%% 翻转行向量就用fliplr，翻转列向量就用flipud a1 = [1,2,3,4,5,6] b = fliplr(a1) a2 = [1,2,3 ; 4,5,6] c = a2; c1 = fliplr(c) c2 = flipud(c)运行结果：...
原创
2021-07-07 11:31:27
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matlab利用矩阵翻转函数实现对矩阵的翻转。
工具/原料
matlab
方法/步骤
triu（x），产生x矩阵的上三角矩阵，其余元素补0。 tril（x），产生x矩阵的下三角矩阵，其余元素补0。 flipud（x），使矩阵x沿水平轴上下翻转。 fliplr（x），使矩阵x沿垂直轴左右翻转。 flipdim（x，dim），使矩阵x沿特定轴翻转。（dim=1，按行维翻转；dim=2，按列维翻转
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2021-09-22 11:38:00
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MATLAB 向量： 1、MATLAB 行向量： 创建行向量括在方括号中的元素的集合，用空格或逗号分隔的元素。 2、MATLAB 列向量： 创建列向量括在方括号中的元素的集合，使用分号来分隔的元素。 3、
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2018-06-27 17:28:00
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## R语言 翻转向量
### 1. 概述
本文将教会刚入行的开发者如何使用R语言来翻转一个向量。我们将逐步介绍实现的步骤，并提供相应的代码示例。
### 2. 实现步骤
下面是实现翻转向量的步骤，可以通过流程图进行可视化表示：
```mermaid
flowchart TD
A[定义向量] --> B[翻转向量]
B --> C[输出结果]
```
### 3. 代码实
原创
2023-11-07 08:23:12
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# Python如何对向量翻转
在Python中，可以使用切片和`reversed()`函数来对向量进行翻转操作。向量是一个具有有序元素的数据结构，通过翻转可以改变元素的顺序，使其从尾部到头部排列。翻转向量在数据处理和算法实现中经常会用到。
## 使用切片进行向量翻转
在Python中，可以使用切片来对向量进行翻转操作。切片是Python中一种非常常用的操作符，通过指定起始位置、结束位置和步
原创
2024-04-24 06:18:09
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目录图像的几何运算1. 旋转 (imrotate)2. 缩放(imresize)3. 裁剪 (imcrop)4. 镜像变换(flip，flipdim也可以)5. 平移 图像的几何运算原图： 读取原图（这里我的图片名字是atm.png）：% 先读入图像
I = imread('atm.png');
% imshow(I);1. 旋转 (imrotate)我们先说原理，图像旋转的本质是向量的旋转。矩
#include#includeusing namespace std;void FindNumberOfMoreTwoTimesAppear(int pI
原创
2022-09-08 20:33:45
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1、什么是支持向量？距离超平面最近的数据点。 2、什么是核函数？从低维映射到高维，实现线性可分。 3、回归型支持向量机：寻找一个最优分类面使得所有训练样本离该最优分类面的误差最小。4、kernel methodKernel的基本思想是将低维空间不可分数据映射到高纬度的空间实现区分。4.1 kernel function2维空间映射到3维空间后，内积可以用K函数表示。而内积可以用来计算高维
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2024-02-25 14:10:23
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置换矩阵乘以置换矩阵\(p\)后，能够交换行，应用消元法时，通过置换矩阵移走主元为\(0\)的行。之前\(A\)的\(LU\)分解时，假设不需要交换行，实际情况可能会碰到需要交换行的情况，因此\(A=LU\)变为\(PA=LU\)，其中\(P\)是一个置换矩阵，用来对\(A\)的行重新排序，需要记住的是\(P^{-1}=P^T\)，\(PP^T=I\)。转置求矩阵的转置时，行变成列、列变成行。假设
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2023-12-19 21:07:22
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循环平移数组语法Y = circshift(A,K)Y = circshift(A,K,dim)说明Y = circshift(A,K) 循环将 A 中的元素平移 K 个位置。如果 K 为整数，则 circshift 沿大小不等于 1 的第一个 A 维度进行平移。如果 K&nbs
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2024-05-16 17:42:59
