isodata的matlab代码博客 ML-DL Machine learning and deep learning notes, practice, formula derivation. 这个项目是我的学习笔记，内容还在完善中。如果遇到图片无法显示，可以下载后查看。 目录 数学基础 机器学习 该部分以《视觉机器学习二20讲》为主线，扩展内容增加公式推导步骤。 K-means K-means++ 算法 ISODATA 算法 Kernel K-means 二分K-means聚类 回归学习 线性回归模型 多项式回归模型 主成分回归模型 自回归模型 核回归模型 决策树学习 ID3 算法 C4.5 算法 SLIQ 算法 SPRINT 算法 贝叶斯学习 朴素贝叶斯模型 层级贝叶斯模型 增广贝叶斯学习模型 基于Boosting技术的朴素贝叶斯模型 贝叶斯神经网络模型 EM算法 EM算法的快速计算 未知分布函数$P_i(y_i)$的选取 EM算法收敛性的改进 梯度提升算法 Boosting Adaboost SVM 软间隔 硬间隔 核技巧 SMO算法 深度学习 反向传播 正则化 优化求解算法 卷

机器学习代码编写 机器学习算法的数学推导和纯Python代码实现。

matlab提取轮廓代码for循环matlab_utilities 用于从大气数据中读取、分析和导出数量的简短 MATLAB 函数。 存货： WRF UTILITIES read_wrf_full.m 在给定的时间间隔内读取 WRF NetCDF 输出，并在给定文件路径和名称、变量名称、开始时间索引和时间间隔的情况下提取完整的 3D 字段。 检测场是否交错并将其取消交错到质量点。 用于“新”MATLAB NetCDF 库，已在 R2014a 版上测试。 read_wrf_height.m 在给定的时间索引处读取 WRF NetCDF 输出，并在给定文件路径和名称、变量名称、时间索引和高度的情况下提取插入到您选择的高度（以米为单位）的二维字段。 检测场是否交错并将其取消交错到质量点。 用于“新”MATLAB NetCDF 库，已在 R2014a 版上测试。 雷达实用程序 get_cfradial_filenames.m cfrad NetCDF 文件的名称基于不均匀间隔的时间间隔。 这从我创建的一个简短的 python 脚本创建的文本文件中读取这些名称。 用于在 MATLAB 中打开 c

雷达探测极坐标系(AER)与地球等经纬度坐标系(GEO) 图1中，O为地心，OD为地球半径R， A为雷达架设点，AD为雷达架设高度h，雷达探测水平面为AF，B为雷达探测的任意一点。 雷达探测极坐标系的三个参数为r,θ,δ。 雷达探测拟直角坐标系的三个参数为X,Y,H，其中H为距地面的高度。 记雷达探测任意一点B，在雷达探测极坐标系下表示为B(r,θ,δ)，在雷达探测拟直角坐标系下表示为B(X,Y,H)。 下面推导由B(r,θ,δ)到B(X,Y,H)的转换公式。 根据图1中的直角三角形∆OBC可知

AUC的计算公式推导1

内容概要：ubermag官网上的文档，该文档里面包含交换能，各向异性能，界面/体DMI能等能量项的推导过程，以及这些能量相互竞争导致对一维的布洛赫和奈尔型畴壁和二维的布洛赫和奈尔型斯格明子的影响。 读者要求：文档中式子的推导涉及到基本的矢量分析技巧，以及变分法。

对流体中声波波动一维、二维、三维波动方程进行了详细推导，并介绍了散度，旋度的定义及在推导过程中的应用

详细介绍三相电机和储能换流器设备中使用的坐标变换理论，Clark变换和Park变换。该理论旨在将三相电信号转换为直流信号，再通过PID控制实现其无差反馈跟踪。本报告详细介绍理论的推导过程及变换的数学含义，明确理论的成立条件，并结合作者的工作中的应用，介绍实际应用的具体实现步骤。

13.5 区间估计原理 区间估计与点估计不同，它寻求一个区间，该区间以一定的概率保证真正的总 体参数值包含在其中，当然，对于一个特定的样本，它可能包含参数真值，也可 能不包含。 *============================begin================================= capt prog drop bb prog bb drawnorm x,n(100) m(5) sds(10) d clear /*生成一个均值u=5,标准差o=10的正态随机变量样本，样本容量为100*/ quietly sum x end ***将上述抽样试验进行100次，得到100个样本均值mean和标准差sd simulate mean=r(mean) sd=r(sd), reps (100) nodots: bb g n=_n *在已知总体方差前提下（总体标准差为10），求100个子样本95%的置信区间 g zlow=mean-invnorm(0.975)*10/sqrt(100) g zhigh=mean+invnorm(0.975)*10/sqrt(100) *在总体方差未知的前提下，用样本标准差sd替代，需要借助t统计量 g tlow=mean-invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) g thigh=mean+invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) *考察总体均值是否在子样本的95%置信区间内，如不在则标记为1，否则为零 g zsign=(zlow<5& zhigh>5)

匀变速直线运动相关公式与推导全解.docx