一 基本思路 栅格数据 -> 矢量数据 -> 对矢量数据进行投影 -> 计算面积 这里的计算栅格图面积的方法本质上和计算矢量图面积的方法差不多，只是多了一步栅格转矢量。 二 操作步骤 这里以北京市为例来计算面积。 这是一张北京市的土地利用现状栅格图。 1.栅格数据转换为矢量数据 转好之后的结果如下图 ...
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2020-09-17 12:06:44
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BP公式推倒 bp算法通过loss计算得到的误差，从最后的输出层，通过loss不断的向后，对能影响到loss变化的传播路径中各个隐藏层的神经元的输入和输出函数求偏导，更新目标权重的一个过程。 具体的计算方式如下。 先来构建一个网络图，然后我们定义一些数学符号 其中 \(w_{ij}^{l}\) 表示 ...
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2020-09-12 21:24:54
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1. 模型定义 将问题转化为数学公式建模 模型就是一个数学公式，例如 w表示权重，b表示偏差，yhat表示预测值≠标签 2. 模型训练 -- 调整最终参数的过程 1. 训练数据（训练集，样本，标签--真实值，特征--用来预测标签的因素x1,x2） 2. 损失函数（衡量标签（真实值）与预测值之间的误差 ...
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2020-09-08 21:06:31
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题意描述 等价表达式 给出一个表达式，求之后给出的与之等价的表达式。 保证每个表达式最多只有一个变量 \(a\)，可能有 +,-,*,(,),^ 运算。 算法分析 思路 由于只有一个变量，我们可以将 \(a\) 特殊值化，如果最终结果相同那么判定两式等价。 为了减小误差，我们可以多取几个值，但是由于 ...
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2020-09-02 16:44:55
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一、模型评估与选择 2.2.1留出法 1、直接将数据集划分为两个互斥的集合，即D=sUt,s∩t=空集 2、在s上训练出模型，用t来评估其测试误差 3、s/t的划分尽可能保持数据分布的一致性，至少要保持样本的类别比例相似 4、若s，t中的样本比例差别很大，则误差估计将由训练/测试数据分布的差异而产生 ...
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2020-08-28 11:48:55
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特点：具有超线性收敛速度，只需要计算梯度，避免计算二阶导数 算法步骤 \(step0:\) 给定初始值$x_0$,容许误差$\epsilon$ \(step1:\) 计算梯度$g_k=\nabla f(x_k)$,if \(norm(g_k)<=\epsilon\)， \(break;\) 输出当前 ...
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2020-08-09 20:21:06
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第三周：卷积神经网络 part2 【第一部分】 问题总结 1.在第二部分代码练习中可以发现每次的测试结果都会不同， 是否这种误差存在于所有CNN模型 是否这种误差是在一定的取值范围内 【第二部分】 代码练习 1、MobileNetV1 MobileNetV1 网络：简要阅读谷歌2017年的论文《Mo ...
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2020-08-08 21:17:53
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模型性能的度量 在监督学习中，已知样本 ，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音，其均值为0，方差为。 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测，所以，拟合出函数后，需要在测试集（ ...
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2020-07-29 15:11:56
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MATLAB 中进行非线性最小二乘拟合的函数为：lsqnonline 函数和 lsqcurvefit 函数。帮助文档中的解释为： lsqnonlin: Solve nonlinear least-squares (nonlinear data-fitting) problem（非线性最小二乘）； l ...
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2020-07-26 15:57:54
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代码和其他资料在 github 一、tf.keras概述 首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归，如 \(f(x) = ax + b\)，其中 \(x\) 代表学历，\(f(x)\) 代表收入，分别代表输入特征和输出值。为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小，需要定义一个损失函数，数学描 ...
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2020-07-26 15:25:59
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