图像的均方误差的matlab代码 机器学习第一次作业 机器学习平台python和matlab的熟悉 1 问题描述 1 用python或者matlab编写一个KNN分类器 训练集为semeion_train.csv 测试集为semeion_test.csv 计算在测试集上的错误率（k = 1 3 5 7） 2 选做 在训练集上划分一个交叉验证集（可以是训练集数据的20%左右），利用交叉验证选择k值 画一个以k值为x轴，交叉验证集错误率为y的曲线 3 本次实验的简要介绍 实验内容 本次实验使用kNN算法实现手写数字的识别。数据有256个特征值，代表了一个16*16的位图的像素值，0为无像素，1为存在像素。利用python PIL做出其中各个数字的典型图像如下所示： kNN算法简介 kNN算法是一种监督学习算法。假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已经确定。分类是对于新的类别，根据其最相近的k个邻居的类别，通过多数表决的方式进行预测。利用训练集对特征空间进行分类划分，并作为其分类的模型。 2. 解决方法 1 解决思路 计算待分类点与已知类别的点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与待分类

雅各比迭代matlab代码新元 随机异步随机梯度下降 s文件夹包含随机的Jacobi原型代码和用于生成算法收敛图的脚本。 阅读文件SETTING-UP，以获取有关下载哪些库，在何处找到代码以及如何构建和运行所有内容的说明。 文件matrices / matrix_list.txt包含代码在其上运行的矩阵的列表。 编辑文件以更改列表（如果需要），然后运行 cd矩阵./download.sh 下载所有矩阵并为其生成右侧向量。 要在所有矩阵上运行该算法，请执行以下操作。 cd数据./produce_data.sh 这会将算法的输出保存在data /文件中。 运行该算法的线程数在data / produce_data.sh中定义。 您可以使用的data / produce_data.sh中的另一个变量是MIS_PER_EPOCH。 它定义为在评估剩余范数之间进行的主要迭代（n步序列）的次数。 增加它会减少每个时期的启动/关闭开销，但也会降低收敛图的分辨率。 使用脚本data / make_plot.m生成图。 从Matlab运行： cd data; MIS_PER_EPOCH = 1; mak

ELES模型Matlab代码电动自行车/电动脚踏车的高级范围估计 介绍 此 simulink 模型旨在为电动自行车/电动脚踏车的能量需求建模 安装 此模型至少需要MATLAB-SIMULINK版本R2016a 。 需要工具箱：基本的内置工具箱就足够了 描述 代码 run_sim.m是需要从MATLAB运行的主文件。 run_sim.m还运行文件prepare_sim ，它提取 .gpx 数据作为高程和 x , y 信息的时间序列分布。 loadgpx.m是为该项目的信息需求服务的特定实现。 这不是通用实现，而是用于演示。 但是，程序员可以扩展它以满足他们的需求。 track是一个 Nx6 数组，其中每一行都是一个轨迹点 Columns 1-3是 X、Y 和 Z 坐标 Column 4是轨迹点与其前身之间的距离（以公里为单位） Column 5是以公里为单位的累积轨道长度 Column 6是跟踪点与其前一个点之间的斜率，以百分比 (%) 表示。 plot_track根据从 .gpx 文件解密的 x、y 和高程信息绘制路线的基本 3D 图。 ebike.slx simulink 文件，其中

hmm模型matlab代码Mattia的ML工具 高斯混合模型，隐马尔可夫模型和相关算法的另一个Matlab实现。 为学习而构建，用于下面引用的我的HRI'18论文。 该代码使用了Tom Minka的两个库： 快速安装： 光速： 详细： 高斯混合模型（GMM）：概率，梯度和熵计算 HMM：HMM的推理和学习（MLE，仅针对多元正态发射概率的MAP） 部分HMM（PHMM）：推理和学习（MLE，MAP仅针对多元正态发射概率） 多元正态分布（MVN）：MLE，MAP，后验预测，熵计算，梯度评估 多元T学生分布（MVST）：用于MVN的后验，拉普拉斯近似 分类分布：推理和学习（MLE，MAP） Dirichlet分布：推理和学习（MLE，Weigthed MLE，熵，KL散度） 数值稳定：对数概率空间实现 参考： 拉卡（Racca），马蒂亚（Mattia）和基尔基·维尔（Kyrki Ville）。 “针对时间任务模型的主动机器人学习。” 2018年ACM / IEEE人机交互国际会议论文集，纽约，纽约，美国，2018年，第123–131页。 汤姆敏卡。 “估计Dirichlet分布。” 技术

