前几天主要更新了一下机器学习的相关理论，主要介绍了感知机，SVM以及线性判别分析。现在用代码来实现一下其中的模型，一方面对存粹理论的理解，另一方面也提升一下代码的能力。本文就先从线性判别分析开始讲起，不熟悉的可以先移步至线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA） - Zhib
一、数列的定义 如果按照某一法则，对每个n∈N+，对应着一个确定的实数xn，这些实数xn，按照下标n从小到大排列得到的一个序列： x1，X2，x3，…，xn，… 就叫做数列，简记为数列{xn}。数列中的每一个数叫做数列的项，第n项xn叫做数列的一般项(或通项)。 数列{xn}可以看作自变量为正整数n的函数：xn
教程不断更新中：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第19章 emWin6.x的2D图形库之绘制图形（含二维码和条形码） 本期主要讲解2D图形库的图形绘制，包括绘制多边形，绘制圆，绘制椭圆，绘制弧线，绘制线图，绘制饼图。本章节的例子不用在开发板上面做调试，直接用e
★★★ 个人博客导读首页—点击此处 ★★★ 环境aarch64的交叉编译器 我们将C语言翻译成汇编代码，来看volatile关键字的作用 我们先看一段C语言代码 void udelay(uint64_t usec) { uint64_t start, cnt, delta,freq; volatile uint64_t delta_us = 0; //------
1、 在kernel中调用__dma_flush_range，底层是如何操作的呢？ /* remove any dirty cache lines on the kernel alias */ __dma_flush_range(ptr, ptr + size); /* * __dma_flush_range(start, end) * - start - virtual start address of region * - end - virtual end ad
（1） static int x; //static int y = 10; //int z; //int w = 20; int main() { int s = 200; x = 100; s=s+x; // s=s+y; // z=100; // s=s+z; // s=s+w; return 0; } hehezhou@buildsrv-165:~/workspace/test/t
我们从汇编来看，各种变量在内存中的存放位置 1、使用交叉编译器将C语言转换成汇编 写一个C语言程序： static int x; static int y = 10; int z; int w = 20; int main() { int s; s=x; s=y; s=z; s=w; return 0; } (arm32)
文章目录 1、save/restore函数的定义 （1）、el1_sysregs_context_save //保存系统寄存器 （2）、el1_sysregs_context_restore //恢复系统寄存器 （3）、restore_gp_registers_eret //保存通用寄存器 （4）、save_gp_registers //恢复通用寄存器 （5）、fpregs_context_save //保存浮点型寄存器 （6）、
Math.abs(x) //返回数x的绝对值 Math.abs(1) // 1 Math.abs(0) // 0 Math.abs(-1) // 1 Math.ceil(x) // 对数x进行上舍入(返回大于x的最小整数) Math.ceil(1.2) // 2 Math.ceil(0.3) // 1 Math.ceil(-1.2) // -1 Math.floor(x) // 对数x进行下舍入(返回小于x的最大
MATLAB实验 部分代码 x=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1];y=[-0.447,1.978,3.28,6.16,7.08,7.34,7.66,9.56,9.48,9.30,11.2];for n=1:9 f=polyfit(x,y,n); for i=1:n+1 %answer矩阵存储每次求得的方程系数，按列存储 answer(i,n)=f(i); end x0
第一部分 原理 函数：F(x,y)=ax+by+c=0; (x0,y0），(x1,y1）是两个端点 1.当K>1时，y作为自变量，求x，则： a=y0-y1 b=x1-x0 d0=2b+a; 从(x0,y0）起点开始：每次y++ 若d0>0,则取中点左边的点，下一个点的d=d0+2(a+b); d0<0,则取中点右边的点，下一个点的d=d0+2b; 重复直到终点。（PS：竖着看图） 例子： 从(
gm（1，1） % x0=[3 5 1 2 7]; % n=length(x0); % x1=cumsum(x0); % t1=x1; % for k=2:n % t1(k)=(x1(k)+x1(k-1))/2;%z1是x1的上午紧邻均值生成数列 % end % for k=2:n % y(k-1)=x0(k); % end % for k=2:n % z1(k-1)=t1(k); % end % z1=z1'; % fai=[-z1 ones(n-1,1)]; % t
