Logistic映射是一個一維混沌映射,差分方程如下: X(n+1)=X(n)*μ*(1-X(n)) μ∈[0,4] X∈[0,1] u為logistic控制參數,取值為[0,4],x取[0,1]時,系統處於混沌狀態。 該系統在保密通信領域有所應用。 代碼如下: 結果如 ...
logistic模型能夠對數據進行二分類。 比如我們有兩組二維空間數據,最終要求的是一個分類直線,可以設定為計算w w x w y 這樣的直線。 問題就變為了如何求w的問題。 網上有很多推導,這里就不推導了,不過還是要寫幾個關鍵公式。 可以設定logistic函數為: 設定損失函數為: 對J中w求導得到迭代方向: 然后不斷迭代就行了: 下面代碼中y就是data :, ,即我們的標簽項 x就是dat ...
2021-03-02 22:51 0 492 推薦指數:
Logistic映射是一個一維混沌映射,差分方程如下: X(n+1)=X(n)*μ*(1-X(n)) μ∈[0,4] X∈[0,1] u為logistic控制參數,取值為[0,4],x取[0,1]時,系統處於混沌狀態。 該系統在保密通信領域有所應用。 代碼如下: 結果如 ...
對已標記數據分類: 對測試數據分類: ...
注:這里的練習鑒於當時理解不完全,可能會有些錯誤,關於神經網絡的實踐可以參考我的這篇博文 這里的代碼只是簡單的練習,不涉及代碼優化,也不涉及神經網絡優化,所以我用了最能體現原理的方式來寫的代碼。 激活函數用的是h = 1/(1+exp(-y)),其中y=sum([X Y].*w)。 代價函數 ...
圖片福利: 參考: 1.Sergios Theodoridis and Konstantinos Koutroumbas."Pattern Recognition"( ...
K最鄰近密度估計技術是一種分類方法,不是聚類方法。 不是最優方法,實踐中比較流行。 通俗但不一定易懂的規則是: 1.計算待分類數據和不同類中每一個數據的距離(歐氏或馬氏)。 2.選出最小的前K數據個距離,這里用到選擇排序法。 3.對比這前K個距離,找出K個數據中包含最多的是那個類的數據 ...
參考: 1.http://read.pudn.com/downloads102/ebook/420359/chapter%203/3.doc ...
BFGS和DFP都是擬牛頓法,和高斯牛頓法不同的地方是不用直接求黑塞矩陣了,而BFGS又比DFP算法有更好的數值穩定性。 算法步驟如下: 1. 給一個待求參數的初始值x(1)。 2. 給定H(1 ...
PSNR,峰值信噪比,通常用來評價一幅圖像壓縮后和原圖像相比質量的好壞,當然,壓縮后圖像一定會比原圖像質量差的,所以就用這樣一個評價指標來規定標准了。PSNR越高,壓縮后失真越小。這里主要定義了兩 ...