幅移键控（ASK）调制和解调通过用户给定的输入进行，并且此代码不需要任何其他工具箱。

88行matlab拓扑优化代码托斯 高效的51行Matlab代码，用于拓扑优化。 TOSSE（相同尺寸元素的拓扑优化）是用于2D和3D拓扑设计问题的Matlab代码。 该代码使用称为TOP88的经典88行代码作为基础，以开发一种硬0-1进化算法，该算法在每次迭代时都将元素杀死。 新代码由51行组成，并且不牺牲任何可读性，因此它对于想要接触该领域的从业人员很有用。 该算法显示出优于TOP88的平均范围和几乎没有棋盘格图案的结构的效率。 有关理论和数值结果的更多详细信息，可以查看以下文章： 用法 在此项目中，可以使用三个代码： tosse.m tosse_cant.m tosse3d.m 第一个是Messerschmitt-Bolkow-Blohm（MBB）光束的拓扑优化代码。 可以通过在Matlab终端中键入以下命令来启动代码： tosse(nelx,nely,volfrac,mu) 其中nelx是在x轴元素的数量， nely是在y轴上的元素数， volfrac是在最终的设计和所需的体积mu在所述体积降低参数。 一个实际的呼叫示例是： tosse(180,60,0.5,0.97) 对于1

dlt算法matlab代码摄影测量 该存储库保存了我有关摄影测量基本任务的实验 基本单应性数学 该代码包含对线和点的单应性表示形式的基本转换 全景图 在本实验中，我将一个对象的3张图片拼接为一张全景图片。该实验包括以下步骤 围绕共同的投影中心转动相机以拍摄3张输入照片，从而使3张图像没有视差 通过选择3个图像中的特征点（它们都在同一平面上）来执行对应分析。 这些特征点将用于估计从一个图像到另一个图像的单应性变换。 使用SVD估计单应性。 最后，将图像一校正到图像2的平面，然后将校正后的图像2-3再校正一次到图像3的平面。 相机校准 此实验是关于使用直接线性变换（DLT）进行的相机校准的，该校准使用3D-2D控制点之间的对应关系估算内部和外部相机参数。 实验包括以下几个阶段。 对应分析：使用Matlab工具手动选择图像上的2D控制点。 根据我们在校准对象上绘制的图案，以代码生成相应的3D控制点。 DLT算法至少需要6个点的对应关系。 然后使用SVD分解从对应点估计投影变换。 在最后阶段，使用RQ分解对估计的投影进行分解。 RQ分解的结果包括两个矩阵：一个代表内在参数的3x3矩阵和一个代表

数学建模有关的算法代码，MATLAB的基本实现，智能算法k-means，聚类算法的代码实例，通过了解基本原理知道分类方法，通过随机生成数据来模拟，实现基本的聚类情况，可在原有代码基础上改进。

matlab代码粒子群算法基于运动的校准 Matlab方法结合运动结构和Levinson方法校准Velodyne相机系统 除了我们自己的方法外，这些脚本还使用以下代码： ICP- 另一个粒子群工具箱- Kabsch算法的实现-

Matlab代码verilog -------------如何使用此项目----------------- 1.文件结构 RC4 │ .DS_Store │ autorun_test.sh │ git_update.sh │ RC4.qpf │ RC4.qsf │ RC4.qsf.bak │ RC4.qws │ readme.md │ ├───src │ ├───arc1_4_bits_per_clock │ │ ram.v │ │ ram_tb.v │ │ rc4.v │ │ rc4_inst.v │ │ rc4_tb.v │ │ │ ├───arc2_n_bytes_per_clk │ │ ram_new_design.v │ │ rc4_new_design.v │ │ │ └───arc3_16_bits_per_2_clk └───test ├───c │ input.txt │ rc4.cpp │ ├───data │ input.txt │ output.txt │ ├───matlab │ rc4.asv │ rc4.m │ test_case_generater.m