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  • 参数方程中t的几何意义要看具体的曲线方程了,一般都是长度,角度等几何量,也有一些是不容易找到对应的几何量的。 参数方程定义: 一般的,在平面直角坐标系中,如果曲线上任意一点的坐标x,y都是某个变数t的...

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    参数方程中参数的意义:

    参数方程定义:

    什么是参数方程:

    参数方程与普通方程的公式:

    举例:

    参数方程:


    参数方程中参数的意义:

    参数方程中t的几何意义要看具体的曲线方程了,一般都是长度,角度等几何量,也有一些是不容易找到对应的几何量的。

     

    参数方程定义:

    一般的,在平面直角坐标系中,如果曲线上任意一点的坐标x,y都是某个变数t的函数{x=f(t),y=g(t)并且对于t的每一个允许值,由上述方程组所确定的点M(x,y)都在这条曲线上,那么上述方程则为这条曲线的参数方程,联系x,y的变数t叫做变参数,简称参数,相对于参数方程而言,直接给出点的坐标间关系的方程叫做普通方程。

     

    什么是参数方程:

    其实就是 :

    y=f(t);x=g(t);其中t是参数,分别能表示出x,y;你看看下面参数方程与一般函数的转化你就明白了;

     

    参数方程与普通方程的公式:

    参数方程与普通方程的互化最基本的有以下四个公式:

    1.cos²θ+sin²θ=1

    2.ρ=x²+y²

    3.ρcosθ=x

    4.ρsinθ=y

    举例:

    参数方程:

    一般的参数方程,主要使2式子进行乘除运算消掉  t。

    遇到三角三角函数一般使用公式带入,消掉。

    x=3-2t ① 
    y=-1-4t ② 

    解:
    ①×2-②得
    x-2y=2(3-2t)-(-1-4t)
    x-2y=7
    ∴2x-y = 7

     

    将x, y的中参数转化为同一的,之后进行替换,得出一般函数方程。

    例子:

    x=cosθ (θ为参数) ①
    y=cos2θ+1 ②
    由②得
    y=2cos²θ-1+1
    y=2cos²θ
    由①得
    cosθ=x
    ∴y=2x² -1

     

    例:

    又例圆,椭圆等:

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  • 什么是参数

    千次阅读 2016-12-06 21:27:45
    参数时随机变量时,该参数分布中的参数就是超参数,简单的说就是参数参数,感觉一般在贝叶斯方法中出现 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数,比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题...

    当参数时随机变量时,该参数分布中的参数就是超参数,简单的说就是参数的参数,感觉一般在贝叶斯方法中出现


    所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数,比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数。它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定,不断试错调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索)。深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习,这就是为什么过去这么多年从业者弃之不顾的原因。以前给人的印象,深度学习就是“黑魔法”。时至今日,非参数学习研究正在帮助深度学习更加自动的优化模型参数选择,当然有经验的专家仍然是必须的。

    超参数的学习早已有之,但是直到最近才做出一点进展。这里面比较早期的主要贡献者(在应用到机器学习非参数学习领域之前)是Frank Hutter团队,他在2009年的博士论文就是关于软件系统里面如何用非参数学习来代替人手设定参数。我之前的博士生James Bergstra和我一起在这个问题上也研究过几年,我们提出了网格搜索的一种简单的取代方法,称作随机采样(random sampling),实验结果非常好,也很容易实现。

    随后我们就将Hutter在其他领域使用过的非参数学习方法引入了深度学习,称作序列优化(sequential optimization),发表在NIPS 2011,我的另外一个联合培养博士生 Remi Bardenet和他的导师Balazs Kegl(前同事,现在法国)也参与了这个工作。

    这个工作被多伦多大学的研究人员看好并继续深入,其中有Jasper Snoek(Hinton教授的学生),Hugo Larochelle(我毕业的博士生)以及Ryan Adams(哈佛大学教授),他们的工作发表在NIPS2012。文中展示了他们利用自动化的方法,改进了Krizhevsky,Sutskever和Hinton教授非常著名的ImageNet物体识别神经网络算法,刷新了这个数据集的学术记录。

    Snoek等人开发了一个软件,被相关学者广泛使用,叫做spearmint,我最近发现Netflix在他们用深度学习做电影推荐的新项目中也用到了它。

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  • 什么是形式参数什么是实际参数

    万次阅读 多人点赞 2017-04-01 11:00:43
    1 形式参数:就是在定义函数或过程的时候命名的参数。通俗讲就是一个记号。2 实际参数:就是在执行时,调用函数或过程时,传递给函数或过程的参数。通俗讲就是实际值。3 参数嘛,就是一个可变量,它随着使用者的...
    1 形式参数:就是在定义函数或过程的时候命名的参数。通俗讲就是一个记号。2 实际参数:就是在执行时,
    调用函数或过程时,传递给函数或过程的参数
    。通俗讲就是实际值
    。3 参数嘛
    ,就是一个可变量,它随着使用者的不同而发生变化。举个例子,在中学的时候学过sin(x)函数,这里的x就是形式参
    
    ,当你需要求1的正弦值时,
    你会使用sin(1),这里的1就是实际参数。
    4 形参和实参间的关系:
    两者是在调用的时候进行结合的
    ,通常实参会将取值
    搜索 
    

    传递给形参,形参去之后进行函数过程运算,然后可能将某些值经过参数或函数符号返回给调用者。希望对你有帮助



    形参就是定义函数时候的参数表,只是定义了参数表的结构和用来引用的名字,并没有具体的内容。
    实参是调用函数传递的具体数据

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  • 什么是参数估计?

