deeplearning深度学习笔记v5.72.pdf

deeplearning深度学习笔记v5.72.pdf是一份关于深度学习的笔记文档，它可能是关于深度学习的教材、指南或者是研究论文的笔记总结。

深度学习是一种机器学习的分支，它利用神经网络模型来模拟人脑的工作原理。深度学习的关键是多层次的神经网络结构，通过一层层的神经元连接和权重调整，自动地从大量的数据中学习并提取有用的特征。深度学习的目标是通过训练，使得神经网络能够自动地完成从输入到输出的复杂映射，从而实现各种人工智能任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。

在deeplearning深度学习笔记v5.72.pdf中，可能包含了深度学习的基本原理和算法、神经网络的结构和训练方法、常用的深度学习框架和工具等内容。此外，它可能还包含了一些深度学习的应用案例和实践经验，以及一些最新的研究进展和领域前沿。

通过阅读deeplearning深度学习笔记v5.72.pdf，读者可以了解深度学习的基本概念和原理，掌握深度学习的常用工具和技术，以及了解最新的研究动态。这对于想要学习深度学习的初学者来说，是一份很有价值的学习资料。对于已经有一定深度学习基础的读者来说，它可以作为参考和进一步学习的素材，帮助他们深入了解和运用深度学习在各种领域的应用。

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相关问题

x=read.table("D:\大二下\多元统计分析\shuju\距离判别.txt",header = T) x class=factor(x[,1])#转化为因子型 x=x[,-1] g=length(levels(class))#类别数 L=ncol(x)#指标数 nx=nrow(x)#样品数 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (i in 1:length(s)) { n=length(class[class==i]) shf=shf+(n-1)s[[i]] } sh=shf/(nx-g) D=matrix(0,nrow = nx,ncol=g)#马氏平方距离 for (i in 1:g) { for (j in 1:nx) { #D[j,i]=as.matrix(x[j,]-mu[i,])%%solve(sh)%%t(x[j,]-mu[i,]) D[j,i]=mahalanobis(as.matrix(x[j,]),mu[i,],sh) } } D x=c(8.06,231.03,14.41,5.72,6.15) x1=c(9.89,409.42,19.47,5.19,10.49) matrix(x,ncol=L) mahalanobis(matrix(x1,ncol=L),mu[1,],sh) #回代估计法 lei=c() for (i in 1:nx) { lei[i]=which.min(D[i,]) } lei for (i in 1:nx) { n[i]=ifelse(class[i]==lei[i],0,1) } p=sum(n)/nx#回代误判率 #交叉确认估计法 y=read.table("D:\大二下\多元统计分析\shuju\距离判别.txt",header = T) L=ncol(y[,-1])#指标数 nx=nrow(y)#样品数 lei=c() nn=c() for (k in 1:nx) { x=y[-k,] class=factor(x[,1]) g=length(levels(class))#类别数 x=x[,-1] nnx=nx-1 mu=matrix(0,nrow=g,ncol=L)#均值 s=list()#协方差 for (i in 1:g) { mu[i,]=colMeans(x[class==i,]) s[[i]]=cov(x[class==i,]) } shf=matrix(0,nrow=L,ncol=L) for (j in 1:length(s)) { n=length(class[class==j]) shf=shf+(n-1)s[[j]] } sh=shf/(nnx-g) D=c()#剔除样品的马氏平方距离 for (m in 1:g) { #D[m]=as.matrix(y[k,-1]-mu[m,])%%solve(sh)%%t(y[k,-1]-mu[m,]) D[m]=mahalanobis(as.matrix(y[k,-1]),mu[m,],sh) } lei[k]=which.min(D)#剔除样本判断的所属类别 nn[k]=ifelse(y[k,1]==lei[k],0,1)#误判时n为1 } x[which(class!=lei)] p=sum(nn)/nx#交叉确认误判率 nn lei利用此代码实现多个总体的bayes判别（假定各个总体的协方差相等）

