最近跑深度学习,提出的feature是4096维的,放到我们的程序里,跑得很慢,很慢.... 于是,一怒之下,就给他降维处理了,但是matlab 自带的什么pca( ), princomp( )函数,搞不清楚怎么用的,表示不大明白,下了一个软件包: 名字:Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 链接:http://lvdmaaten.github.io/drtoolbox/ Currently, the Matlab Toolbox for Dim

MATLAB模拟布丰投针实验 标签(空格分隔): 算法 Buffon's Needle 桌面上有距离为a的若干平行线,将长度为L的针随机丢在桌面上,则这根针与平行线相交的概率是多少?假定L < a. 思路:从针据横线的距离与夹角得出. 解决: 假设针的中点到最近横线的距离为y,则\(y\in[0,\frac{a}{2}]\); 因为投针是随机的,所以y服从均匀分布: \[ f(y) = \begin{cases} \frac{2}{a}, & \text{$0 \leq y \leq \fr

MATLAB随机森林回归模型: 调用matlab自带的TreeBagger.m T=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\test_abalone10.2'); X=textread('E:\datasets-orreview\discretized-regression\10bins\abalone10\matlab\train_abalone10.2'); %nTree =

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒

原文地址 https://blog.csdn.net/lircsszz/article/details/80249017 最近在研究图像校正,现将镜头失真中常见的径向畸变(radial distortion)和切向畸变(tangential distortion)使用Matlab模拟出来. 镜头畸变的数学模型如下: 将此模型进一步简化为两部分 由于opencv中畸变系数只与k1,k2,k3,p1,p2有关,所以在此我也只考虑这五个系数对畸变的影响. 使用矢量场绘制径向畸变: function r

1. 卷积编码增益性能.BER 信道环境:AWGN 信噪比SNR :0:0.1:6 MATALB仿真架构:源比特 +卷积码 +BPSK +AWGN +Viterbi +BER 说明:卷积编码,不同的R码率.不同的约束长度 2. Turbo增益性能.误码率 信道环境:AWGN 信噪比SNR :-1:0.1:2 MATALB仿真架构:源比特 +Turbo编码 +BPSK +AWGN +Turbo译码+BER 说明:turbo译码.不同的译码算法那,不同的交织长度,不同的迭代次数. LTE 标准的tu

求非线性规划 min f(x)= x(1)^2 + x(2)^2 + 8 s.t. { x(1)^2-x(2)>=0 , -x(1) - x(2)^2 +2 = 0, x(1)>=0 ,x(2)>=0 } 首先定义增广目标函数 编写M函数 fitness.m function g =fitness(x) M=5000000; f=x(1)^2+x(2)^2+8; g=f-M*min(x(1),0)-M*min(x(2),0)-M*min(x(1)^2-x(2),0)+M*abs(-x(1

降维工具箱drtool   这个工具箱的主页如下,现在的最新版本是2013.3.21更新,版本v0.8.1b http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html     这里有两个这个工具箱的简单介绍: [Matlab]数据降维工具箱drtoolbox http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7515077 [Dimension

工具箱下载:http://leelab.googlecode.com/svn/trunk/apps/drtoolbox/ ———————————————————————————————————————————— 参考:https://chunqiu.blog.ustc.edu.cn/?p=413   这个工具箱的主页如下,现在的最新版本是2013.3.21更新,版本v0.8.1b http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimens

第1章 从随机变量采样 研究者提出的概率模型对于分析方法来说通常比较复杂,研究者处理复杂概率模型时越来越依赖计算.数值方法,通过使用计算方法,研究者就不用对一些分析技术做一些不现实的假设(如正态性和独立性). 大多数近似技术的关键是能够从分布中采样.需要采样来预测一个特别的模型在一些情景下是什么样的,找到在实验数据上应用模型的隐变量(参数)的合适值.大部分计算采样方法把从复杂分布采样的问题转化为简单采样分布的子问题.本章我们将介绍两种采样方法:逆变换方法和拒绝采样.这些方法适用于大多数单变量单值

例12:一只游船上有800(1000)人,一名游客不慎患传染病,12(10)小时后有3人发病,由于船上不能及时隔离,问经过60(30)小时,72小时,患此病的人数.(与人口模型和Logistic模型类似) 先用python和matlab模拟 我的python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import random import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u's

