iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set.iris包含150个样本,对应数据集的每行数据.每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表.通俗地说,iris数据集是用来给花做分类的数据集,每个样本包含了花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度四个特征(前4列),我们需要建立一个分类器,分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾.变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾(这三个名词都是花的品种). 数
参考链接:http://120.52.51.14/stanford.edu/class/ee363/lectures/dlqr.pdf 本文参考讲义中的第20页PPT,根据Hamilton-Jacobi方法,推导得到黎卡提方程的数值迭代求解方法(可实时在线求解黎卡提方程),具体推导过程请参考PPT.本文列出最后的结论及对应的matlab代码,其他编程语言也可参考贴出的代码自行改编. 对应的matlab代码如下: %%%参考文献dlqr close all A=[1 1;0 1]; B=[0;1]
密度峰值聚类算法(DPC) 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 简介 基于密度峰值的聚类算法全称为基于快速搜索和发现密度峰值的聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, DPC).它是2014年在Science上提出的聚类算法,该算法能够自动地发现簇中心,实现任意形状数据的高效聚类. 该算法基于两个基本假设:1)簇中心(密度峰值点)的局部密度大于围绕它的邻居的局部密
1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网
Caffe+CUDA7.5+CuDNNv3+OpenCV3.0+Ubuntu14.04 配置参考文献 ---- Wang Xiao Warning: Please make sure the cuda is installed correctly, before you reboot your PC, or you may stucked and can not open your system. Check in your terminal: nvidia-smi If it shown
在Matlab中,这几个函数区分如下: (以下默认S1和S2是字符串,同样也适用于cell细胞类型数据,也就是循环对cell中每个元素分别判断即可.) findstr(S1,S2):寻找是否有S1和S2之间的匹配,真返回1,假返回0,双向: 例: s = 'How much wood would a woodchuck chuck?'; findstr(s,'a') returns 21 findstr('
>> mex -setup Welcome to mex -setup. This utility will help you set up a default compiler. For a list of supported compilers, see http://www.mathworks.com/support/compilers/R2012b/win64.html Please choose your compiler for building MEX-files: Would