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深度学习: 分类目标函数 (交叉熵误差(CE) -> 焦点误差(FL))

Introduction Note: CE与FL 均为分类任务的目标函数。...CE 交叉熵误差 (Cross-entropy Error，CE) ： CE(y^)=−1n∑k=1n[I{y=y′}log(pt)]CE(y^)=−1n∑k=1n[I{y=y′}log⁡(pt)]...FL 焦点误差（Focal Loss，FL），于2017年提出。...---- [1] Deep Learning [2] 深度学习: Softmax 函数 [3] 深度学习: 目标函数 [4] 交叉熵代价函数

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【MATLAB】进阶绘图 ( Boxplot 箱线图 | boxplot 函数 | Error Bar 误差条线图 | errorbar 函数 )

文章目录一、Boxplot 箱线图 1、boxplot 函数 2、代码示例二、Error Bar 误差条线图 1、errorbar 函数 2、代码示例一、Boxplot 箱线图 ---- 1、...boxplot 函数 boxplot 函数文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/stats/boxplot.html stairs 函数语法 : boxplot(x) boxplot...---- 1、errorbar 函数 errorbar 函数文档 : https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/errorbar.html errorbar 函数语法...(x, y,err) 与 plot(x, y) 绘制的曲线相同 , err 参数指的是对应点的误差范围大小 ; 整个竖条 , 是有可能出现的误差数值 , errorbar 的第三个参数就是该误差数值的区间大小...e = std(y) * ones(size(x)); % 绘制含误差条的线图 % e 表示误差范围 errorbar(x, y, e); 绘图效果 :

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MATLAB基操复习

简单绘图 plot函数是MATLAB中最核心的二维绘图函数，有诸多语法格式，可实现多种功能。...若exitflag>0,则x为解; 否则,x不是最终解, 它只是迭代制止时优化过程的值 fval 解 x 处的目标函数值 exitflag 描述退出条件:exitflag>0,表目标函数收敛于解x处；exitflag...=0,表已达到函数评价或迭代的最大次数；exitflag目标函数不收敛 output 包含优化结果信息的输出结构。...矩阵s用于生成预测值的误差估计多项式求值函数polyval y=polyval(p,x) [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 说明：y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数...它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的，并且方差为常数。则DELTA将至少包含50%的预测值。

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利用MATLAB进行曲线拟合

软件环境：MATLAB2013a 一、多项式拟合多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据，使得在观测数据点处的误差平方和最小。...在MATLAB中，利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合。...0.1079 - 0.3974x + 0.9825x2 + 0.004x3. （3）分别作拟合曲线和理论曲线 >> xi = 0:0.01:1.0; >> yi = polyval(P,xi); %多项式求值...（5）分析拟合误差。 >> e = yi - y; >> plot(x,e); >> xlabel('x'); >> ylabel('误差'); 运行结果如下： ?...如果Show norm of residuals复选框被选中，那么误差余量图将显示误差余量的范数。单击 ? ，得到如下界面，通过该界面我们能看到拟合的数值结果： ? 再次单击 ? ，得到如下界面。

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Matlab基础语法4

matlab提供了一些处理多项式的专用函数，用户可以很方便地进行多项式的建立、多项式求值、乘法和除法运算，以及求多项式的倒数和微分、多项式的根、多项式的展开和拟合等。...通过ploy2sym()将向量转换为多项式如果通过多项式的根建立，可以使用ploy()来创建多项式二、多项式的求值与求根 1.多项式求值 ployval()：以数组或矩阵中的元素为计算单位 y=polyval...该函数的调用方式为：p=polyfit(x,y,n)，采用n次多项式来拟合数据x和y，得到以p为系数的多项式。该函数使得p(x)与y最小均方误差最小。...七、插值 1.一维多项式插值：interp1() 2.一维快速傅里叶插值：interpft() 3.二维插值：图像处理，数据的可视化interp2(x,y,z,xi,yi):通过初始数据x、y和z产生插值函数...八、函数的极限使用limit()计算函数的极限 y=limit(f):当x趋近于0时，对该函数求极限 y=limit(f,x,a)：当x趋近于常熟a是，对函数f求极限 y=limit(f,x,a,’