模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）有一张特别经典的图，用于说明SA算法为何能跳出局部最优解，找到全局最优解。在写论文是必须要有原图和可编辑的原始文件，网上找了好久都没找到代码，在此记录一下。 假定初始解为左边蓝色点A，模拟退火算法会快速搜索到
文章目录 前言一、数学原理二、代码实现1.Armjio非精确线搜索求步长2.FR共轭梯度法 附录 前言 多元函数的求解使我们生活中常见的一些问题的缩影，对于多元函数极小点的解法，我们可以利用最优化中的相关算法来求解，本文采用 MATLAB 程序，利用 FR 非线性共轭梯度算法求解 Rose
牛顿迭代法（Newton's method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。 示例1：求解平方根 先来看如何用牛顿迭代法求解5的平方根。在计算器上的结果是2.236067… 问题可以看作解方程x2=5，下
曲线构图的目标是根据f’(x)和f’’ (x)画出原函数f(x)的图像。 原函数：f(x) = 3x-x3 f’(x) = 3-3x2 f’’(x) = -6x 函数的凹凸性 前提是：设f(x)在[a,b]上连续，在(a,b)内具有一阶和二阶导数。 如果函数f’(x) > 0，则f(x)在(a,b)内是递增的；如果f’(x) < 0
线性近似 假设一般函数上存在点(x0, f(x0))，当x接近基点x0时，可以使用函数在x0点的切线作为函数的近似线。函数f(x)≈f(x0)+f'(x0)(x- x0)即称为函数f在x0点的线性近似或切线近似。 f(x) ≈ f(x0) + f'(x0)(x- x0) 公式来源 导数的定义： 左右两边
什么是导数 导数是高数中的重要概念，被应用于多种学科。 从物理意义上讲，导数就是求解变化率的问题；从几何意义上讲，导数就是求函数在某一点上的切线的斜率。 我们熟知的速度公式：v = s/t，这求解的是平均速度，实际上往往需要知道瞬时速度： 当t趋
文章目录 汽车简化动力学模型机械网络图MATLAB程序 汽车简化动力学模型 机械网络图 总阻抗为： 式中， 则有响应： 即可得到机组的稳态响应x1 (t)： 求稳态响应 x0（t）： 即为： 知道了稳态响应x0 (t)，求稳态响应x2，x3，根据网络图，由点x2，x3处满足如下力平衡条件： 通过Matlab软件编好
拉格朗日插值原理 已知，以及X对应的通过公式 得到若干个基函数，再将每个基函数乘以对应的后相加 从上式可以看出，当时，；而当时， 即满足条件 最终可以得到下式，可以看出，该多项式函数必然通过所有的节点，而这也是所有插值函数的一个特点 为方便书写，我们引入记号 则不难得到
main.m clear; clc; x=[25 40 50 60]; y=[95 75 63 54]; xh=70; lagrange(x,y,xh) lagrange.m function yh=lagrange(x,y,xh) n = length(x); m = length(xh); p = zeros(n,m); for k = 1:n t = ones(n,m); for j = 1:n if j~=k if
方法一：Gauss列主元消去法 function [x]=gauss(A,b) n=size(A,1);x=zeros(n,1); for k=1:n-1 %looking for column max and exchange rows Max=abs(A(k,k));MaxIndex=k; for u=k+1:n if(abs(A(u,k))>Max)
如何在图片中添加一个注解呢？ 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 x = np.linspace(-3,3,50) 5 y = 2*x+1 6 7 plt.figure(num=1,figsize=(8,5),) 8 plt.plot(x,y) 9 10 ax = plt.gca() 11 ax.spines['right'].set_color('none'
【计算方法数值分析】插值问题 1、 拉格朗日插值 function f=agui_lagrange(x0,y0,x) %x0为节点向量，y0为节点上的函数值，x为插值点，f返回插值 n=length(x0); m=length(x); format long s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=k p=p*(x-x0(j))
Alpha #001 （点击标题查看） Alpha #002 (-1 * correlation(rank(delta(log(volume), 2)), rank(((close - open) / open)), 6)) 因子函数说明： 1、 含义：x 和 y两个变量过去 d 天的相关系数。取值范围为：[-1,1]。 2、rank（x） 含义：股票的排名。输入值向量x为股票向量，若输入值含NAN，则NAN
