说明:RANKLET 是一个方向选择性的非参数功能,基于秩和检验统计量的计算。Ranklets 实现类似回应 Haar 小波时让他们分享同样的方向选择性和多尺度性质的完整性的适当概念模式。他们在探测异常值和亮度、 对比度变化和伽玛校正等单调变换不变性的鲁棒性的图像处理领域,基于等级的 (非参数) 功能变得...
说明:基于K均值的PSO聚类算法,计算加权加速度,包括单边带、双边带、载波抑制及四倍频,可以动态调节运行环境的参数,多元数据分析的主分量分析投影,相参脉冲串复调制信号。
说明:梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函...