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Matlab中的Kalman入门

在Matlab中，我们可以使用内置的kalman滤波函数来实现Kalman滤波算法。本文将介绍如何在Matlab中使用Kalman滤波器对数据进行滤波和估计。步骤1....状态转移矩阵A = [1 1; 0 1];% 控制输入矩阵B = [0; 1];% 观测矩阵C = [1 0];% 系统噪声协方差矩阵Q = [0.1 0; 0 0.1];% 观测噪声协方差矩阵R = 1;% 初始状态估计误差协方差矩阵...使用Matlab中的Kalman滤波函数，我们能够轻松地对数据进行滤波和估计，并得到准确的状态估计结果。在实际应用中，我们可以根据需要调整模型参数和噪声协方差矩阵，以适应不同的数据和系统特性。...示例代码：飞机目标跟踪应用下面的示例代码演示了如何使用Kalman滤波算法在Matlab中实现飞机目标跟踪。...对初始状态的依赖性：Kalman滤波器对初始状态的准确估计非常敏感。如果初始状态的估计误差较大，滤波结果的精确性会受到影响。在实际应用中，由于各种因素的影响，初始状态的估计通常会存在一定的误差。

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贪心算法求快速平方根倒数算法中的“魔术数字”【含matlab源代码】

程序列表二、使用贪心算法计算“魔术数字” 2.1 计算“魔术数字”的最优化问题理想的“魔术数字”（记为R）应当能够让计算结果的偏差最小化，也就是如下的非线性整数规划问题：式中目标函数Cost(.../sqrt(as); 再调用FastInvSqrtFloat函数计算出R作为魔术数字时的近似结果es，用es与rs的平均均方误差作为的值。...在区间[-10^7+R0,10^7+R0]内均匀选择2001个R值计算对应损失函数值，得到R0邻域内R-Cost(R)的关系：如上图所示，参考值和初始值非常接近最优解，可以通过简单的贪心算法迭代求得最优解...迭代结果如图所示（以更高的精度绘制了最优解邻域内误差函数的图像）。三、检验上面的太过抽象？下图为你展示了使用快速平方根倒数法计算4.0的-0.5次方的过程。...我认为对于特定用途（如光照渲染）的快速平方根倒数算法可以统计a值的概率分布（如需要正规化的向量二范数的分布），根据特定的a值分布来改进Cost函数，再通过最优化方法计算出特定用途下误差最小的“魔术数字”

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matlab GUI基础2

GUIDE编程开发 matlab可视化姐买你的设计，一般有两种方法，一是直接通过编辑M脚本文件产生GUI，二是通过MATLAB图形用户界面开发环境GUIDE来建立界面。...GUIDE是matlab为编写GUI界面提供的集成开发工具，提供了姐买你的外观、属性和回调函数等。...GUIDE将用户保存好的GUI界面保存在一个FIG资源文件中，同时还能够产生GUI初始化和组件界面布局控制代码的M文件，这个M文件为实现回调函数提供了一个参考框架。...该属性值应该为一个可以直接求值的字符串，在该对象被选中和改变时，系统将自动地对字符串进行求值 CreateFcn：在对象产生过程中执行的回调函数 DeleteFcn：删除对象过程中执行的回调函数 Interruptible...opening函数、output函数和回调函数。

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matlab误差条形图_excel柱状图添加标准误差线

对模型函数的评价,一个很重要的方法…… 点选新添加的数据系列右键—图表类型选择折线图图表中显示一个柱状系列和一根折线 step2 添加误差线选中折线右键—数据系列格式设置分别作如下设置 1、“...2、观测误差– 观测数据…… 《MATLAB 语言》课程论文 MATLAB 在数据误差处理中的应用姓名:于海… MATLAB7课件(插值拟合误差)-14.7.10_理学_高等教育_教育专区。...… 分析了常用的近似评定法 (三点法、对角线法、最小二乘法等) 存在的局限性, 根据最小区域法的定义, 给出了基准平面方程及平面度误差评定目标函数数学模型…… 基于 MATLAB 探讨舍入误差对数值计算的影响...rose 极坐标累计图 stairs 阶梯图 fplot 较精确的函数图形 fill 实心图 …… 第3章误差和MATLAB的计算精度_数学_自然科学_专业资料。...数值计算与MATLAB 2014-5-5 内蒙古大学自动化系 1 第 3章误差和MATLAB的计算精度第3章误差和MATLAB…… 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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重要性抽样方法实例分享

