LDA算法的主要优点有： 在降维过程中可以使用类别的先验知识经验，而像PCA这样的无监督学习则无法使用类别先验知识。 LDA在样本分类信息依赖均值而不是方差的时候，比PCA之类的算法较优。 LDA算法的主要缺点有： LDA不适合对非高斯分布样本进行降维，PCA也有这个问题。 LDA降维最多降到类别数 ...
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2018-10-02 17:50:31
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A：辣鸡题。搜索怎么这么难啊。不会啊。 B：裸的高斯消元，看起来可以优化到n2。 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> u ...
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2018-10-02 13:58:23
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1、生成高斯分布的随机数 导入numpy模块，通过numpy模块内的方法生成一组在方程 周围小幅波动的随机坐标。代码如下： 运行上述代码，输出图形如下： 2、采用TensorFlow来获取上述方程的系数 首先搭建基本的预估模型y = w * x + b，然后再采用梯度下降法进行训练，通过最小化损失函 ...
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2018-10-01 01:11:29
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#include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std;using namespace cv; //均值滤波模糊处理int demo_blur(){ char win1[] = "window1"; char win2 ...
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2018-09-30 21:52:13
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题意： 一个矩形区域被分成 m*n 个单元编号为 (1, 1)至 (m, n)，左上为 (1, 1)，右下为(m, n)。给出P(k)i,j，其中 1 ≤ i ≤ m，1 ≤ j ≤ n，1 ≤ k ≤ 4，表示了 (i, j)到 (i+1, j)，(i, j+1)，(i-1, j)，(i, j-1 ...
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2018-09-30 21:26:50
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Hector slam： Hector slam利用高斯牛顿方法解决scan-matching问题，对传感器要求较高。 缺点：需要雷达（LRS）的更新频率较高，测量噪声小。所以在制图过程中，需要robot速度控制在比较低的情况下，建图效果才会比较理想，这也是它没有回环（loop close）的一个后 ...
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2018-09-30 12:43:14
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本文来自 lhfl911 的CSDN 博客 ，全文地址请点击：https://blog.csdn.net/lhfl911/article/details/52663780?utm_source=copy ...
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2018-09-27 22:13:48
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原文:wpf 实现实时毛玻璃（live blur）效果 I2OS7发布后，就被它的时实模糊吸引了，就想着能不能将这个效果引入到我们的产品上。拿来当mask肯定会很爽，其实在之前也做过类似的，但是不是实时效果，是死的，只是截图然后模糊，当背景，效果可想而知。 然后就想着自己做实时滤镜， 自己写了高斯模... ...
%列主元高斯消去法 %by wu penghao A=rand(10,10); b=rand(10,1); x_c=A\b; %真实值 x=zeros(10,1); n=length(A); %消去过程 for k=1:1:n-1 max=abs(A(k,k)); m=k; for i=k:1:n ... ...
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2018-09-25 11:30:37
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%计算方法No.1 %20180916 by wupenghao %高斯消去 %！！！循环中的步长一定要设置准确，+1和-1等，一定要注意！！！ A=rand(10,10); b=rand(10,1); x=A\b; %消元 cof=zeros(10,1); root=zeros(10,1); fo... ...
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2018-09-25 11:30:14
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