    千次阅读 2020-10-20 20:06:51
    统计推断是数理统计研究的核心问题,是根据样本对总体分布或分布的数字特征等作出合理的推断。 参数估计分为:点估计、区间估计 点估计(point estimation) 点估计是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或...

    参数估计(parameter estimation)

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    参数估计(parameter estimation)

    点估计(point estimation)

    矩估计法(method  of  moments),

    区间估计(interval estimation)

    参数估计属于统计推断的范畴,是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。
    统计推断是数理统计研究的核心问题,是指根据样本对总体分布或分布的数字特征等作出合理的推断。
    参数估计分为:点估计、区间估计

    点估计(point estimation)

    点估计是依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。通常它们是总体的某个特征值,如数学期望、方差和相关系数等。点估计问题就是要构造一个只依赖于样本的量,作为未知参数或未知参数的函数的估计值。例如,设一批产品的废品率为θ。为估计θ,从这批产品中随机地抽出n 个作检查,以X记其中的废品个数,用X/n估计θ,这就是一个点估计。

    构造点估计常用方法:

    • 矩估计法:用样本矩估计总体矩,比如:用样本均值估计总体均值。
    • 最大似然估计法:于1912年由英国统计学家R.A.费希尔提出,利用样本分布密度构造似然函数来求出参数的最大似然估计。
    • 最小二乘法:主要用于线性统计模型中的参数估计问题。比如:Y=a0+a1X的参数估计就可以用最小乘法。
    • 贝叶斯估计法:基于贝叶斯学派的观点而提出的估计法。可以用来估计未知参数的估计量很多,于是产生了怎样选择一个优良估计量的问题。首先必须对优良性定出准则,这种准则是不唯一的,可以根据实际问题和理论研究的方便进行选择。优良性准则有两大类:一类是小样本准则,即在样本大小固定时的优良性准则;另一类是大样本准则,即在样本大小趋于无穷时的优良性准则。最重要的小样本优良性准则是无偏性及与此相关的一致最小方差无偏估计,其次有容许性准则, 最小化最大准则,最优同变准则等。大样本优良性准则有相合性、最优渐近正态估计和渐近有效估计等。

    点估计能够明确告知人们“未知参数是多少”,但不能反映估计的可信程度。

    矩估计法(method  of  moments),

    矩估计法也称"矩法估计",原理是用样本矩作为相应的总体矩估计来求出估计量的方法,其思想是如果总体中有 K个未知参数,可以用前 K阶样本矩估计相应的前k阶总体矩,然后利用未知参数与总体矩的函数关系,求出参数的估计量。
    矩法估计一般求的是一阶原点矩二阶中心矩

    假设总体X的k阶原点矩:

    令总体的k阶原点矩等于它样本的k阶原点矩
     


    注:矩法相比于极大似然法、最小二乘法,效率很低。目前很少使用。

     

     

    区间估计(interval estimation)

    区间估计是依据抽取的样本,根据一定的正确度与精确度的要求,构造出适当的区间,作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。

    例如人们常说的有百分之多少的把握保证某值在某个范围内,即是区间估计的最简单的应用。

    求置信区间常用的三种方法:

    • 利用已知的抽样分布。
    • 利用区间估计与假设检验的联系。
    • 利用大样本理论。

    区间估计可以告知置信区间范围,但不能直接告知人们“未知参数是多少”。

    置信区间

    区间估计(interval estimation)是从点估计值和抽样标准误出发,按给定的概率值建立包含待估计参数的区间。其中这个给定的概率值称为置信度或置信水平(confidence level),这个建立起来的包含待估计参数的区间称为置信区间(confidence interval),指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率。

    所谓置信水平就是给出一个区间的信心,这个信心以概率来表示,绝大多数情况下取 0.95,表示你对所估计的总体参数有95%的信心落在你所给的区间内。通常置信水平以1-α表 示,α称为显著性水平

    置信区间的建立就与中心极限定理和抽样分布有关了,在给定置信度的条件下,置信区间的宽度决定于抽样分布。 建立置信区间的意思是在设定的置信水平(如取0.95)下,总体参数落在这个区间的概率为 0.95,大致的理解是如果抽100次样,建立100个置信区间,大约95个区间包含总体参数,约5个区间不包含总体参数(注意不是一定有5个,可能会多,也可能会少)。

    划定置信区间的两个数值分别称为置信下限(lower confidence limit,lcl)和置信上限(upper confidence limit,ucl)

    置信区间最主要的应用是用于假设检验

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  • 代码参数里的 payload 是什么意思???

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  • main函数的参数的含义

    千次阅读 多人点赞 2018-04-24 17:05:34
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