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数据科学与工程优化（二）
一、基本术语和模型 考虑以下优化模型： $$ \min{x \in \mathbb{R}^n} fx \quad \text{s.t.} \quad x \in F $$ 1、最小化点的定义 局部极小点（local minimiser）：$x^ \in F$，若存在 $\varepsilon 0$，使得对所有 $x \in ...
数据科学与工程优化（一）
一、课程概述 本课程主要讨论数据科学中的优化问题，包含以下内容： 优化模型的基本形式与实际例子 一阶迭代方法 数据分析中的典型问题与优化方法 二、为什么要用优化？ 在数据科学与机器学习中，很多问题都可以归结为优化问题。例如： 回归问题 数据补全问题 数据结构检测 降维问题 数据分类问题 这些问题通...
简洁优雅的播放器——Meloria Music Player
💫 介绍 description 这是一款为你精心打造的、功能丰富、界面美观的本地音乐播放器。运行于 Windows 平台，使用 Flutter 构建，使用 Dart / C++ 开发，采用 Material You 外观设计，带来流畅的原生体验。 !MeloriaMusicPlayerhttps://socialify.git.ci/laogu...
常见激活函数表达式及其特性
1、Sigmoid 函数 表达式： $$ \sigmax = \frac{1}{1 + e^{x}} $$ 导数： $$ \sigma'x = \sigmax1 \sigmax $$ 特性： 输出区间：$0, 1$ 非线性，可微 在$x \to +\infty$时趋近于1，$x \to \infty$时...
最小二乘法
最小二乘法（Least Squares Method）是一种用于数据拟合的方法，通过最小化观测值与模型预测值之间的误差平方和，来求得模型参数的最优估计。下面以一元线性回归为例，详细推导最小二乘法的过程。 一、问题描述 给定 $n$ 组数据点 $x1, y1, x2, y2, \ldots, xn, yn$，希望用一个线性函数 $$ y...
常用积分表
一、常见积分表 | 序号 | 积分表达式 | 积分结果 | | | | | | 1 | $\int x^n \, \mathrm{d}x$ ...
常微分方程求解（6）
设$n$阶常数矩阵$\mathbf{A}$中的每一元素$a{ij}\ i,j=1,\cdots,n$都是常数，则称 $$ \frac{\mathrm{d}\mathbf{x}}{\mathrm{d}t} = \mathbf{Ax} + \mathbf{f}t $$ 为常系数线性微分方程组。 我们先介绍常系数齐次方程组 $$ \frac{\m...
奥托循环和卡诺循环
一、奥托循环（Otto Cycle） 1. 循环过程描述 !https://laoguantx.top/article/物理/普通物理学/13.png 奥托循环由四个过程组成（以理想气体为工质）： 1. $1 \rightarrow 2$：绝热压缩 2. $2 \rightarrow 3$：等容加热（燃烧过程，吸热$Q\mathr...
不同情况下两列波叠加情况计算
设两列波的表达式均为： $$ f1x,t = A1 \cosk1 x + \omega1 t + \varphi1 $$ $$ f2x,t = A2 \cosk2 x + \omega2 t + \varphi2 $$ 常见叠加情况如下： 一、同频同波数同相位（完全相同的波） $$ fx,t = f1x,t + f2x,t ...
叉积和混合积性质
一、叉积 1、定义 设$\mathbf{a} = a1, a2, a3$，$\mathbf{b} = b1, b2, b3$是三维空间中的两个向量，则它们的差积（叉积）定义为： $$ \mathbf{a} \times \mathbf{b} = \begin{vmatrix} \mathbf{i} & \mathbf{j} & \...