片加案例
1.概念 二分查找也叫折半查找，是一种普遍的查找方式 2.算法使用条件 1.必须采用顺序存储结构 2.必须按关键字的大小有序排列 3.本次案例采用升序 3.查找方式 序列中间位置的值与查找的值比较如果相等查找结束，如果比中间值大，去掉中间值左边，将右边作为新的序列进行查…
2021/10/21 22:10:41 人评论 次浏览 -
用python实现二分查找，超级详细，图片加案例
1.概念 二分查找也叫折半查找，是一种普遍的查找方式 2.算法使用条件 1.必须采用顺序存储结构 2.必须按关键字的大小有序排列 3.本次案例采用升序 3.查找方式 序列中间位置的值与查找的值比较如果相等查找结束，如果比中间值大，去掉中间值左边，将右边作为新的序列进行查…
2021/10/21 22:10:41 人评论 次浏览 -
递归最小二乘估计
@[TOC](递归最小二乘估计(Recursive Least Square Estimation)) 递归最小二乘估计(Recursive Least Square Estimation) 随着测量次数增加，最小二乘计算量计算量会快速增加，递归最小二乘给出了在线实时计算的递推方程。 矩阵的迹 可参考链接 导数性质 ∂Tr(AXT)∂X=A\b…
2021/10/18 23:42:39 人评论 次浏览 -
递归最小二乘估计
@[TOC](递归最小二乘估计(Recursive Least Square Estimation)) 递归最小二乘估计(Recursive Least Square Estimation) 随着测量次数增加，最小二乘计算量计算量会快速增加，递归最小二乘给出了在线实时计算的递推方程。 矩阵的迹 可参考链接 导数性质 ∂Tr(AXT)∂X=A\b…
2021/10/18 23:42:39 人评论 次浏览 -
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CART 决策树的生成是递归地构建二叉树的过程。对回归树用平方误差最小化>准则，对分类树用基尼指数最小化>准则。 给定训练集 $D\ ={(x_1,\ y_1),\ (x_2,y_2),\ ...(x_N,y_N)}$ 考虑如何生成回归树。 假如数据空间被划分为 $R_1$~$R_m$ 单元，每个单元有一个固定的输…
2021/9/9 23:38:35 人评论 次浏览 -
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CART 决策树的生成是递归地构建二叉树的过程。对回归树用平方误差最小化>准则，对分类树用基尼指数最小化>准则。 给定训练集 $D\ ={(x_1,\ y_1),\ (x_2,y_2),\ ...(x_N,y_N)}$ 考虑如何生成回归树。 假如数据空间被划分为 $R_1$~$R_m$ 单元，每个单元有一个固定的输…
2021/9/9 23:38:35 人评论 次浏览
