模型降阶方法快速理解
原创
2021-11-02 19:37:19
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目录一、矩阵分解1.概述2.核心原理 3.如何分解 二、梯度下降1.概述2.场景假设3.核心公式 三、正则化1.正则化综述 2.正则化作用 四、求偏导五、代码实现一、矩阵分解1.概述矩阵分解确实可以解决一些近邻模型无法解决的问题，近邻模型存在的问题：1、物品之间存在相关性，信息量并不是随着向量维度增加而线性增加 2、矩阵元素稀疏，计算结果不稳定，增
高阶微分方程组降阶为一阶微分方程组 相信很多小伙伴在用matlab求解微分方程的数值解需要用 ode45() 这个API，ode45需要将微分方程（组）化为一阶微分方程组，然后再带入求解。然而实际需要解决的问题往往是高阶微分方程或者高阶微分方程组，因此需要手动化为一阶微分方程组，本文实现 matlab的降阶法，适合高阶微分方程和高阶微分方程组的降阶。降阶法原理,那么就可以将原来的二阶微分方程降阶
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2024-10-15 14:50:19
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Gradient Descent Variants(1)Batch gradient descent: 计算整个数据集上, Cost function 对于parameters的偏导，而后更新梯度；对于convex error surfaces能够得到global minimum,而对于non-convex error surfaces能得到local minimum(2) Stochastic
常用的模型降阶方法有集结法、摄动法、时间矩匹配法、Pade逼近法、连分式法、Routh逼近法、Pade-Routh逼近法时间矩匹配法：该方法基于匹配脉冲响应的时间矩原始模型与那些相同脉冲响应的降解模型相匹配缺点：匹配后的低阶系统模型的稳定性可能会使原来稳定的系统变为不稳定的系统clear all clc num1=[1 13 40] den1=[1 13 32 20] num2=[0.48 2]
423-可以交流、咨询、答疑。
原创
2022-07-24 00:58:11
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最近项目中需要进行PCA降维,环境是MATLAB,但是在网上找了很多都是介绍PCA原理的,的确介绍的很仔细,但是我是一个工科狗,只是想最快查到用代码实现降维的方法而已,网上的对我来说太多了,因此在此做一个总结,出于对知识的 尊重,插两篇介绍的不错的PCA 原理文章,只是想实现pCA的大可不必看.下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数princomp,在maltab里help
降维工具箱drtool
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
说明：实际上EVD(特征分解)是SVD的一种特殊情况；逆是伪逆的特殊情况？，这在最小二乘当中有应用。在“8点法”求解本质矩阵当中会有SVD分解，在3D到3D空间转换中，算法icp有SVD解法。SVD作为一种分解矩阵的方法，有着广泛应用。一、特征分解(手写word截图)1 %%Matlab验证代码2 a=[1 2 3;2 1 3;3 3 6]3 [x,y]=eig(a) %%x矩阵每一列代表 lam
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2024-05-06 19:42:43
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dxdyfxgygy0可以分离变量为gydyfxdx两边积分:∫gydy∫fxdxCdxdyfxy)(x0)(0)uxy(1)yxu(2)xdxdydxdxu)dxdyuxdxduxdyfu)(4)fuuxdx
原创
2023-12-25 21:17:16
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_86186c970101u8qo.html
原创
2022-06-09 13:28:46
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PCA基本流程：1、训练集矩阵算协方差矩阵A;2、算协方差矩阵特征值与特征向量;3、按特征值的大小排列特征矩阵，得B，对应的特征值（按从大到小排列）组成向量a;4、A*B得到去关联的新矩阵C，A与C的对应位置物理意义相同（指样本维度和样本数），但是去掉了关联，并且按特征贡献度大小排列;5、选贡献度百分比或降维后的维度。例如百分之90，则是取满足sum（a(1:n)）/sum(a)>90%的最
目录Django 进阶操作批量插入数据 bulk_create聚合查询聚合函数分组查询F与Q查询F查询Q查询进阶Q查询Django orm常见字段及参数常见字段及参数choice参数自定义字段查询优化only与deferDjango orm事务操作Django 进阶操作批量插入数据 bulk_createclass Books(View):
def get(self,request):
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2024-08-15 00:47:37
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clc;clear allh=0.01;%x属于【a,b】a=-5;b=5;x=a:h:bn=length(x);%定义yy=sin(0.3*x).*
原创
2022-05-23 16:54:21
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>> >> Z2=eye(4,4) Z2 = 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 >> >> >> >> >> Z2([2,3],:)=Z2([3,2],:) Z2 = 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 >> >> >> A2=[1,2,3,
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2020-04-21 08:56:00
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首先进行数据归一化： 一维数组归一化：matlab归一化函数用法以及实例-百度经验 (baidu.com) 多维数组归一化：MATLAB对多变量数据进行min-max归一化-百度经验 (baidu.com) 利用matlab pca函数对数据进行降维 PCA的原理就是将原来的样本数据投影到一个新的空 ...
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2021-07-30 01:37:00
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【Matlab】降维方法_基于稀疏PCA的Sparse Coding降维1.基本思想2.数据集介绍3.文件结构4.详细代码及注释4.1 Main.m4.2 spca.m5.运行结果 1.基本思想稀疏主成分分析（Sparse PCA）是主成分分析的一种扩展形式，旨在寻找数据中最具有变化性或不规则性的结构。稀疏主成分分析通过将原始数据线性投影到一个高维空间中，寻找最稀疏的主成分来进行数据降维。具体而
原创
2023-05-06 00:38:57
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MATLAB是数字图像处理的强有力的软件工具，很多情况下，我们借助MATLAB的内置函数，以很简便的方式就能实现直方图均衡化、灰度变换等图像处理。当然，其中大部分内置函数是不开源的。那么，我们如何不直接借助内置函数实现常见的数字图像处理方法呢？在这篇文章中，我们首先讨论的，是直方图均衡化与灰度变换的相关处理。后续，我们还将讨论图像的锐化、平滑等处理。1.直方图均衡化直方图均衡化是比较基本的一种图像
先上简单易懂的主函数clear
close all
clc
load data.mat
X1=data; %data是一个N*M的矩阵，N是样本个数，M是维度！不要整乱了哦！
[X1,~]=mapminmax(X1'); %做个归一化处理，归一化处理的时候要对数据转置的哦
choice = 1; % 1代表高斯核，2代表多项式核，3代表线性核，4代表指数核，5代表拉普拉斯
基于Matlab实现了多个分数阶熵。值得注意的是，下面?有些方法文献中并未提及，这里是全网首发。分数阶微积分(Fractional Calculus, FC)由莱布尼茨引入数学，并在生物学、物理学和工程领域得到了应用。这一进展推动了新的熵指标和分数算子的形成，通常放宽了一些性质，并允许它们在复杂动力系统中的应用。从FC的角度出发，提出了α 阶的信息和熵具体有：# 1.分数阶近似熵（Fraction
原创
2023-07-11 19:07:59
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