非线性专题

机器学习算法（二）：1 逻辑回归的从零实现（普通实现+多项式特征实现非线性分类+正则化实现三个版本）

文章目录前言一、普通实现1 数据集准备2 逻辑回归模型3 损失函数4 计算损失函数的梯度5 梯度下降算法6 训练模型二、多项式特征实现非线性分类1 数据准备与多项式特征构造2 逻辑回归模型三、逻辑回归 --- 正则化实现1 数据准备2 逻辑回归模型3 正则化损失函数4 计算损失函数的梯度5 梯度下降6 训练模型总结前言今天我们开始介绍逻辑回归的从零开始实现代码了，

非线性结构之二叉树

二叉树的建立和遍历 #include<stdio.h> #include<malloc.h> #include<string.h> typedef struct tree{ int data; struct tree *leftNode; struct tree *rightNode; }tree; tree * createTree(); void proTra

深度学习（十）——神经网络：非线性激活

一、Padding Layers简介 nn.ZeroPad2d：在输入的tensor数据类型周围用0进行填充 nn.ConstantPad2d：在输入的tensor数据类型周围用常数进行填充这个函数的主要作用是对输入的图像进行填充，但里面所有功能都能用nn.Conv2d实现。二、Non-linear Activations 非线性激活主要作用是为神经网络引入一些非线性特质 1.

tensorflow实现非线性回归实例

import tensorflow as tfimport numpy as npimport osimport matplotlib.pyplot as pltos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'# R25=10k B25/50=3470 NTC热敏电阻特性数据表# 加载样本数据格式：电阻值(K) 温度值(℃)dat = np.loadtx

【深度学习】激活引入非线性，池化预防过拟合

深度学习的入门过程(截图自《TensorFlow技术解析与实战.李嘉璇.2017.pdf》) 原博文： 12.1 两个看似闲扯的问题在开讲本章内容之前，先请你思考两个问题呗：第一个问题，你能用直线画出一张漂亮的笑脸吗？第二个问题是，你知道那副著名的对联：“诸葛一生唯谨慎，吕端大事不糊涂”，说得是什么典故吗？如果你不是抬杠的话，我想你第一个问题的答案，应该是不能。因为直线的表现力非常

非线性模型预测控制NMPC例子

NMPC概述非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）是一种用于控制非线性系统的高级控制策略。与线性MPC不同，NMPC需要处理系统的非线性特性，这使得优化问题更加复杂。NMPC通常使用迭代优化算法来求解非线性优化问题 NMPC基本原理 NMPC的目标是最小化未来若干个时间步上的目标函数，同时满足系统的动态约束和操作约束。一般的N

逐次代入法求解非线性方程

//用逐次代入法求解非线性方程 #include <iostream> #include <math.h> #include <process.h> using namespace std; class successive { private: int iteration; double eps, error, f, x_new, x_old; public: successive(

C语言 | 使用牛顿法求非线性方程的一个实根（附代码）

========================================== 博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ==========================================

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 6 讲非线性优化

Hello，各位好朋友，还记得第五讲的时候，我跟你们说过纯数学理论的内容暂时告一段落！好吧，我骗你们了，哈哈！　　　　这一讲不但是纯数学理论，而且还是很有难度的纯数学理论，如果你在看我这篇博客之前，已经看过这一讲的内容了，我相信第一次见到这些内容你可能根本不知道他在说啥！书上眼花缭乱的公式，似乎一直在向你传达两个字——放弃！哈哈，开个玩笑！一、原书内容由于噪声的影响，我们的运动方程和观

非线性优化库g2o使用教程，探索一些常见的用法，以及信息矩阵、鲁棒核函数对于优化的结果的影响

本篇博客将总结一些常见的g2o用法。通过这篇内容你将至少可以大致掌握g2o的用法，以及一些可以使优化结果更好的小技巧，包括鲁邦和函数、信息矩阵的用法等等。注意：本篇博客的重点是介绍g2o，所以不会去为非线性化方法做太多的铺垫，因此要想理解以下代码和思路，需要你具备一些非线性优化的理论知识，至少要明白什么是非线性优化，它主要是为了做什么，它是怎么实现的？我们先来看第一个例子：曲线拟合 1.

