回归-PM2.5预测（李宏毅）

LHY_DL_homework 李宏毅老师2020深度学习课后作业 数据： 提取码:6159 PS: hw7, hw8, hw13, hw14这四次的代码比较复杂

这是我的功课。 我于2007年毕业于LHU（龙华科技大学）。我的网站已从http://tw.myblog.yahoo.com/mjshya/移至http://johnmhsheep.pixnet.net/。 我的Blogger是https://johnmhsieh.blogspot.tw/。

功能要求：1）基本信息管理，包括车辆及车辆租赁信息的增、删、改、查功能；可出租的汽车有客车、面包车和轿车，要求使用继承设计类结构； 2）客户信息管理，包括客户信息的增、删、改、查功能，可对客户分组，不同组别给予不同的折扣，添加客户信息时增加担保人信息； 3）日常业务管理，包括汽车租赁、汽车归还等功能，归还汽车时进行结算价钱。 4）数据可存到数据库中。

心音信号去噪matlab代码 神经网络第二次作业 学号：17210720048 姓名：俞钧昊 一、PCA压缩 用两种PCA方法对人脸图像进行压缩，分别给出压缩比为50%，60%，70%，80%，90%，95%时，SNR是多少。更进一步，对两种PCA的求法进行比较分析 1. 基本原理 1.1理论原理 对于给定的向量数据集，一般情况下，向量分量与分量之间存在高度的相关性，这表现在线性空间中，就是数据集大多数都分布在某个子空间附近，因此，对原始数据集的坐标轴进行旋转，得到新的坐标轴，在新的坐标轴中，数据的分布使得某些分量值更接近在0附近，从而其他维的信息可以作为该数据的估计。而这里的变换矩阵，从理论上来说，可以通过求协方差矩阵特征向量来获得，对于新坐标系中某些维的省略，构成了PCA压缩的原理，这也是PCA算法一种几何解释。如下图所示，向量$\mathbf{F_1,F_2}$就是这些数据的两个主元。 PCA本质上是一个基替换的过程，假设元数据$\mathbf{x}^p\in R^n$，变换后的数据$\mathbf{y}^p\in R^m$。其目的是找到$m$个基，$m<n$。使得投影后的数据误

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