UVW平台运动控制算法以及matlab仿真   最近公司同事因为对某视觉对位平台的运动控制算法有疑问,所以来请教我.由于我也是第一次接触到UVW自动对位平台(也可以叫XXY自动对位平台),于是找了一些资料学习一下,大概了解了运动模式后,使用matlab模拟了此平台,并验证了UVW平台资料提供的运动控制算法的正确性. 一.UVW平台介绍 1.这是一种可以实现以平面上任意一点为中心,进行旋转运动的装置,并可沿着任意的方向平移.2.此平台和视觉CCD纠偏系统对接在一起,可以很快完成高精度的纠偏工作,重

本次开启新的系列,关于用Matlab实现常见信号和函数的生成和变换. 同时如果没有MATLAB基础,那么可以跟着本文一步一步学习Matlab的相关操作,本文旨在记录在信号与系统课程中MATLAB的学习过程,欢迎大家指出错误和补充! 本章为信号与系统实验序章,MATLAB的简单入门,本文没有特别的难点,较难的地方在本文都有较详细的说明,请放心食用! 有空可以来看看我的个人博客:http://shadowl.top/ 下面开启正文 一.MATLAB相关简介和安装. (一)MATLAB简介. 1.Wh

Monte Carlo方法简介(转载)       今天向大家介绍一下我现在主要做的这个东东. Monte Carlo方法又称为随机抽样技巧或统计实验方法,属于计算数学的一个分支,它是在上世纪四十年代中期,为适应当时的曼哈顿计划需求而在美国Los Alamos实验室发展起来的,说白了就是美国为了造原子弹才逼出来的.Monte Carlo方法与一般的计算方法有很大的区别,一般计算方法对解决多维或因素复杂的问题非常困难,而Monte Carlo方法对解决这类问题却比较简单,因此Monte Carlo

ROC曲线 在网上有很多地方都有说ROC曲线对于正负样本比例不敏感,即正负样本比例的变化不会改变ROC曲线.但是对于PR曲线就不一样了.PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化.但是没有一个有十分具体和严谨地对此做出过分析和论证(至少我没有找到). 此处记为结论1: 结论1:PR曲线会随着正负样本比例的变化而变化:但是ROC曲线不会. 此处我就这一问题进行了详细的分析论证,并在这个过程中引发了很多思考. 首先,如何分析这个问题呢? 看下ROC曲线是由TPR和FPR组成的 下面我们这样来分析这个问题

警告:本文为小白入门学习笔记 网上下载的数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1NwSXJOCzgihPFZfw3NfnfA 密码: jmwz 不知道这个数据集干什么用的,根据直观分析应该属于分类问题,有两个变量X1和X2,Y取值非零即一,用MATLAB分析发现第二列对Y的影响较为明显 大致以8为分界线,8右边Y值为0,8左边Y为1. 首先假设舍去属性X1,设数据集为(X2,Y).然后分别用线性回归(Liner regression)和逻辑回归(logistics regr

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,也称为计算机随机模拟方法,是一种基于"随机数"的计算方法. 二 解决问题的基本思路 Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用.早在17世纪,人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率".19世纪人们用投针试验的 方法来决定圆周率π.本世纪40年代电子计算机的出现,特别是近年来高速电子计算机的出现,使得用数学方法在计算机上大量.快速地模拟这样的试验成为可 能.         为

URAL 1513 思路: dp+高精度 状态:dp[i][j]表示长度为i末尾连续j个L的方案数 初始状态:dp[0][0]=1 状态转移:dp[i][j]=dp[i-1][j-1](0<=j<=k) dp[i][0]=∑dp[i-1][j](0<=j<=k) 目标状态:dp[n+1][0] 观察转移公式,我们发现,dp[i]只比dp[i-1]多了一个dp[i][0]其他都没变,而dp[i][0]是求和,所以我们可以用栈来模拟达到降维目的,每次求栈顶k+1个数的和放入栈,求n次

转载 http://blog.sciencenet.cn/blog-324394-292355.html 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,也称为计算机随机模拟方法,是一种基于"随机数"的计算方法. 1.起源 这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划".Monte Carlo方法创始人主要是这四位:Stanislaw Marcin Ulam, Enrico Fermi, John von Neumann(学计算机的肯定都认识这个牛人吧)和 N

一.总结本单元两次作业的框架设计 1.1. 需求分析 通过分析mdj文件可知,两次作业如果对于时间复杂度没有要求,可以不涉及任何数据结构,直接根据读入的UML_ELEMENT逐个分析得到各个函数的结果. 由此观之,两次设计的目标其实都是缩短数据查询与访问速度(不在需要通过id去全文遍历),以类间关联关系增加数据的关联程度. 1.2.1 第一次作业 本次作业围绕类图展开,因此设计了MyClassAndInterface类,类中持有了除其自身信息外:属性.方法.关联.实现.继承这五种关系相关信息.

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo