番茄炒蛋花花花汤

2023年1月12日

EM算法详解搬运

摘要: EM算法详解 - 知乎 (zhihu.com) 该文详细介绍了如何从参数估计MLE,到如何解决分布中存在隐式变量的问题 阅读全文

posted @ 2023-01-12 23:22 番茄炒蛋花花花汤 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年10月5日

矩阵计算

摘要: 矩阵的二范数是他的最大特征值 https://www.zhihu.com/question/48945813/answer/113453186 矩阵的F范数等于矩阵的迹: 阅读全文

posted @ 2022-10-05 23:43 番茄炒蛋花花花汤 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年9月29日

在得到分离超平面的基础上如何求得分隔超平面?

摘要: 思路:得到最大分类间隔,加到分离超平面线上? ①如何得到分类间隔?优化问题中是2/||w||; ②如何加到分离超平面?支撑超平面上每个点加法向向量,但表达式? 求每个训练点到其分隔超平面的距离,并进行排序、 点到超平面的距离计算,并存储。使用MATLAB自带排序工具进行排序。 以原点为分离超平面,分 阅读全文

posted @ 2022-09-29 14:25 番茄炒蛋花花花汤 阅读(19) 评论(1) 推荐(0) 编辑
点到直线的距离

摘要: 1、面积法:过该点(x,y)分别向直线做水平线和铅垂线, 2、三角函数:正弦和正切的关系得到正弦值,用A,B系数表示,此外已知斜边长度 3、求交点法:交点同时在y-y0=k(x-x0),和直线Ax+By+C=0上,k=B/A 彩蛋:为什么两条直线垂直,斜率相乘为-1? k1=tan(α) k2=ta 阅读全文

posted @ 2022-09-29 14:14 番茄炒蛋花花花汤 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年7月13日

组会记录——强化学习

摘要: ※ 对数似然函数与一般似然函数的区别? 1、方便求导; 2、减少计算量; 3、不影响单调性。 ※ 离散变量如何求导?指示函数如何求导? ※ 强化学习需要状态都是离散量吗? 状态空间S和动作空间A都必须使有限的?现在强化学习已经有处理连续变量的technique? 首先是由于功率控制是MDP问题,所以 阅读全文

posted @ 2022-07-13 22:59 番茄炒蛋花花花汤 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年4月3日

矩阵的二范数

摘要: norm(A)/norm(A,2),返回的是矩阵A的二范数 阅读全文

posted @ 2022-04-03 21:39 番茄炒蛋花花花汤 阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年4月1日

关于MATLAB的randn函数

摘要: 1.有随机数生成的矩阵 randn randn(5):生成一个由正态分布的随机数组成的5*5矩阵; 2. 通过指定的平均向量和协方差矩阵基于二元正态分布生成值: mu = [1 2]; sigma = [1 0.5; 0.5 2]; R = chol(sigma); z = repmat(mu,10 阅读全文

posted @ 2022-04-01 20:22 番茄炒蛋花花花汤 阅读(206) 评论(0) 推荐(0) 编辑
如何确定信道矩阵的H中的Xr对角阵?

摘要: 已知H可写成steering vector*Xr(稀疏向量形式)*steering vector,其中的steering vector用线性天线阵列表达式代替,而其中的Xr应该如何由网格法确定? 阅读全文

posted @ 2022-04-01 18:07 番茄炒蛋花花花汤 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
特征向量分解的eig函数

摘要: [V,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成V的列向量。 目前还差矩阵的特征值分解的学习,只有矩阵是对角阵??还是说正定矩阵,才可以进行矩阵的特征分解,即分解成P∑P-1的形式? 阅读全文

posted @ 2022-04-01 15:48 番茄炒蛋花花花汤 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2022年3月28日

算复功率时为什么要乘以二分之一?

摘要: 正弦电流的有效值是通过积分,发现有1/2. 阅读全文

posted @ 2022-03-28 15:41 番茄炒蛋花花花汤 阅读(158) 评论(0) 推荐(0) 编辑