基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真，通过程序产生随机的二维数据，然后通过SVM对数据进行分类，SVM通过编程实现，不使用MATLAB自带的工具箱函数。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 （完整程序运行后无水印） 3.核心程...
中望ZW3D 二次开发 线性阵列 cvxPartPatternGeom
svxAxis axis; axis.Pnt = { 0.0,0.0,0.0 }; axis.Dir = { 0.0,0.0,1.0 }; svxPoint center = { 0.0,0.0,0.0 }; double edgelen[3] = { 10.0,10.0,10.0 }; char boxname[32] = "box1"; int idShape = ZW_MODL_create_...
利用【Python】【线性规划】优化工厂生产：实现智能资源配置与利润最大化的现代解决方案
目录 1. 问题背景和描述 1.1 问题背景 1.2 问题描述 2. 数学模型的建立 2.1决策变量 2.2 目标函数 2.3 约束条件 2.4 数学模型总结 3. 使用Python解决线性规划问题 3.1 导入必要的库 3.2 定义目标函数系数 3.3 定义不等式约束矩阵和向量 3.4 定义变量的边界 非负约束 变量边界在SciPy中的表示 3.5 求解线性规划问题 调用linprog函数 3.6 ...
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【分箱、离散化、线性模型与树 / 交互特征与多项式特征】的简单说明 一、简单介绍 二、分箱、离散化、线性模型与树 三、交互特征与多项式特征 附录 一、参考文献 一、简单介绍 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是...
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 一、简单介绍 二、单变量非线性变换 三、自动化特征选择 1、单变量统计 2、基于模型的特征选择 3、迭代特征选择 四、利用专家知识 附录 一、参考文献 一、简...
Avalonia中的线性渐变画刷LinearGradientBrush
中使用Shape实现复杂线条动画后，尝试在Avalonia中也实现同样效果。尽管官方提供了从WPF到Avalonia的快速入门文档，但由于第一次使用Avalonia，体验过程中并不是很顺利，主要是卡在线性渐变画刷LinearGradientBrush的使用上。Avalonia中的线性渐变画刷与WPF中的略有差异，但相关文档并不多，故将此次经历记录下来并分享，希望能帮助大家少走弯路。 WPF中的Line...
数学建模——线性回归模型
目录 1.线性回归模型的具体步骤和要点： 1.收集数据： 2.探索性数据分析： 3.选择模型： 4.拟合模型： 5.评估模型： 1.R平方（R-squared）： 2.调整R平方（Adjusted R-squared）： 3.残差分析： 4.方差膨胀因子（VIF）： 6.解释结果： 7.预测与应用： 8.检验假设： 2.线性回归模型公式分析包括以下几个方面： 编辑 3.模型代码实现 1.代码_p...
【线性代数】英语版听课笔记
线性代数 - 北京航天航空大学（英文版）_哔哩哔哩_bilibili 39.concept of vector space in this lecture we will studyvector space， the concept of basis dimension and coordinates 向量空间的维数：向量空间的基底所含向量的个数 该空间中的向量的维数：entry的个数 40.basi...
深度学习中的子空间、线性变换和矩阵概念应用
机器学习中，特征表示是指数据在某个空间中的表示形式。一个模型的目的是找到一个良好的特征表示，使得数据中的模式和关系能够被容易地识别和利用。 2. 子空间学习： 通过学习不同的权重矩阵进行线性变换，可以看作是在学习输入数据的不同子空间。每个子空间都是原始数据空间的一个投影，它强调了数据中某些特定的特征。 3. 权重矩阵的作用： 在 Transformer 模型中，不同的权重矩...
【线性代数 & C++】结合逆矩阵的克拉默法则
^{-1}Ax=Ex=x=A^{-1}b\tag{3}. A−1Ax=Ex=x=A−1b.(3)即 x = A − 1 b . x=A^{-1}b. x=A−1b. 2 C++实现 采用新方法对博文【线性代数｜C++】克拉默法则的中测试案例进行再计算. //test.cpp文件#include <iostream>#include <iomanip>#include <vector> #incl...