iDT-FV-for-action-recogniton iDT(mproved dense trajectories ) and Fisher Vector algorithm implement with C++ IDT + FisherVector编码 IDT 特征提取 IDT 的官方代码在这里 依赖的工具包是OpenCV2.4 和 ffmpeg. 然后编译产生 DenseTrack 可执行文件 然后就可以用这个可执行文件去提取自己的数据库视频特征啦。 注意的是产生的数据还是挺占存储空间的，所以最好压缩下。 举例： 我用的是NTU_RGB数据库，RGB模态的video.此数据库下的文件格式为： NTU_RGBD/nturgb+d_rgb_S001/videoname.avi 使用Linux下的shell 脚本：myIDT.sh 文件 Folder_A是我存放视频数据的路径 Fo

matlab 图像膨胀代码logcum_expansions 使用对数累积量的 Edgeworth 和 Cornish-Fisher 展开 此代码包与以下科学文章相关： G. Pastor、I. Mora-Jiménez、AJ Caamaño 和 R. Jäntti，“重尾数据的渐近扩展”，IEEE 信号处理。 Lett., 2016 (接受) G. Pastor、I. Mora-Jiménez、AJ Caamaño 和 R. Jäntti，“基于 Log-Cumulants 的 Edgeworth Expansion for Skew-Distributed Aggregate Interference”，IEEE Proc。 第 11 届 ISWCS，西班牙巴塞罗那，2014 年 8 月 该软件包包含计算上述文章中使用的 Edgeworth 和 Cornish-Fisher 扩展的 Matlab 代码。 文章摘要 重尾分布存在于不同现代系统的表征中。 它们捕获高分辨率成像中的采集复杂性，并从云计算基础设施和认知无线电网络中的交通轨迹中提取。 通常，不能从某个顺序开始定义这些分布的累

一、线性分类及准确率 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt path=r'F:/人工智能与机器学习/iris.csv' df = pd.read_csv(path, header=0) Iris1=df.values[0:50,0:4] Iris2=df.values[50:100,0:4] Iris3=df.values[100:150,0:4] m1=np.mean(Iris1,axis=0) m2=np.mean(Iris2,axis=0) m3=np.mean(Iris3,axis=

目录一、线性分类器理论基础二、Fisher判别1.算法描述2.推导过程3.python代码实现算法4.类间散度矩阵和类内散度矩阵4.1.类内散度矩阵4.2.类间散度矩阵4.3.总体散度矩阵三、Iris数据集实战1.数据可视化1.1 relplot1.2 jointplot1.3 distplot1.4 boxplot1.5 violinplot1.6 pairplot2.构建模型 一、线性分类器理论基础 假设对一模式X已抽取n个特征，表示为： X=（x1,x2,x3,….xn）T X=（x_1,x_2,x_3,….x_n）^TX=（x1​,x2​,x3​,….xn​）T X是n维空间的一个向量

渔民信息矩阵 FIM和经验FIM的PyTorch实施

实验报告+代码+数据集 1、掌握Fisher线性判别的基本原理 2、利用Fisher线性判别解决基本的两类线性分类问题 1、熟悉感知器算法。 2、掌握感知准则函数分类器设计方法。 3、掌握感知器算法，利用它对输入的数据进行多类分类。

OFDM自适应算法对比_将chow算法_hudges算法_fisher算法的各种信道条件统一化的实验

目录线性分类的数学基础python代码完成Fisher判别的推导Iris数据集数据可视化relplotjointplotdistplotboxplotviolinplotpairplot构建模型 线性分类的数学基础 1.假设对一模式记抽取n个特征,表示为: X=(x1,x2,x3,…,xn)TX=(x_1,x_2,x_3,…,x_n)^TX=(x1​,x2​,x3​,…,xn​)T X是n维空间的一个向量 例如图:三类的分类问题，们的边界线就是一个判别函数 2.用判别函数进行模式分类，取决两个因素： 1）判别函数的几何性质:线性与非线性 2）判别函数的参数确定:判别函数形式+参数 3.判别函

Rt：返回系列alpha：VaR 水平输出： CFVAR：康沃尔费舍尔 VaR，以 alpha 概率和时间范围作为回报序列频率

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