经过matlab爱好者公众号连续不断的推送Monte Carlo方法，所以我们对其了解透彻了吗？NO！...)+2.25; N=vpa(int(y2,x,1,10)) N = 451.21022742407789201299004991588 比较可知Monte Carlo在抽样只有1000次的时候有明显的误差...所以，当被积函数f(x)在积分区域内起伏很大的话，直接抽样法在函数峰值左右取到的样本数目相对偏少，于是求积分的误差就很大，反之，如果所有抽样点的函数值都很接近，直接抽样法的精度就很高。...变换后的等式右边g(x)dx是一个新的分布，g(x)为分布的密度函数，原来要求对dx均匀抽样，然后对抽样点出的f(x)求值，现在我们变成了对 g(x)dx均匀抽样，对抽样点处的f(x)/g(x)求值。...此时就相当于对dx不均匀抽样，即对这些不均匀分布的抽样点上的f(x)求值。通俗的讲就是对图像上累计概率密度进行均匀抽样，然后求对应的x值，再用x进行大数定理的计算。

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matlab中的曲线拟合与插值

虚线和标志的数据点之间的垂直距离是在该点的误差。对各数据点距离求平方，并把平方距离全加起来，就是误差平方和。这条虚线是使误差平方和尽可能小的曲线，即是最佳拟合。...最小二乘这个术语仅仅是使误差平方和最小的省略说法。在MATLAB中，函数polyfit求解最小二乘曲线拟合问题。为了阐述这个函数的用法，让我们以上面图11.1中的数据开始。 ...即如果有反映两个变量函数的插值，z=f(x, y)，那么就可在x之间和在y之间，找出z的中间值进行插值。MATLAB在一维函数interp1和在二维函数interp2中，提供了许多的插值选择。...其中的每个函数将在下面阐述。为了说明一维插值，考虑下列问题，12小时内，一小时测量一次室外温度。数据存储在两个MATLAB变量中。 ...也就是，给定一组数据，使用样条插值在更细的间隔求值。

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bp神经网络应用实例(简述bp神经网络)

= 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim)...(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE 函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量...\ ploterrcorr – 误差自相关时间序列图。 \ ploterrhist – 绘制误差直方图。 \ plotfit – 绘图功能适合。...\ nndistance – 距离函数。 \ nndivision – 除功能。 \ nninitlayer – 初始化层功能。...\ nninitnetwork – 初始化网络功能。 \ nninitweight – 初始化权函数。 \ nnlearn – 学习功能。

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非线性方程(一)

此为全书第一章，主matlab入门——通过学习各种插值法：反线性插值、牛顿法之类。...3、误差初探关于有限精度的作用可以用解析方法进行研究，也是必须讨论的内容，但这里只研究其对割线法和有限差分牛顿法的影响。考虑后一种算法。...，从大约h = 1E-12开始，误差又开始增加。...err)- sin(x1)) ans = 9.9500e-11 >> abs(sin(x2+err)- sin(x2)) ans = 0 %在x接近(pi/2)【此时导数为0】时sin(x)的求值要比...x接近于零时的求值更加精确，因为零点的导数为1.

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线性神经网络

三、线性神经网络函数1.创建函数（1）newlin函数 newlin函数用于创建一个线性层，在matlab中推荐使用linearlayer函数。...（2）linearlayer函数在matlab 2014b以后就用linearlayer替代newlin函数，该函数的格式为： linearlayer(inputDelays,widrowHoffLR...；T为Q组目标分类向量组成的SxQ维矩阵；Pi为初始输入延迟状态的ID个单元阵列。...2.传递函数在matlab中，线性传递函数的调用格式为： A=purelin(N,FP) 其中，N为SXQ维的网络输入列向量，FP为性能参数，返回网络输入向量N的输出矩阵A。...如果线性神经网络的自由度（即神经网络所有权值和阈值的个数总和）小于训练样本集中“输入-目标”向量的对数，且各样本向量线性无关，则网络训练不可能达到零误差，而只能得到一个网络误差最小的解。

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matlab中矩阵的秩,matlab矩阵的秩

7.0中,变量名是以字母开头, 后接字母、数字或下划线的字符…… 这在 MATLAB中可利用norm函数实现,p缺省时为p=2。...常用的运算函数数组运算和矩阵运算关系运算与逻辑运算 “非数”和“空”数组数组操作函数和高维数组 3 …… 第2章MATLAB矩阵及其运算 2.1变量和数据操作 2.2MATLAB矩阵 2… 自相关矩阵和互相关矩阵的...MATLAB提供了一些函数来生成特殊…… Matlab提供和了计算矩阵A的特征向量和特征值函数有3种: ① E=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成向量E ② [v,D]=eig(A):求矩阵A...MATLAB常用 1.1 矩阵的表示 1.2 矩阵运算 1.2.14 特殊运算 1.矩阵对角线元素的抽取函数格式 diag…… 学习目标 – 了解稀疏矩阵的相关内容; – 理解矩阵和数组运算的命令;...… 行列式的求值在MATLAB中我们只需借助函数det就可以求出行列式的值,其格式为 det (A) 其中A为n阶方阵. ? 1 ? ?1 ? 练习1 求矩阵 A ? ? ?

