关于支持向量机里面讲核函数的,介绍了线性核函数、高斯核函数、及多项式核函数等。
还介绍了核函数的判定以及Mercer定理
2023/7/21 17:27:50 130KB 核函数 支持向量机 维数灾难
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发抖模糊是拍照中罕有的下场,为此提出了一个鲁棒快捷的核函数估量以及图像规复方式。
给定一幅因相机发抖而模糊的图像,该方式起首建树金字塔,而后自顶向下、迭代地估量行为模糊核函数,同时对于图像举行规复。
使用稠浊高斯模子对于核函数建模,使用做作图像的边缘大尾巴漫衍对于图像举行解放。
经由袭击滤波器料想图像的强边缘,对于图像的边缘与核函数举行解放,从而更好地估量核函数。
并经由畅通阈值方式以及核函数重新定位的方式,飞腾核函数的噪声,普及核函数估量的鲁棒成果。
在求解核函数能量方程时,付与共轭梯度法,行使图像的一阶以及二阶偏导数飞腾体系方程的前提数,减速收敛速率。
末了,在一个国内果真的搜罗32组行为模糊图像的数据集上验证了该方式。
试验下场评释,该方式所规复的图像,其边缘以及纹理明晰,能够很好地防止噪声以及振铃走样下场。
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kde核密度估量,非参数估量的一种,使用高斯核函数举行概率密度估量,使用于自力成份阐发未必抑制限等进程
2023/4/16 20:46:38 1.85MB matlab kde
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用RBF核函数整定PID抑制。
M=1时为RBF正定的PID抑制,M=2时为未加整定的PID抑制。
2023/4/13 22:27:32 3KB RBF PID
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输入数据描摹:轴承缺陷数据,缺陷有十类,行使滑动窗口举行数据采样,一个样本大小为1024,每一类缺陷有1000个样本,总共10000个样本,输入数据方式为10000x1024,至关于1024个变量,标签付与one-hot编码,参数调解:ga妹妹a:责罚参数(自己调参),kernel:核函数(自己遴选)sigma:核函数宽度(自己调参)
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k均值聚类的扩展,带核函数的k均值聚类以及多核k均值聚类
2023/3/23 18:03:55 2KB 科研
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支持向量机SVM和核函数的MATLAB法式集。
支持向量机SVM和核函数的MATLAB法式集
2015/11/25 3:26:43 4.34MB 支持向量机 SVM 核函数 MATLAB
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支持向量机SVM求解鸢尾花分类成绩,分别用rbf、poly、linear核函数求解
2020/1/12 19:11:05 4KB SVM 支持向量机 核函数
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作为低秩矩阵逼近在图像处理中具有广泛的应用,其目的是根据退化图像的自类似性得到低秩矩阵来对图像进行去噪,如在计算机视觉和机器学习.低秩矩阵近似方法一般可分为两类,低秩矩阵分解(LowRankMatrixFactorization,LRMF)方法和核范数最小化(NuclearNormMinimization,NNM)方法。
2018/11/18 20:57:52 47KB 源代码 实用
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中国科学技术大学汪增福模式识别课程课件。
第一章为绪论。
第二章引见统计模式识别中的几何方法,着重引见特征空间的概念和相关分类器的设计方法。
第三章引见统计模式识别中的概率方法,着重引见最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器以及概率密度函数的参数估计和非参数估计等。
第四章讨论典型分类器错误概率的计算问题。
第五章讨论无监督情况下的模式识别问题,着重引见几种典型的聚类算法:基于分裂的聚类方法、基于合并的聚类方法、动态聚类方法、基于核函数的聚类方法和近邻函数值聚类方法等。
第六章讨论结构模式识别问题,给出几种典型的文法规则和与之相关联的识别装置,包括有限状态自动机、下推自动机和图灵机等。
最后,在第七章对全书进行总结。
2021/11/8 11:51:08 25.28MB 中科大 汪增福 模式识别课件
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