1前言 本节主要是让人用矢量化编程代替效率比较低的for循环. 在前一节的Sparse Autoencoder练习中已经实现了矢量化编程,所以与前一节的区别只在于本节训练集是用MINIST数据集,而上一节训练集用的是从10张图片中随机选择的8*8的10000张小图块.综上,只需要在前一节的代码中稍微修改一下就可. 2练习步骤 1.下载数据集及UFLDL提供的加载数据集的函数,并把他们和上节程序放在同一文件夹中.要注意的是UFLDL提供的加载数据集的函数中程序用的数据集名称是train-image…

1. 组合的矢量实现 nchoosek(n, k) 的第二个参数在 matlab 下是不支持矢量化的,必须是标量形式.但 matlab 下的 gamma 函数,却可支持,矢量形式,又因为,gamma 函数与 阶乘的关系: gamma(n+1) == n! 因此: >> nchoosekln = @(n, k) gammaln(n+1) - gammaln(k+1) - gammaln(n-k+1); >> nchooseks = @(n, k) exp(nchoosekln(n,…

dj,k^=⎧⎩⎨⎪⎪dj,k−λ,dj,k≥λ0,otherwisedj,k+λ,dj,k≤−λ function y = soft(x, T) y = (x - abs(T) > 0) .* x…

EPI: edge preservation index,衡量对原始图像的操作(目标图像)对图像边缘的保持能力. EPI_H:horizontal ,水平方向: EPI_V:vertical,垂直方向: EPIH=∑i∑j∣∣I^(i,j+1)−I^(i,j)∣∣∑i∑j|I(i,j+1)−I(i,j)|EPIV=∑i∑j∣∣I^(i+1,j)−I^(i,j)∣∣∑i∑j|I(i+1,j)−I(i,j)| I, I2; % 分别表示原始图像,和处理后图像 imU = I(1:end-1, :);…

AUC = sum( (Y(2:end)+Y(1:end-1))/2 .* (X(2:end) - X(1:end-1)) X 和 Y 均是向量: Y(2:end) - Y(1:end-1),是 Y(2) - Y(1), Y(3) - Y(2), Y(4) - Y(3) -., 得到还是一个向量,长度少 1 而已: Y .* X,这是向量的按位相乘:…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象 实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算 常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等 高效的描…

<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对象.其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作.比起内置序列,使用的内存更少(即时间更快,空间更少) numpy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要借助python的for循环 4.0 前提知识 数据:结构化的数据代指所有的通用数据,如表格型,多维数组,关键列,时间序列等 相关包:numpy pa…

大致思路:matlab中生成矢量格式文件-导入Visio中-编辑-导出合适格式-在其他软件中使用 准备工具 Matlab 2014b或更高版本 Visio 2007或更高版本 我查看过,Matlab能够输出的矢量化文件大概有*.svg.*.eps.*.pdf三种,但是这三种中,Visio能够打开的只有*.svg.之所以选择Visio,是因为画示意图来说,Visio基本算得上是比较好的选择了. 技术基础 简单的Matlab编程能力(目测你一天就能学会的Matlab知识,差不多就够用) 理论基础 理…

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原文:[原创]Matlab.NET混合编程技巧之--直接调用Matlab内置函数(附源码) 在我的上一篇文章[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数中,已经大概的介绍了matlab内置函数在混合编程中的优点,并通过程序找出了matlab中的大部分内置函数,当然更多人关心是如何像我所说得那样,不用直接编译,就直接在C#中调用这些内置函数.本文就带你揭开这些谜团. 声明,这篇文章是需要一点点混合编程基础的,基本概念和过程要懂一点,如果能简单成功混编一个简单的计算或者绘图例子…