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM），监督学习，二元分类的广义线性分类。 他的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。概括SVM 是一种二分类模型，她的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分类超平面使得数据得到高效的二分类。学习策略间隔最大化，可形式化一个求解凸二次函数规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题，支持向量机的学习算法是求
目录 什么是支持向量机(SVM)
线性可分数据集的分类
线性可分数据集的分类(对偶形式)
线性近似可分数据集的分类
线性近似可分数据集的分类(对偶形式)
非线性数据集的分类
SMO算法
合页损失函数
Python代码(sklearn库)
什么是支持向量机(SVM)引例 假定有训练数据集，其中，x是向量，y=+1或-1。试学习一个SVM模型
clear;clc;close all;
O=[0,0,0];
A=[2,-1,0];
B=[-1,2,-3];
C=[0, -1,4];
%A=[4,5,6];
%B=[-10,6,7];
%C=[-1 ,8,0];
scale=1;
%quiver3(A(1),A(2),A(3),B(1)-A(1),B(2)-A(2),B(3)-A(3),scale);%表示以A为起点，由A指向B
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2021-02-22 20:59:00
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1、 向量的创建 1）直接输入： 行向量：a=[1,2,3,4,5] 列向量：a=[1;2;3;4;5] 2）用“:”生成向量 a=J:K 生成的行向量是a=[J,J+1,…,K] a=J:D:K 生成行向量a=[J,J+D,…,J+m*D],m=fix((K-J)/D) 3）函数linspace
原创
2021-07-09 09:43:00
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《MATLAB 向量化编程基础精讲》使用MATLAB新版本2016a，拣选Mathworks官方群组Cody中一些有趣的代码问题，分6章讲解这些优秀示例代码中使用数组、字符串操作、正则表达式以及匿名函数等方面的MATLAB编程技巧，并对其中较为典型和精彩的用法做扼要点评，对一些复杂思路或代码的细节和步骤，还逐一展开了延伸分析，使学习MATLAB编程的用户，能迅速体会MATLAB矢量化编程
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2024-08-22 12:54:21
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一、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。1 数学部分1.1 二维空间2 算法部分二、源代码clc;
clear;
load A_fear fearVec;
load F_happiness hapVec;
load
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2024-06-24 21:20:16
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介绍Matlab的向量、函数和plot命令。
向量Matlab 中最基本的对象是矩阵，向量是特殊的矩阵。行向量是\(1\times n\)矩阵，列向量是\(m\times 1\)矩阵。输入如下行向量：>> v=[0 1 2 3]回车，Matlab 将输出此行向量：v =
0 1 2 3输入如下列向量：>
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2023-11-14 14:51:27
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支持向量机(SVM)的matlab的实现支持向量机是一种分类算法之中的一个，matlab中也有对应的函数来对其进行求解；以下贴一个小例子。这个例子来源于我们实际的项目。clc;
clear;
N=10;
%以下的数据是我们实际项目中的训练例子(例子中有8个属性)
correctData=[0,0.2,0.8,0,0,0,2,2];
errorData_ReversePharse=[1,0.8,0.
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2024-06-29 09:08:15
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基于matlab的支持向量机分类、回归问题Part.1支持向量机(support vector machines)是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。 对于线性可分来说程序一大筐，今天我们主要来讲非线性问题。主要有二分类、一分类和回归问题的处理。 对于这样的问题，可以将训练样本从原始空间映射到一个更高
支持向量机（Support Vector Machine， SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的建个最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量还包括核技巧，这使他成为实质上的非线性分类器。假设输入为 输出为 在特征空间如何进行二分类直观的做法是在特征空间找出一个一个超平面，可以把需要分类的点分隔在超平面的两侧（线性可分）但实际情况是往往找不
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2024-04-23 12:02:04
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