摘要: 使用 min 函数指定访问的最终位置,本质上是增加一个条件判断:done = false;batch_size = 10000;idx = 1;while ~done idx_end = min(idx+batch_size, size(x, 2)); b... 阅读全文
posted @ 2017-04-06 16:26 未雨愁眸 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用 min 函数指定访问的最终位置,本质上是增加一个条件判断:done = false;batch_size = 10000;idx = 1;while ~done idx_end = min(idx+batch_size, size(x, 2)); b... 阅读全文
posted @ 2017-04-06 16:26 未雨愁眸 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Normalization的方法 matlab 工具函数(三)—— normalize(归一化数据)1. 加载指定标准差的噪声im_clean = double(imread('Lena512.png'));sigma = 25;im_noisy = im_clean... 阅读全文
posted @ 2017-04-06 16:11 未雨愁眸 阅读(222) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: Normalization的方法 matlab 工具函数(三)—— normalize(归一化数据)1. 加载指定标准差的噪声im_clean = double(imread('Lena512.png'));sigma = 25;im_noisy = im_clean... 阅读全文
posted @ 2017-04-06 16:11 未雨愁眸 阅读(499) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: matlab 当前支持的弱学习器(weak learners)类型分别为:‘Discriminant’‘knn’‘tree’ 可通过 templateTree 定义;1. fitcensemble:用于分类问题的集成学习框架Mdl = fitcensemble(Tbl... 阅读全文
posted @ 2017-04-06 14:56 未雨愁眸 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: matlab 当前支持的弱学习器(weak learners)类型分别为:‘Discriminant’‘knn’‘tree’ 可通过 templateTree 定义;1. fitcensemble:用于分类问题的集成学习框架Mdl = fitcensemble(Tbl... 阅读全文
posted @ 2017-04-06 14:56 未雨愁眸 阅读(1827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 分段函数的统一考虑如下的一个分段函数:ft(x)={exp(−αt)exp(αt)ht(x)=g(x)ht(x)≠g(x)已知 ht(x),g(x) 均 ∈{−1,1},所以 ht(x)=g(x) 其实表示的是二者同号,同号的含义正在于相乘为正。ft(x)=ex... 阅读全文
posted @ 2017-04-06 11:22 未雨愁眸 阅读(541) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 分段函数的统一考虑如下的一个分段函数:ft(x)={exp(−αt)exp(αt)ht(x)=g(x)ht(x)≠g(x)已知 ht(x),g(x) 均 ∈{−1,1},所以 ht(x)=g(x) 其实表示的是二者同号,同号的含义正在于相乘为正。ft(x)=ex... 阅读全文
posted @ 2017-04-06 11:22 未雨愁眸 阅读(224) 评论(0) 推荐(0) 编辑