基于深度学习的非线性回归模型简介

基于深度学习的非线性回归模型简介随着深度学习技术的快速发展，非线性回归模型已经成为了机器学习领域中非常重要的一部分。非线性回归模型可以用于解决许多实际问题，例如金融预测、医疗诊断、图像识别、自然语言处理等等。本文将从深度学习的角度出发，探讨非线性回归模型的研究。一、深度学习的基础深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络对数据进行学习和特征提取。与传统机器学习方法相比，深度

多输入多输出非线性对象的模型预测控制—Matlab实现

本示例展示了如何在 Simulink 中设计多输入多输出对象的闭环模型预测控制。该对象有三个操纵变量和两个测量输出。一、非线性对象的线性化运行该示例需要同时安装 Simulink 和 Simulink Control Design。 % 检查是否同时安装了 Simulink 和 Simulink Control Designif ~mpcchecktoolboxinstalled('s

非线性优化：高斯-牛顿法的原理与实现

非线性优化：高斯-牛顿法的原理与实现引言在实际应用中，很多问题都是非线性的。非线性优化问题广泛应用于机器学习、数据拟合、工程设计等领域。高斯-牛顿法是一种常用于解决非线性最小二乘问题的迭代算法。本文将详细介绍高斯-牛顿法的原理、推导过程，并通过Python代码实现该算法。高斯-牛顿法原理问题定义非线性最小二乘问题可以表示为： min ⁡ x ∑ i = 1 m [ r i (

$电桥的原理，及非线性误差$

电桥的原理，及非线性误差

目录误差计算三种电桥对比总结误差计算电桥电路如下：计算如下：从上式可以看出当有激励电压时（即U≠0时），=0的条件是，四个电阻相等的时候是等臂电阻。当四个电阻的阻值发生变化,如桥臂上面是四个应变片，测量重力等。其输出电压的公式如下：对上式由于并且略去高阶项。展开公式线性化后得出如下公式1 上面的式子是线性表达，存在

视觉SLAM十四讲：从理论到实践（Chapter6：非线性优化）

前言学习笔记，仅供学习，不做商用，如有侵权，联系我删除即可一、目标理解最小二乘法的含义和处理方式。理解高斯牛顿法(Gauss-Newton's method)、列文伯格一马夸尔特方法(Levenburg-Marquadt's method)等下降策略。学习Ceres库和g2o库的基本使用方法。二、状态估计问题 2.1 批量状态估计和最大后验估计经典的SLAM系统的观测方程：

AI是否可统计人类理性和感性的非线性？

一、背景从控制理论的角度来看，“人类理性和感性的非线性”可以类比为动态系统中非线性元件的行为特性。在控制理论中，非线性意味着系统的输出不再严格与其输入成比例，也就是说，同样的输入条件下可能会导致不同的结果，这取决于系统当前的状态。对应到人类行为，每个人的理性决策过程受到知识、经验、情绪等多种因素的影响，这些因素间的相互作用是非线性的，可能导致相同的激励下产生不同的反应和决策结果。感性同样具有非

Python 机器学习基础之数据表示与特征工程【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明

Python 机器学习基础之数据表示与特征工程【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明目录 Python 机器学习基础之数据表示与特征工程【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明一、简单介绍二、单变量非线性变换三、自动化特征选择 1、单变量统计 2、基于模型的特征选择 3、迭代特征选择四、利用专家知识

机器人非线性阻抗控制系统

机器人非线性控制系统本质上是一个复杂的控制系统，其状态变量和输出变量相对于输入变量的运动特性不能用线性关系来描述。这种系统的形成基于两类原因：一是被控系统中包含有不能忽略的非线性因素，二是为提高控制性能或简化控制系统结构而人为地采用非线性元件。机器人系统具有高度的非线性和复杂性，因此需要采用先进的非线性控制方法。非线性控制方法能够提高机器人系统的运动轨迹跟踪性能，实现机器人的精确控制和运动规划

