matlab 反向传播算法代码 MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.牛津大学xDeepMind 自然语言处理 Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备

em算法代码matlab实现期望最大化 Matlab中的期望最大化（EM）算法 此代码实现了Expectation-Maximization（EM）算法，并在简单的2D数据集上对其进行了测试。 期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验（MAP）估计。 EM迭代在执行期望（E）步骤和创建最大化（M）步骤之间进行交互，该期望步骤用于创建使用参数的当前估计值评估的对数似然性的期望函数，该步骤用于计算使期望对数最大化的参数。在E步上找到的可能性。 然后，这些参数估计值将用于确定下一个E步骤中潜在变量的分布。 例子 在此示例中，我们首先从两个正态分布生成点的数据集，并标记该数据集。 带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后，我们重新组合标签并为新数据集运行EM算法。 EM算法正确地对数据集进行聚类，并且还估计了可用于绘制点的两个正态分布的参数。 结果 我在计算机上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.7244, mu1: [1.2662 1.7053], mu2: [3.6623 3.0902

ANYCUBIC Kossel beta2 / ANYCUBIC Kossel PLUS beta2 该分支基于RC 1.1.0。 上传之前，请通过“ .PNG”图片确认打印机的版本。 不合适的修改或上传可能会损坏打印机。

负荷预测数学代码调频 文章“使用半参数因子动力学进行的收益曲线建模和预测”中使用的MATLAB代码，HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），CRC 649讨论文件，2012-48（） 数量 #Abstract使用动态半参数因子模型（DSFM），我们研究了利率的期限结构。 从将欧元引入到最近的欧洲主权债务危机，该提议的方法适用于四个南欧国家（希腊，意大利，葡萄牙和西班牙）的月利率。 分析这个非同寻常的时期，我们将我们的方法与标准市场方法-动态Nelson-Siegel模型进行比较。 我们的发现表明，两个非参数因素分别捕获了每个债券市场收益率曲线的空间结构。 我们将这两个因素都归因于收益率曲线的斜率。 对于面板术语结构数据，需要三个非参数因素来解释95％的变化。 估计的因素负荷是单位根过程，显示出较高的持久性。 与基准模型相比，DSFM技术显示了出色的短期预测。

java显示dxf源码GLASS -- 使用最简单的方式渲染 3D 场景 1 入门 GLASS是一个开源、跨平台、面向对象的 C++ 3D 渲染引擎。 GLASS完全基于OpenGL 4.6构建。 通过使用GLASS ，您可以以非常直观的方式构建您的 VR 场景。 有多直观？ 看看下面的例子： # include " glass/Scene3D " # include " glass/utils/geometry.h " int main () { Scene3D scene; // Create Scene3D object scene. models [ " floor " ] = glass::floor (); // Add floor model scene. models [ " floor " ]. setTexture ( " floor.png " ); // Set floor texture as "floor.png" scene. models [ " duck " ]. load ( " third_party/assimp5.0.1/test/models

matlab如何敲代码PyGPML Carl Rasmussen和Hannes Nickisch的Python版本，用于高斯过程。 他们的代码可以在这里找到： 到目前为止，此仓库正在从上方实现原始MATLAB代码的一小部分。 它主要用高斯噪声实现高斯过程，从而使最大似然积分可以精确地解析解决。 相应的功能在inferences.py中给出。 有一些标准的内置内核，但是此代码还实现了Andrew G. Wilson和Ryan P.Adams在以下参考文献中给出的用于模式识别的光谱混合（SM）内核（此代码的原始动机）。 ： [1] [2] 此处提供了此工作的资源页面： 简而言之，它使用混合了高斯的协方差核函数来实现典型的高斯过程： k（t）= sum_ {q = 1} ^ Q w_q prod_ {p = 1} ^ P exp（-2pi ^ 2 t_p ^ 2 v_ {p，q} ^ 2）cos（2pi t_p m_ {p，q} ） 其中t = x-x'，q =混合物中Q个高斯中的第i个，p = P个维度中的第j个，w =第q个高斯混合物的权重，v2 = v ^ 2 = std。 偏差，m

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slic matlab源码用法 将您的源图像放在路径 'imgs' 中； 运行'demo.p'。 该代码在 Windows 7 64 位上使用 MATLAB R2015b 进行了测试。 引文 @article{chen2016pr, author={Shuhan Chen and Ling Zheng and Xuelong Hu and Ping Zhou}, journal={Pattern Recognition}, title={Discriminative Saliency Propagation with Sink Points}, year={2016}, volume={60}, pages={2-12} } 致谢 我们使用或修改：Wangjiang Zhu 计算基于分布显着性的代码，P. Felzenszwalb 的基于图分割的代码，R.Achanta 的 SLIC 分割代码，Piotr Dollar 的 Structured Edge Detection Toolbox V3.0 计算梯度，Paris 和 Durand 的代码用于快速双边滤波器。

matlab匹配滤波代码GAVerb 这个存储库包含Matlab和C ++源代码，这些代码是我在Will Pirkle领导下在迈阿密大学攻读硕士学位论文时开发的。 这项工作研究了遗传算法在指导FDN混响参数自动设计以感知上匹配目标房间冲激响应声音方面的应用。 有关算法步骤的更多信息，请参见或 该优化算法是使用全局优化工具箱的遗传算法在MATLAB中实现的。 在每次迭代过程中，都会通过从MATLAB调用的命令行应用程序来进行数字运算以生成用于比较的每个合成FDN IR。 文件夹组织 根文件夹包含以下目录： matlab：所有Matlab的源代码都在这里 C ++：名为fdnreverb的命令行FDN处理实用程序的Xcode项目和源 声音：输入和输出音频片段 入门 GAVerb MATLAB源有一个依赖项MIRToolbox，它是许多音频实用程序的集合。 摆脱这种依赖关系会很高兴，但是现在，这是必要的。 它是免费的，但您需要从所有者的网页上填写下载请求表。 将下载的根文件夹添加到您的MATLAB路径中。 在MATLAB中， cd gaverb 。 这是因为某些脚本假定当前目录为此存储库的顶