LDA算法 对于两类问题的LDA(Matlab实现) function [ W] = FisherLDA(w1,w2) %W最大特征值对应的特征向量 %w1 第一类样本 %w2 第二类样本 %第一步:计算样本均值向量 m1=mean(w1);%第一类样本均值 m2=mean(w2);%第二类样本均值 m=mean([w1;w2]);%总样本均值 %第二步:计算类内离散度矩阵Sw n1=size(w1,1);%第一类样本数 n2=size(w2,1);%第二类样本数 %求第一类样本的散列矩阵s1

类扩展 (Class Extension也有人称为匿名分类) 作用: 能为某个类附加额外的属性,成员变量,方法声明 一般的类扩展写到.m文件中 一般的私有属性写到类扩展 使用格式: @interface Mitchell() //属性 //方法 @end 与分类的区别 分类的小括号中必须有名字 @interface 类名(分类名字) /*方法声明*/ @end @implementation类名(分类名字) /*方法实现*/ @end 分类只能扩充方法,不能扩展属性和成员变量(如果包含成员变量会

上篇博客我们聊了<资讯类App常用分类控件的封装与实现(CollectionView+Swift3.0)>,今天的这篇博客就在上篇博客的基础上做些东西.做一个完整的资讯类App中的分类展示.分类切换.分类编辑这一套东西.当然,主要我们还是使用灵活多变的CollectionView来实现.下方我们将会给出程序的运行效果,然后给出核心的代码实现,在文章的末尾我们会给出github上源代码的分享链接. 一.运行效果展示 下方的GIF动图就是本篇博客所涉及Demo的运行效果了.首先我们点击第一个页面的

第一步:定位Matlab中Java环境的ext目录 新建一个M script文件,或者直接在Matlab的交互式命令行中输入: >> disp(java.lang.System.getProperty('java.ext.dirs'));  F:\install\MATLAB\R2017a\sys\java\jre\win64\jre\lib\ext 第二步:将需要的java文件打包放入到ext目录中(任何一个都行) matlab version java  根据这个调整java项目的jdk

https://blog.csdn.net/qinze5857/article/details/80545885 开篇:搜了一下网上介绍matlab的class类,信息不全,且总结不全面,于是单独help classdef以下做个详细总结 首先从类的定义说起,面对对象的编程思维通常包括,属性(类成员变量),方法(类成员函数) 基本语法为: classdefclassname类名 properties类属性PropName end methods类方法  methodName end events

https://www.cnblogs.com/gentle-min-601/p/9785812.html 面向对象:MATLAB的自定义类 [MATLAB]   这几天刚刚开始学习MATLAB的面向对象编程.以前做的事情都是用MATLAB写一些简单的脚本或者函数,这方面MATLAB成熟的函数和直截了当的矩阵运算方法和语法都很容易上手,方便人专注于算法本身.前几天写代码的时候想到,在实际用MATLAB进行数值计算时,将数据和函数用一些方法组织起来也会带来很大的便利,否则零散的数据和函数总归看着不

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事

************** 异常文本 ************** System.TypeInitializationException: “myPlus.matClass”的类型初始值设定项引发异常. ---> System.TypeInitializationException: “MathWorks.MATLAB.NET.Utility.MWMCR”的类型初始值设定项引发异常. ---> System.TypeInitializationException: “MathWorks.MA

今天博客中,我们就来实现一下一些常用资讯类App中常用的分类选择的控件的封装.本篇博客中没有使用到什么新的技术点,如果非得说用到了什么新的技术点的话,那么勉强的说,用到了一些iOS9以后UICollectionView添加的一些新的特性.本篇博客所涉及的技术点主要有UICollectionView的Cell移动,手势识别,控件封装,闭包回调,面向接口编程,Swift中的泛型等等.这些技术点在之前的博客中也多次使用到,只不过本篇博客使用这些技术点来完成我们的具体需求. 一.实例运行效果 先入为主,

1.:.:; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,,); test=:.:; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure();%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数

clear all; close all; clc; %生成两组已标记数据 randn(); mu1=[ ]; S1=[; 0.5]; P1=mvnrnd(mu1,S1,); mu2=[ ]; S2=[; 0.5]; P2=mvnrnd(mu2,S2,); mu3=[ ]; S3=[; 0.5]; P3=mvnrnd(mu3,S3,); mu4=[ ]; S4=[; 0.5]; P4=mvnrnd(mu4,S4,); P = [P1;P2;P3;P4]'; %设置标记 T1 = zeros(,)

分页类參考地址:http://blog.csdn.net/buyingfei8888/article/details/40260127 just soso. 实现分页主要分为4步: 1 引入分页类 2 实例化分页类 3 将其组装到sql语句中 4 打印出分页效果 代码: <? php //数据库连接 $link = mysql_connect('127.0.0.1','root',''); mysql_select_db('php0507',$link); //设置字符集 mysql_query

OC:Objective-c     面向对象的c语言,简称obj-c或者OC OC和C的区别 1.OC是C语言的超集,OC是在C语言的基础上结合smalltalk的优点,开发出来的语言.oc兼容所有的C语言的语法. 2.OC扩展了面向对象的思想. 3.运行时特性 4.有丰富的类库 OOP(Object Oriented Programming)面向对象编程. 关键点;对象.类.多态.封装.继承等. OC的核心:类和对象. OC的三大特性:封装.继承.多态. 类:具有相同特征和行为的事物的抽象.

#import <Foundation/Foundation.h> //xieyi @protocol showOn @required -(void)printOn; @end // lei @interface MyPoint : NSObject<showOn,NSCopying>{ int x; int y; } @property (nonatomic,assign)int x,y; -(id)initWithX:(int)_x andY:(int)_y; @end //

代码: classdef MadgwickAHRS < handle %MADGWICKAHRS Implementation of Madgwick's IMU and AHRS algorithms % % For more information see: % http://www.x-io.co.uk/node/8#open_source_ahrs_and_imu_algorithms % % Date Author Notes % 28/09/2011 SOH Madgwick Ini

Multilayer Perceptron (MLP) for multi-class softmax classification: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD # 生成随机数据 import numpy as np x_train = np.random.random((1000,

在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子.如图所示 和是要区分的两个类别,在二维平面中它们的样本如上图所示.中间的直线就是一个分类函数,它可以将两类样本完全分开. 实际上,一个线性函数是一个实值函数,而我们的分类问题需要离散的输出值,例如用1表示某个样本属于类别,而用0表示不属于(不属于也就意味着属于),这时候只需要简单的在实值函数的基础上附加一个阈值即可,通过分类函数执行时得到的值大于还是小于这个阈值来确定类别

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

课程文本分类project SVM算法入门 转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息

转自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7316496SVM入门(一)至(三)Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法,一起复习,然后继续SVM之旅. (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法