% x是原数据集,分出训练样本和测试样本 [ndata, D] = size(X); %ndata样本数,D维数 R = randperm(ndata); %1到n这些数随机打乱得到的一个随机数字序列作为索引 Xtest = X(R(1:num_test),:); %以索引的前1000个数据点作为测试样本Xtest R(1:num_test) = []; Xtraining = X(R,:); %剩下的数据作为训练样本Xtraining num_training = size(Xtraining

------------恢复内容开始------------ %2020/12/2 11:42:31clcformat long % IEEE754 to deca = '40800000'a = dec2bin(hex2dec(a),32)M = bin2dec(a(10:32))E = bin2dec(a(2:9))x = (-1)^a(1)*(1 + M*2^-23)*2^(E-127) % dec to IEEE754 result = cos(x) if(result<0) S = '

首先三个概念存在于 有监督学习的范畴 Training set: A set of examples used for learning, which is to fit the parameters [i.e., weights] of the classifier. Validation set: A set of examples used to tune the parameters [i.e., architecture, not weights] of a classifier, f

字符串操作函数 1.        函数eval可以用来执行用字符串表示的表达式 2.        函数deblank可以去掉字符串末尾的所有空格 3.        函数findstr可以用来在长字符串中查找一个短的字符串,并返回相应的位置 4.        函数isstr可以用来判断变量是否为字符串 5.        函数isletter可以用来判断字符串中各个元素是否为字母 6.        函数isspace可以用来判断字符串元素是否为空格符 7.        函数lower和

在matlab中, 有n个向量(m维)的矩阵Mat(n, m) 要计算任两个向量间的距离, 即距离矩阵, 可使用以下的并行算法以加速: #include <iostream> #include <mex.h> #include <matrix.h> #include <thread> using namespace std; //提前定义线程数 const int nThreads = 4; //全局变量 int rows, cols, nrow, nw;

https://blog.csdn.net/wangyang20170901/article/details/78745587 MATLAB中mean的用法 转载仙女阳 最后发布于2017-12-07 20:39:27 阅读数 23473  收藏 展开 1.函数功能     求数组的平均数或者均值2.使用方法    ① M = mean(A)     返回沿数组中不同维的元素的平均值.     如果A是一个向量,mean(A)返回A中元素的平均值.     如果A是一个矩阵,mean(A)将其中

转载: 1.https://blog.csdn.net/jinv5/article/details/52874880 2.https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50256049 3.https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51783879 1.用法 C=conv2(A,B,shape);        %卷积滤波 复制代码 A:输入图像,B:卷积核       假设输入图像

size():获取矩阵的行数和列数  (1)s=size(A),      当只有一个输出参数时,返回一个行向量,该行向量的第一个元素时矩阵的行数,第二个元素是矩阵的列数. (2)[r,c]=size(A),      当有两个输出参数时,size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量r,将矩阵的列数返回到第二个输出变量c. (3)size(A,n)     如果在size函数的输入参数中再添加一项n,并用1或2为n赋值,则 size将返回矩阵的行数或列数.其中r=size(A,1)该语句返回的时

论文提出了新的少样本目标检测算法,创新点包括Attention-RPN.多关系检测器以及对比训练策略,另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD,在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中,不需要fine-tune   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.0

一.训练函数 1.traingd Name:Gradient descent backpropagation (梯度下降反向传播算法 ) Description:triangd is a network training function that updates weight and bias values  according to gradient descent. 2.traingda Name:Gradient descent  with adaptive learning rate

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/nargin.html?searchHighlight=nargin&s_tid=doc_srchtitle 语法 nargin nargin(fun)   说明 示例 nargin 针对当前正在执行的函数,返回函数调用中给定函数输入参数的数目.该语法仅可在函数体内使用. 示例 nargin(fun) 返回 fun 函数定义中出现的输入参数的数目.如果该函数定义中包含 varargin,那么 nargin 返

转自:http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2013/05/24/3096412.html 在有监督(supervise)的机器学习中,数据集常被分成2~3个,即:训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation

1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16

VC维在有限的训练样本情况下,当样本数 n 固定时.此时学习机器的 VC 维越高学习机器的复杂性越高. VC 维反映了函数集的学习能力,VC 维越大则学习机器越复杂(容量越大). 所谓的结构风险最小化就是在保证分类精度(经验风险)的同一时候,减少学习机器的 VC 维,能够使学习机器在整个样本集上的期望风险得到控制. 经验风险和实际风险之间的关系,注意引入这个原因是什么? 由于训练误差再小也就是在这个训练集合上,实际的推广能力不行就会引起过拟合问题. 所以说要引入置信范围也就是经验误差和实际期望误

matlab命令 一.常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外.1.!dir 可以查看当前工作目录的文件. !dir& 可以在dos状态下查看.2.who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节.3.功能键:功能键 快捷键 说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符Ctrl+方向左键 Ctr

一.人工神经网络 关于对神经网络的介绍和应用,请看如下文章 ​ 神经网络潜讲 ​ 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么 二.人工神经网络分类 按照连接方式--前向神经网络.反馈(递归)神经网络 按照学习方式--有导师学习神经网络.无导师学习神经网络 按照实现功能--拟合(回归)神经网络.分类神经网络 三.BP神经网络概述 1. 特点 BP神经网络中 BP 是指 BackPropagation (反向传播) ,指的是误差的反向传播 ,其信号是向前传播的 , 从结构上分类 ,它是前向有导师学习神经

训练集(train set) 验证集(validation set) 测试集(test set). http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d2f6cf201000cjx.html 一般需要将样本分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set).其中训练集用来估计模型,验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数,而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何.一个典型的划分是训练集占总样本的50%,而其它各

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.

matlab中各种高斯相关函数 matlab, 高斯函数, 高斯分布 最常见的是产生服从一维标准正态分布的随机数 n=100;  x=randn(1,n)  实现服从任意一维高斯分布的随机数 u=10;  sigma=4;  x=sigma*randn(1,n)+u  产生服从多元高斯分布的随机变量函数mvnrnd,[multivarite normal random] n=100; %产生随机数的个数  mu=[1 -1];  Sigma=[.9,.4;.4,.3];  r=mvnrnd(mu

此篇讲述在matlab中,如何将训练好的model用于图像分类.将以mnist为例,主要用到caffe-master\matlab\demo 下的classification_demo.m ,可参考我之前的博客 [caffe-windows] caffe-master 之 classfication_demo.m 超详细分析 (http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/54135189) 首先贴大神的博客:http://blog.csdn.n