------------:)----------采用MATLAB语言编程,基于梯度下降法实现多元线性回归模型,并与正规方程计算结果进行对比。
2021-11-23 10:42:22 29.87MB matlab 多元线性回归 梯度下降 正规方程
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nn束 多层感知器和三个优化器的实现:具有NAG的随机梯度下降,具有标准标准近邻束方法和 安装 首先,您需要克隆此存储库: $ git clone https://github.com/vdecaro/nn-bundle $ cd nn-bundle 使用此存储库需要安装conda 。 需要使用python3.7的新环境: $ conda create -n yourenvname python=3.7 $ conda activate yourenvname 下一步是包括将Gurobi安装到您的环境中的渠道: $ conda config --add channels http://conda.anaconda.org/gurobi 现在,您只需启动以下命令即可将所需的软件包安装到您的环境中: $ conda install --file requirements.txt
2021-11-23 09:37:43 733KB Python
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主要介绍了opencv 形态学变换(开运算,闭运算,梯度运算),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2021-11-22 14:41:54 407KB opencv 形态学变换 opencv 开运算
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适合初学用matlab编写共轭梯度法
2021-11-21 11:17:59 15KB matlab
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本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章: 第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库,本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和numpy库,不使用目前流行的各种深度学习框架,适合入门新手学习理论知识。 第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入,产生一个输出,单层感知器可以实现与门,或门以及与非门,但是不能实现异或门,异或门的实现需要借助多层感知机,这也就是说,单层感知机只能表示线性空间,而非线性空间的表示需要借助多层感知机。 第三章神经网络——基于n
2021-11-19 15:19:07 94KB mp num numpy
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我自己改的梯度向量流的matlib程序!希望对别人会有帮助!
2021-11-18 22:00:34 975KB gvf
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% 主要参考是: % 分布式多雷达架构中目标定位的功率分配策略% 罗森的梯度投影方法,经过修改以保证收敛% MS Bazaraa、HD Sherali、CM Shetty,“非线性规划:理论% 和算法”,第 2 节。 编,威利,纽约,1993 年。 %Omer CAYIR ).01.2015
2021-11-18 20:16:56 28KB matlab
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稀疏编码中涉及到的: LASSO,近端梯度优化(PGD),迭代软阈值算法(ISTA),L-Lipschitz条件,软阈值的公式推导
2021-11-18 10:33:00 95KB 稀疏编码 公式推导
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用snakes算法生成梯度向量,然后用贪心算法加上Delaunay三角剖分对向量场进行可视化
2021-11-18 00:23:12 3.53MB GVF streamline 梯度向量流 可视化
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边缘提取和边缘检测matlab程序代码 用梯度算法对图片进行边缘检测
2021-11-17 16:04:03 1KB 边缘检测 梯度算法
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