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MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据|附代码数据

十三个物理属性将作为神经网络的输入，而体脂百分比将是目标。该网络通过使用已经知道体脂百分比的人体数据来建立模型，来训练它产生目标值。准备数据函数拟合的数据是两个矩阵，即输入矩阵X和目标矩阵T。...目标矩阵T只有一行，因为对于每个例子我们只有一个期望的输出，即脂肪百分比。size(X)size(T)用神经网络拟合函数下一步是创建一个神经网络，它将学习估计脂肪百分比。...由于神经网络以随机的初始权重开始，这个例子每次运行的结果都会略有不同。设置随机种子是为了避免这种随机性。...plot(T,Y)另一个衡量神经网络对数据的拟合程度的方法是误差直方图。这显示了误差大小是如何分布的。通常情况下，大多数误差接近零，很少有误差远离零。...本文选自《MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比》。

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线性神经网络

三、线性神经网络函数 1.创建函数（1）newlin函数 newlin函数用于创建一个线性层，在matlab中推荐使用linearlayer函数。...（2）linearlayer函数在matlab 2014b以后就用linearlayer替代newlin函数，该函数的格式为： linearlayer(inputDelays,widrowHoffLR...；T为Q组目标分类向量组成的SxQ维矩阵；Pi为初始输入延迟状态的ID个单元阵列。...传递函数在matlab中，线性传递函数的调用格式为： A=purelin(N,FP) 其中，N为SXQ维的网络输入列向量，FP为性能参数，返回网络输入向量N的输出矩阵A。 ? 3....如果线性神经网络的自由度（即神经网络所有权值和阈值的个数总和）小于训练样本集中“输入-目标”向量的对数，且各样本向量线性无关，则网络训练不可能达到零误差，而只能得到一个网络误差最小的解。

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MATLAB热传导方程模型最小二乘法模型、线性规划对集成电路板炉温优化

它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。...当我们得到的数学模型的目标函数为线性函数，约束条件为线性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型。...2.最小二乘法有最优解唯一、求解方便的特点，用最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 3.在图像处理和显示上,我们采MATLAB作图,合效据的变化趋势,使问题结果加清晰,条理和直观。...以约束条件为目标进行二维搜索：利用数值模拟优化问题，设定的温度时间的限定范围。使用MATLAB软件进行求解。...使用贝叶斯优化的深度学习：卷积神经网络CNN R语言最优化问题中的共轭函数 matlab使用Copula仿真优化市场风险 matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析 Python

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深度学习500问——Chapter12：网络搭建及训练（3）

Caffe MATLAB接口 MATLAB接口（Matcaffe）在 caffe/matlab 目录的 caffe 软件包。...12.6.3 网络的初始化网络初始化最粗暴的做法是参数赋值为全0，这是绝对不可取的。...12.6.6 损失函数损失函数主要分为两大类:分类损失和回归损失： 1. 回归损失：均方误差(MSE 二次损失 L2损失) 它是我们的目标变量与预测值变量差值平方。...平均绝对误差(MAE L1损失) 它是我们的目标变量与预测值变量差值绝对值。关于MSE与MAE的比较。MSE更容易解决问题，但是MAE对于异常值更加鲁棒。...更多关于MAE和MSE的性能，可以参考L1vs.L2 Loss Function 2.分类损失：交叉熵损失函数。是目前神经网络中最常用的分类目标损失函数。

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logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】

在下一步“选择最优算法”的时候，要务实地考虑这个目标如何实现，绝对值不容易计算，我们用平方来代替： ? 这里，是的Q这个函数的值最小，就是我们的目标。Q就是目标函数。...选择最优算法为了使得实现目标函数，即误差的平方最小，我们需要选择一个算法来实现。根据微积分，我们只需要把Q对a和b分别进行求导，另其导数为0，得出来的函数就是最小值（Q函数是二次函数，又是非负的）。...与真实之间的Y的差别平方作为目标函数，目标是使误差平方最小。而logistic模型，因变量Y是分类函数，比如0、1模型中我们计算的缺是Y的发生概率P{Y=0}、P{Y=1}。因此适合用最大似然。...，与真实之间的Y之间有误差： ? e是误差项，服从正态分布（回归模型的经典假设）： ? 因此有： ?...（3）Matlab 不多说，Python代码出来了，在Matlab中稍修改一下就可以，代码如下图。只是，数说君发现Matlab和Python的计算结果差的蛮大的。

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