这段代码是实现多元统计分析中的距离判别方法，并没有实现贝叶斯判别法。要实现贝叶斯判别法，需要先计算各个总体的先验概率和条件概率密度函数，最终根据贝叶斯公式计算后验概率，选择概率最大的类别作为分类结果。具体实现可以参考如下代码：

x <- read.table("D:\大二下\多元统计分析\shuju\距离判别.txt",header = T)
class <- factor(x[,1])
x <- x[,-1]
g <- length(levels(class)) # 类别数
L <- ncol(x) # 指标数
nx <- nrow(x) # 样品数
mu <- matrix(0, nrow=g, ncol=L) # 均值
s <- list() # 协方差

for (i in 1:g) {
  mu[i,] <- colMeans(x[class==i,])
  s[[i]] <- cov(x[class==i,])
}

sh <- s[[1]] # 假定各个总体的协方差相等
prior_prob <- rep(1/g, g) # 假定各个总体的先验概率相等
cond_pdf <- function(x, mu, sh) { # 计算多元正态分布的条件概率密度函数
  dnorm(x, mean=mu, sd=sqrt(diag(sh)))
}

bayes_classifier <- function(x, prior_prob, mu, sh) { # 贝叶斯分类器
  post_prob <- prior_prob * apply(mu, 1, function(m) cond_pdf(x, m, sh))
  post_prob / sum(post_prob)
}

x1 <- c(8.06,231.03,14.41,5.72,6.15) # 待分类样本
result <- bayes_classifier(x1, prior_prob, mu, sh) # 分类结果
result

这个代码中，先计算各个总体的均值和协方差矩阵，假定各个总体的协方差相等。然后定义一个函数 `cond_pdf`，用于计算多元正态分布的条件概率密度函数。最后定义一个贝叶斯分类器函数 `bayes_classifier`，根据贝叶斯公式计算后验概率，选择概率最大的类别作为分类结果。最后对一个待分类样本 `x1` 进行分类，得到分类结果 `result`。

1.0e-4 240.0 500.0 240.0 1000.0 240.0 1500.0 240.0 2000.0 240.0 2500.0 240.0 3000.0 240.0 3500.0 205.0 4000.0 180.0 4500.0 160.0 5000.0 140.0 5500.0 130.0 6000.0 120.0 6500.0 110.0 7000.0 105.0 7500.0 95.0 1.0 -229.183 750.0 -229.1831181 1500.0 -235.5493158 2250.0 -237.6713817 3000.0 -238.7324146 3750.0 -190.9859317 4500.0 -159.1549431 5250.0 -136.4185227 6000.0 -119.3662073 6750.0 -106.1032954 7500.0 -95.49296586 第一列是电机的转速（1/min），第二列是电机的转矩（Nm），请问这个电机是多少kw的？

要计算电机的功率（kW），我们需要使用以下公式：

功率（kW）= 转矩（Nm）× 转速（rpm）/ 9550

根据给出的数据，我们可以计算每个转速下的功率，并列出结果如下：

1.0e-4 rpm: 0 kW
500.0 rpm: 0 kW
1000.0 rpm: 0 kW
1500.0 rpm: 0 kW
2000.0 rpm: 0 kW
2500.0 rpm: 0 kW
3000.0 rpm: 0 kW
3500.0 rpm: 2.24 kW
4000.0 rpm: 3.37 kW
4500.0 rpm: 3.79 kW
5000.0 rpm: 4.21 kW
5500.0 rpm: 4.61 kW
6000.0 rpm: 5.06 kW
6500.0 rpm: 5.49 kW
7000.0 rpm: 5.72 kW
7500.0 rpm: 6.15 kW

注意：转速为1/min，而公式中要求转速为rpm，因此需要将转速除以60，才能得到正确的功率值。

因此，根据给定的数据，该电机的功率范围为从0 kW到6.15 kW。