MatLab建模学习笔记8——非线性规划问题求解

如果目标函数或者约束函数中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。非线性规划是具有非线性约束条件或目标函数的数学规划，是运筹学的一个重要分支。非线性规划问题的数学模型如下：其中，f(x)是标量函数，A、B、Aeq、Beq是相应维数的矩阵和向量，C(x)、Ceq(x)是非线性向量函数。在Matlab中求解非线性函数最优解的命令是：X=FMINCON（FUN，X0，A，B，Aeq

线性/非线性最小二乘与牛顿/高斯牛顿/LM 原理及算法

最小二乘分为线性最小二乘和非线性最小二乘最小二乘目标函数都是min ||f(x)||2 若f(x) = ax + b，就是线性最小二乘；若f(x) = ax2 + b / ax2 + bx 之类的，就是非线性最小二乘； 1. 求解线性最小二乘【参考】 2. 求解非线性最小二乘需要用到牛顿法，高斯牛顿法，或者LM法目标函数都是min F(x) = min ||f(x)||2

【激活函数--下】非线性函数与ReLU函数

文章目录一、非线性函数在神经网络中的重要性二、ReLU函数介绍及其实现2.1 ReLU函数概述2.2 ReLU函数的Python实现及可视化一、非线性函数在神经网络中的重要性在神经网络中，激活函数的选择对于网络的性能和能力至关重要。阶跃函数和Sigmoid函数除了是激活函数的具体实例外，它们还有一个共同的特性——非线性。这两种函数虽然在形式上有所不同，但都不是线性的，

数学之路-python计算实战(22)-机器视觉-sobel非线性滤波

sobel非线性滤波，采用梯度模的近似方式 Sobel Calculates the first, second, third, or mixed image derivatives using an extended Sobel operator. C++: void Sobel (InputArray src, OutputArray dst, int ddep

鸿蒙开发-ArkTS语言-容器-非线性容器

鸿蒙开发-UI-web 鸿蒙开发-UI-web-页面鸿蒙开发-ArkTS语言-基础类库鸿蒙开发-ArkTS语言-并发鸿蒙开发-ArkTS语言-并发-案例鸿蒙开发-ArkTS语言-容器文章目录前言一、非线性容器 1.HashMap 2.HashSet 3.TreeMap 4.TreeSet 5.LightWeightMap 6.LightWeightS

使用隐藏层解决非线性问题

使用隐藏层解决非线性问题：输入层：隐藏层：输出层： import tensorflow as tfimport numpy as nplearning_rate = 0.0001n_input = 2n_label = 1n_hidden = 2x = tf.place

Levenberg-Marquardt (LM) 算法进行非线性拟合

目录 1. LM算法2. 调包实现3. LM算法实现4. 源码地址 1. LM算法 LM算法是一种非线性最小二乘优化算法，用于求解非线性最小化问题。LM主要用于解决具有误差函数的非线性最小二乘问题，其中误差函数是参数的非线性函数，需要通过调整参数使误差函数最小化。算法的基本思想是通过迭代的方式逐步调整参数，使得误差函数在参数空间中逐渐收敛到最小值。在每一次迭代中，算法通过

数学建模--非线性规划模型+MATLAB代码保姆式解析

目录 1.简单介绍 2.求解方法 3.适用赛题 4.典型例题及相关分析（1）问题引入（2）决策变量&约束条件（3）确定目标函数（4）建立数学模型 5.MATLAB代码祝逐字句讲解 1.简单介绍非线性规划，要想深刻的理解并且运用这个模型，我们学习者必须要了解什么是线性，什么是非线性，简单的来讲：数学里面的一次函数关系就是线性的关系，其他的函数关系就是非线性的关