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查询Tags标签： 系数，共有 36条记录-
洛谷 P1067多项式的输出题解--zhengjun
题目描述 一元\(n\)次多项式可用如下的表达式表示：\(f(x)=a_nx^n+a_{n-1}x^{n-1}+\cdots +a_1x+a_0,a_n\ne0\) 其中，\(a_ix^i\)称为\(i\)次项，\(a_i\) 称为\(i\)次项的系数。给出一个一元多项式各项的次数和系数，请按照如下规定的格式要求输出该多项式： 多项式中自变…
2022/6/10 23:20:13 人评论 次浏览 -
[matlab]结合部分交换主元的高斯消去法
在使用高斯消去法求解方程组时可能会遇到某一行主元为零的情况，人在碰到这类问题时会自动换行，确保主元不为零。但是编程时就需要提前考虑这种情况的发生。一种解决方案就是部分交换主元：将最大系数的行和原主元的行进行交换，成为新的主元行。 代码：function X=gauss…
2022/4/17 6:13:07 人评论 次浏览 -
康拓展开 [HDU1043]
康拓展开 背景 由\(1,2,3,4,5...N\)组成的一个数共有\(N!\)种排列可能。 以\({N = 4}\)为例，康拓展开可理解为\((1234,1243,1324,1342,1423,1432...,4321)\)到\((1,2,3...24)\)的映射，显然也可以有对应的逆映射。其中，\(1,2,3,...,24\)可由下式表示 \[X = a_{N-1}*(N-1…
2022/4/8 23:23:16 人评论 次浏览 -
【数字信号处理】线性常系数差分方程 ( 卷积 与 “ 线性常系数差分方程 “ | 使用 matlab 求解 “ 线性常系数差分方程 “ )
文章目录 一、卷积 与 " 线性常系数差分方程 "二、使用 matlab 求解 " 线性常系数差分方程 "一、卷积 与 " 线性常系数差分方程 "" 线性常系数差分方程 " 不能使用 卷积函数 conv 函数进行求解 , 因为卷积的右侧没有 y(n)y(n)y(n…
2022/2/27 23:52:46 人评论 次浏览 -
Clark变换等幅值与等功率系数计算
三相电压公式： \[U_a=U_{max}\cos{\theta}\\ U_b=U_{max}\cos{\theta-\frac{2}{3}\pi}\\ U_c=U_{max}\cos{\theta+\frac{2}{3}\pi}\\ \]\(Clakr\)变换如下： \[\left[\begin{matrix}U_α \\U_β \\ \end{matrix}\right]=K\left[\begin{matrix}1 & -\frac {1} {2} …
2022/2/9 23:14:51 人评论 次浏览 -
BM3D改进算法
论文名称：Collaborative Filtering of Correlated Noise:Exact Transform-Domain Variance for Improved Shrinkage and Patch Matching Exact Transform-Domain Noise Variance for Collaborative Filtering of Stationary Correlated Noise 两篇论文类似。 论文链接： …
2022/2/1 17:42:50 人评论 次浏览 -
堆箱子游戏C++程序
问题描述 有N个正方体箱子（编号为1~N ），每个箱子都有一个重量Wi以及一个承重系数Si，你需要把它们全部堆叠在一起，就像一个垂直的高塔。 箱子有可能因为承受的重量太多而被压扁，可以用风险系数来衡量被压扁的概率。每个箱子的风险系数由它上面所有箱子的总重量总重量…
2022/1/26 22:05:26 人评论 次浏览 -
机器学习中的数学——距离定义（二十七）：巴氏距离（Bhattacharyya Distance）
在统计中，巴氏距离（Bhattacharyya Distance）测量两个离散或连续概率分布的相似性。它与衡量两个统计样品或种群之间的重叠量的巴氏系数密切相关。巴氏距离和巴氏系数以20世纪30年代曾在印度统计研究所工作的一个统计学家A. Bhattacharya命名。同时，巴氏系数可以被用来…
2022/1/9 23:34:59 人评论 次浏览 -
机器学习中的数学——距离定义（二十七）：巴氏距离（Bhattacharyya Distance）
在统计中，巴氏距离（Bhattacharyya Distance）测量两个离散或连续概率分布的相似性。它与衡量两个统计样品或种群之间的重叠量的巴氏系数密切相关。巴氏距离和巴氏系数以20世纪30年代曾在印度统计研究所工作的一个统计学家A. Bhattacharya命名。同时，巴氏系数可以被用来…
2022/1/9 23:34:59 人评论 次浏览 -
计算kappa系数
转自：https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/78594791 1.例子from sklearn.metrics import cohen_kappa_score y_true = [1,1,1] y_pred = [2,2,2] print(cohen_kappa_score(y_true, y_pred))0.0说明kappa系数的计算与label是有关系的，不像ARI和NMI计算与la…
2022/1/8 6:33:31 人评论 次浏览 -
计算kappa系数
转自：https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/78594791 1.例子from sklearn.metrics import cohen_kappa_score y_true = [1,1,1] y_pred = [2,2,2] print(cohen_kappa_score(y_true, y_pred))0.0说明kappa系数的计算与label是有关系的，不像ARI和NMI计算与la…
2022/1/8 6:33:31 人评论 次浏览 -
二维图像Dice系数计算
项目场景：计算二维图像的Dice系数问题描述： 通常我们用目标分割网络，预测结果后。为了得知网络的准确度，可以计算其Dice系数，通过比较其系数，可以得知网络的准确性。 import numpy as np import cv2 from PIL import Imageif __name__ == __main__:y_true_path = E:…
2022/1/3 6:15:39 人评论 次浏览 -
二维图像Dice系数计算
项目场景：计算二维图像的Dice系数问题描述： 通常我们用目标分割网络，预测结果后。为了得知网络的准确度，可以计算其Dice系数，通过比较其系数，可以得知网络的准确性。 import numpy as np import cv2 from PIL import Imageif __name__ == __main__:y_true_path = E:…
2022/1/3 6:15:39 人评论 次浏览 -
[机器学习]Kmeans聚类算法和性能指标
文章目录 一、Kmeans算法及其优缺点1.简单介绍2.K-means的优点与缺点 二、性能指标1.选择K值手肘法轮廓系数CH指标sklearn提供的方法2.其他性能指标资料整理一、Kmeans算法及其优缺点 跳过算法原理 1.简单介绍 Kmeans算法是基于划分的聚类算法，其优化目标是同类的点尽量近…
2021/12/1 22:07:47 人评论 次浏览 -
[机器学习]Kmeans聚类算法和性能指标
文章目录 一、Kmeans算法及其优缺点1.简单介绍2.K-means的优点与缺点 二、性能指标1.选择K值手肘法轮廓系数CH指标sklearn提供的方法2.其他性能指标资料整理一、Kmeans算法及其优缺点 跳过算法原理 1.简单介绍 Kmeans算法是基于划分的聚类算法，其优化目标是同类的点尽量近…
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