原文:混沌分形之逻辑斯蒂(Logistic)映射系统

前几天,有个同事看到我生成的一幅逻辑斯蒂分岔图像后,问我: 这是咪咪吗 我回答: 淫者见淫。 好吧,这里将生成几种分岔映射图形,包括逻辑斯蒂映射系统,正弦映射系统和曼德勃罗映射系统。实际上这几种图形算不上分形,只不过它与我写的其他分形对象使用相同的基类,所以也将其列入混沌分形的范畴。 关于基类FractalEquation的定义及相关软件见:混沌与分形 逻辑斯蒂映射系统 调节下参数后的图形: 正 ...

2014-11-06 07:12 6 8249 推荐指数:

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逻辑logistic)回归深入理解、阐述与实现

第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的。 Y ...

Thu Dec 18 01:33:00 CST 2014 1 45203
逻辑回归

逻辑回归(logistic regression,又称“对数几率回归”)是经典的分类方法。虽然名字中包含回归,但它被用来分类。 逻辑分布 设 \(X\) 是随机变量,\(X\) 服从逻辑分布是指 \(X\) 的概率分布函数 \(F(x)\) 和概率密度函数 \(f(x ...

Mon Nov 05 05:39:00 CST 2018 0 2964
机器学习 | 算法笔记- 逻辑回归(Logistic Regression)

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录    k近邻(KNN)    决策树    线性回归    逻辑回归    朴素贝叶    支持向量机(SVM ...

Mon Mar 11 01:55:00 CST 2019 1 4045
deep learning (六)logistic逻辑)回归中L2范数的应用

zaish上一节讲了线性回归中L2范数的应用,这里继续logistic回归L2范数的应用。 先说一下问题:有一堆二维数据点,这些点的标记有的是1,有的是0.我们的任务就是制作一个分界面区分出来这些点。如图(标记是1的样本用+表示,0的用红点表示): 这其实是一个二分类问题,然后我们就想 ...

Sat Dec 27 22:34:00 CST 2014 0 2621
逻辑回归模型

http://blog.csdn.net/hechenghai/article/details/46817031 主要参照统计学习方法、机器学习实战来学习。下文作为参考。 第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重 ...

Sun Jan 03 19:07:00 CST 2016 0 2204
混沌分形

混沌分形理论的关系密切,混沌中有时包容有分形,而分形中有时又孕育着混沌分形更注重形态或几何特性,图形的描述。混沌偏重于数理的动力学及动力学与图形结合的多方位的描述和研究。分形则更看中有自相似性的系统混沌涉及面似乎比分形更广,对所有的有序与无序,有序与有序现象都感兴趣。特别是混沌中 ...

Mon Nov 03 15:40:00 CST 2014 3 7313
matlab练习程序(logistic混沌映射

Logistic映射是一个一维混沌映射,差分方程如下: X(n+1)=X(n)*μ*(1-X(n)) μ∈[0,4] X∈[0,1] u为logistic控制参数,取值为[0,4],x取[0,1]时,系统处于混沌状态。 该系统在保密通信领域有所应用。 代码如下: 结果如 ...

Sun Dec 05 04:36:00 CST 2021 0 3848
混沌分形之迭代函数系统(IFS)

IFS是分形的重要分支。它是分形图像处理中最富生命力而且最具有广阔应用前景的领域之一。这一工作最早可以追溯到Hutchinson于1981年对自相似集的研究。美国科学家M.F.Barnsley于1985年发展了这一分形构型系统,并命名为迭代函数系统(Iterated Function ...

Fri Nov 07 14:39:00 CST 2014 1 3884
 
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