神经网络法分析判别法

2024-11-02

判别或预测方法汇总（判别分析、神经网络、支持向量机SVM等）

%% [Input]:s_train(输入样本数据,行数为样本数,列为维数):s_group(训练样本类别):s_sample(待判别数据)%% [Output]:Cla(预测类别) function Cla = fun_panbie(s_train,s_group,s_sample,index )switch index case 1%Classify %[s_train,~]=mapminmax(s_train);%标准化处理 %[s_sample,~]=mapminmax(s_sample

对数几率回归法（梯度下降法，随机梯度下降与牛顿法）与线性判别法(LDA)

本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类.其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法. 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2017-05-09 15:03:50 # @Author : whb (whb@bupt.edu.cn) # @Link : ${link} # @Version : $Id$ import numpy a

计蒜客 Goldbach Miller_Rabin判别法（大素数判别法）

题目链接:https://nanti.jisuanke.com/t/25985 题目: Description: Goldbach's conjecture is one of the oldest and best-known unsolved problems in number theory and all of mathematics. It states: Every even integer greater than 2 can be expressed as the sum of

最大似然判别法和Bayes公式判别法

最大似然判别法 Bayes公式判别法

C语言冒泡排序法分析及代码实现

冒泡排序法: 所谓冒泡排序法,就是对一组数字进行从大到小或者从小到大排序的一种算法.具体方法是,相邻数值两两交换.从第一个数值开始,如果相邻两个数的排列顺序与我们的期望不同,则将两个数的位置进行交换(对调):如果其与我们的期望一致,则不用交换.重复这样的过程,一直到最后没有数值需要交换,则排序完成.一般地,如果有N个数需要排序,则需要进行(N-1)趟起泡. 步骤分析: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 假如有9个数的一组数:

Python 冒泡排序法分析

冒泡排序法 def maopao(): array = [2,1,3,6,5,4] #确定一组需要排序的数值列表 for i in range(len(array)-1): #大循环次数=列表长度,但range是从o开始计算的,所以要len(array)-1 for j in range(len(array)-i-1): #小循环次数=数列最大的地标数 if array[j]>array[j+1]: #当后一个数大于前一个数时 k = array[j+1] #以变量的形式保存后一个数 array

torch_07_卷积神经网络案例分析

1. LeNet(1998) """ note: LeNet: 输入体:32*32*1 卷积核:5*5 步长:1 填充:无池化:2*2 代码旁边的注释:卷积或者池化后的数据的尺寸 """ import torch import torch.nn as nn class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() layer1 = nn.Sequential

Cauchy 级数浓缩判别法

谁该吃药了(线性判别法LDA小故事)

一家"胡说八道医院"拥有一种治疗癌症的药物, 根据过去的记录, 该药物对一些患者非常有效, 但是会让一些患者感到更痛苦... 我们希望有一种判别准则能帮助我们判断哪些病人该吃药,哪些不能吃药.研究发现该癌症与基因表达有关,也许基因表达能给我们提供帮助... 首先使用一个基因判别把所有病人的基因X转录水平画在数轴上, 用绿点表示服用药物有效的病人, 红点表示服用药物后更痛苦的病人. 我们可以看到服用药物有效的大部分患者的基因X转录水平都较低服用药物无效的大部分患者的基因X转录水平都较

javascript-词法分析解析

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利用Gabor变换法分析纹理图像 matlab代码实现

Gabor变化属于加窗傅里叶变换,Gabor函数可以在频域不同尺度.不同方向上提取相关的特征.Gabor函数与人眼的生物作用相仿,所以经常用于纹理识别上,并取得了较好的效果. 二维Gobor滤波函数: 其中: xp = x*cos(theta)+y*sin(theta) yp=y*cos(theta)-x*sin(theta) function [ G,gabout ] = gaborfilter(I,Sx,Sy,f,theta) % gaborfilter定义,I为输入图像,Sx.Sy是变

[LeetCode]534. 游戏玩法分析 III（Mysql）

SWOT分析法——进行项目管理的高效方法

SWOT分析法是什么 SWOT分析法,即态势分析法,就是将与研究对象密切相关的各种主要内部优势.劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析,从中得出一系列相应的结论,而结论通常带有一定的决策性. 运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面.系统.准确的研究,从而根据研究结果制定相应的发展战略.计划以及对策等.SWOT分析法常常被用于制定集团发展战略和分析竞争对手情况,在战略分析中,它是最常用的方法之一. S (stre

Abel 分部求和法

本文之所以叫Abel分部求和法而不叫Abel分部求和公式,是因为求和公式有可能形式上有所不同,但是方法确实相同的. $$\sum_{n=M}^{N}a_{n}b_{n} = \sum_{n=M}^{N} a_{n}B_{n}-\sum_{n=M}^{N}a_{n}B_{n-1}$$ 而 $$\sum_{n=M}^{N}a_{n}B_{n-1}=\sum_{M-1}^{N-1}a_{n+1}B_{n}$$ 代入上式整理下 $$\sum_{n=M}^{N}a_{n}b_{n}=a_{N}B_{N}-

SPSS数据分析—生存分析

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关于Android中图片大小、内存占用与drawable文件夹关系的研究与分析

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C陷阱与缺陷代码分析之第1章词法陷阱

作者:刘昊昱博客:http://blog.csdn.net/liuhaoyutz 编译器中负责将程序分解为一个一个符号的部分,称为“词法分析器”.下面看一个例子: if(x > big) big = x; 这个语句的第一个符号是C语言的关键字if,紧接着下一个符号是左括号,再下一个符号是标识符x,再下一个是大于号,再下一个是标识符big,依次类推.在C语言中,符号之间的空白符将被忽略. 本章将探讨符号和组成符号的字符间的关系,以及有关符号含义的一些常见误解. 陷阱1 “=”不同于“==” 将相

Android发展的一个重要方面Makefile分析

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