AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversions_t，Classifier_type），有两种类型的分类器，“ Gradient_Boost”和“ Decision_tree”可以放入第4个输入中。 adaboost返回一个4元组（stump，stump_weights，errors，D_weights） 您可以使用predict（stumps，stump_weights，X_test）对训练集进行预测。 这将返回该X_test的标签数组

自适应滤波器有许多种，在这里实现了基于最小均方误差自适应滤波器

图像的均方误差的matlab代码 shape_from_metric %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%pre 这次新增了十六面体的实验，虽然现在来看并不是重点。 这次发现一个问题，虽然这问题之前就说过了，也就是初始化。我使用的是各边长的平均值作为初始值并取得了较好的正确率。但是这是因为之前的八面体各边长度相差不大。这次在创建凸多面体时新加了一个功能，即控制上下两个顶点到x-y平面的距离，令其为rand(1)z+1，z为用户指定的。 然后调整z。 对于十六面体，当z=1时，正确率为100%；当z=10，正确率为85%；当z=100时，正确率为45.6%；当z=1000时，正确率为3%。 对于八面体，结果就更差了，当z=1时，正确率为97.5%；当z=10时，正确率仅为8.4%；当z=100时，正确率为1.7%。 只所以当z增大时正确率会降低是因为初始值取的不好，即各边长的平均值作为初始值可能并不是一个好的选择。但是从另一个角度来看，由于只知道边长，故也想不出更加好的初始化作为对角线长度。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%pre 上次之所以正确率这么低主要是代码写错了。

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无线传感器网络中基于距离的定位算法的误差分析

误差处理 2 DESIGN TEAM WORK REPORT 客户战略 客户战略 误差产生原因分析 误差减小方法 传感器数据优化 误差产生原因分析 传感数据的采集的误差是客观存在的，根据误差产生的原因和性质，有系统误差和偶然误差两大类。 误差产生原因分析 1 又称可测误差，通常是在传感器数据采集过程中产生的，对结果的影响比较固定。系统误差产生的原因有： 系统误差 设备误差 方法误差 操作误差 误差产生原因分析 1 偶然误差 又称随机误差，是指测定值受各种因素的随机波动而引起的误差。增加采集次数可以有效减少偶然误差。 偶然误差不能完全消除，测量结果存在随机不确定度。 减小误差方法 减小误差方法 2 (1) 选择合适的传感数据采集设备、熟悉使用方法 (2) 增加传感数据采集次数 (3) 减小系统误差 传感器数据优化 传感器数据优化 3 传感数据结果优化就是从原始数据中求出被测量的最佳估计值，并最终表示出正确的结果。 测量结果的表示 测量结果表示为一定的数值和相应的计量单位。例如，20mA、5V等。 传感器数据优化 3 有效数字是指它的绝对误差不超过末位数字单位的一半时，从它最左端一位非零数

题目 最小平方误差算法（LMSE）1．1 题目的主要研究内容 （1）30组的主要任务描述：利用课堂所讲授的最小平方误差算法，通过手动推演与python来得到如下题目的最终结果（2）：自己工作的主要描述：利用python进行推演，PPT制作 1．2 题目研究的工作基础或实验条件软件环境：语言：python IDLE：pycharm 引用库：numpy1．3 设计思想利用 python 中自带的 numpy 库（一种开源的数值计算扩展），实现矩阵的相关运算，例如可计算伪逆矩阵；题目 最小平方误差算法（LMSE）1．1 题目的主要研究内容 （1）30组的主要任务描述：利用课堂所讲授的最小平方误差算法，通过手动推演与python来得到如下题目的最终结果（2）：自己工作的主要描述：利用python进行推演，PPT制作 1．2 题目研究的工作基础或实验条件软件环境：语言：python IDLE：pycharm 引用库：numpy1．3 设计思想利用 python 中自带的 numpy 库（一种开源的数值计算扩展），实现矩阵的相关运

%%——————矩阵滤波器——————%% %%——————测角均方误差信噪比——————%%

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%% 近场 CBF 测角均方根误差 检测概率