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posted @ 2019-01-01 15:06 shensobaolibin 阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: KT点的求解 满足K-T条件的点即为K-T点 K-T条件 求解方法是根据k-t条件列出方程组,然后通过讨论λ是否为0去求解方程组 其中的(λ1,λ2,λ3,,,,,λn)称为乘子 阅读全文
posted @ 2019-01-01 14:19 shensobaolibin 阅读(12498) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 坐标轮换法 对于n维最优化问题 有初始点x1 沿着n个方向(坐标轴的方向)不断做一维搜索 得到xn+1 对于x1沿着 xn+1 - x1的方向做一维搜索得到 xn+2 xi+1 = xi + α*di 当xin+1满足某一终止准则时,停止算法,否则继续迭代下去 正交程度和共轭程度 正交程度 对于两个 阅读全文
posted @ 2018-12-31 11:35 shensobaolibin 阅读(531) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 典型序列: 信源有p个编码,,,,每个编码有一个出现的概率 那么对于这个信源发出的n长序列 一共有pn个n长序列 其中有一小部分,出现的概率较大,称为典型序列 其他的序列,出现的概率特别小,称为非典型序列 计算典型序列的概率: 2-N(H(x) + ε) <= p <= 2-N(H(x) - ε) 阅读全文
posted @ 2018-12-27 20:48 shensobaolibin 阅读(2066) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目的: 使用主成分分析,将数据降维,并尽量减少各个数据之间的相关性 主成分分析主要就是把有相关性的特征合并到一起 做法: 求出数据的协方差矩阵Σ 求出Σ的特征向量(λ1,λ2,,,,,,λn) 求出λi对应的特征向量Ui Ui就是第i个主成分的系数了,,,,第i个主成分就是Ui * X 第i个主成分 阅读全文
posted @ 2018-12-23 19:39 shensobaolibin 阅读(827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 聚类分析是一个迭代的过程 对于n个p维数据,我们最开始将他们分为n组 每次迭代将距离最近的两组合并成一组 若给出需要聚成k类,则迭代到k类是,停止 计算初始情况的距离矩阵一般用马氏距离或欧式距离 个人认为考试只考 1,2 比较有用的方法是3,4,5,8 最喜欢第8种 距离的计算 欧式距离 距离的二范 阅读全文
posted @ 2018-12-23 14:53 shensobaolibin 阅读(1891) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2018-12-22 16:17 shensobaolibin 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: I(x,y)就是互信息 知道这个图,就能知道大部分互信息的性质了 阅读全文
posted @ 2018-12-22 15:34 shensobaolibin 阅读(242) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2018-12-20 18:13 shensobaolibin 阅读(52) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2018-12-20 16:16 shensobaolibin 阅读(38) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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