逻辑回归算法matlab伪代码统计_分析_代码 机器学习和数据挖掘的各种算法的 Matlab、Pyhton 和 C++ 实现。这些是作为我的研究生课程（云计算、机器学习、SMAI）的要求而实现的。 其中一些算法是： 聚类 凝聚聚类 (AgglomerativeClustering.m) K 均值聚类 (KMeanClustering.m) K-Mean with FFP (KMeanFFP.m) K-mean FFP 和 PCA (KmeanFFP_PCA.m) Kmean_FFP_Fisher (Kmean_FFP_Fisher.mm) 软 K 均值 (SoftKMeans.m) 球面 K 均值 (SpehricalKMeans.m) 高斯混合模型 (GMM.cpp) 分类 贝叶斯分类器.m 各种分类器（Classifier.py、Implement_classifier.py、Dataset.py） 单样本感知器学习（固定 eta） 批量感知器学习（变量eta） 单样本弛豫（可变 eta） 批量松弛学习（变量eta） 使用伪逆的 MSE 使用 LMS 程序的 MSE 验证组合 1

用matlab建立可见光通信模型，得出房间内接收功率和误码率分布图 用matlab建立可见光通信模型，得出房间内接收功率和误码率分布图

此资源用于解决测绘领域的平面控制网的边角网平差中，对方位角、坐标近似值的计算的问题，为后续的迭代运算提供初始值。（matlab源代码）

以一幅Lenna128*128大小的灰度图像为载体，在其中隐藏二值序列。(程序中关键程序段或者语句要加注释)  实现以下功能：   1.以自己的名字或者学号等个人信息生成一个64*64的序列；  2.算法（1）将序列隐藏于图像的像素值的最左上方的64*64个像素中；  算法（2）因为原图像为128*128大小，所以含有4个64*64的图像块，分别在4个图像块中重复嵌入序列； 3.最后，分别在算法（1）、（2）两种情况下，将含有隐藏信息的图像，经过逆算法恢复出隐藏的序列。

matlab电磁波代码LSM-电磁 这段代码是我博士项目的一部分。 目的是基于电磁远场数据，测试用于识别分层介质中的薄缺陷（分层）的数值算法。 数值算法的开发采用定性逆散射技术（线性采样方法）来解决我们的问题。 该算法基于严重不适定线性系统 Ax=b 的解，其中： A = A_b - A_d，其中A_b是没有缺陷（背景介质）的问题的远场矩阵，A_d是被测材料（可能有缺陷）的远场矩阵。 b 是与背景媒体相关的格林函数的远场模式。 该项目由以下文件组成： 简单LSM.m readff.m ：是一个 Matlab 代码，它读取由 Netgen/Ngsolve 库中编写的有限元代码计算出的电磁远场信息。 使用这个函数，我们组装了 A_b 和 A_d。 readrhs.m ：是一个 Matlab 代码，它通过从同样在 Netgen/Ngsolve 中开发的有限元代码读取背景介质的总电磁场数据来组装右侧 b。 背景介质的总场是计算 b 的快速方法，这要归功于在此研究环境中证明的混合互易原理，该原理将背景格林函数的远场模式与背景引起的总场相关联，当入射场是平面波。 LSMdata.py：是pytho

MATLAB源程序代码分享：MATLAB实现三次样条插值法求信号的包络线

MATLAB源程序代码分享：MATLAB实现自定义的拉格朗日插值

雷达系统设计MATLAB仿真第一章描述了雷达系统中最常用的术语，如距离、距离分辨率和多普勒频率；本章开发了雷达距离方程，并介绍了命名为“‘我的雷达’设计案例研究”的案例，贴出代码

matlab分时代码免责声明 提供了官方的Faster R-CNN代码（用MATLAB编写）。 如果您的目标是在NIPS 2015论文中复制结果，请使用。 该存储库包含对MATLAB代码的Python重新实现。 此Python实现基于的分支构建。 两种实现之间略有不同。 特别是此Python端口 在测试时速度要慢约10％，因为某些操作在CPU上的Python层中执行（例如220ms /图像，而VGG16为200ms /图像） 提供与MATLAB版本相似但不完全相同的mAP 由于实现上的细微差异，因此与使用MATLAB代码训练的模型不兼容 包括近似的联合训练，比交替优化（对于VGG16）快1.5倍-有关更多信息，请参阅这些 更快的R-CNN：通过区域提议网络实现实时目标检测 任少卿，何开明，罗斯·吉尔希克，孙健（Microsoft Research） 该Python实现包含在MSR实习期间编写的Sean Bell（Cornell）提供的内容。 请与官方联系以获取更多详细信息。 更快的R-CNN最初在an中进行了描述，随后在NIPS 2015中发布。 执照 Faster R-CNN是根据M

本资源含有控制原理实验MATLAB仿真代码，其中包含代码释义，及说明。