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说明:应用背景2012年由Kostinger提出的KISSME度量方法,从统计推断学的角度来考虑问题,最终表示成马氏度量学习的表达方式,从而得到马氏度量矩阵参数的估算方式,解决了当前很多度量学习方法在的大数据量下高时间复杂性的问题; 关键技术 马氏度量学习的表达方式,度量矩阵参数的估算方式,概率论,机器学...
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说明:代码里有很完整的注释和解释,基于SVPWM的三电平逆变的matlab仿真,基于matlab平台实现,语音信号的采集与处理,数字信号处理课设,利用自然梯度算法,人脸识别中的光照处理方法。
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说明:包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,有详细的注释,Gabor小波变换与PCA的人脸识别代码,cordic算法的matlab仿真,基于混沌的模拟退火算法,计算多重分形非趋势波动分析matlab程序。
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说明:最新AP聚类算法以及演示程序,算法内容参照affinity appropagation in science。
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