说明：Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ：首先给出弱学习算法和样本空间（工， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。然后用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布，对于分类失败的训练个...

BP Adaboost算法 样本权重 基于BP的强分类器 BP-Adaboost 数据分类算法 分类器

说明：最速下降法是迭代法的一种,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...

最速下降法 梯度下降 gradient-descent 最小二乘问题 最小中值法

说明：应用背景在课堂上我们没有解决的公开问题是决心%的停止标准-即，需要多少次迭代？请你为自己的思想和修改工具，所以%电视/下午的扩散不需要用户指定的参数（迭代次数）。%的提示：1）var2（X-Y）= 20被称为前；2）当一个迭代算法%收敛？和公司；及；及；及；及；及；关键技术%电视和下午2类图像的扩散...

matlab 图像 基于 微分方程

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...

说明：程序语言：matlab 程序功能：平面圆拟合。 程序算法：牛顿迭代法。 程序流程：首先读取待拟合的平面点位坐标，格式为.xlsx，以x,y各存为一列。读取数据进行散点图的绘制，然后进行特征多项式系数的计算，计算后按照牛顿迭代法进行迭代计算平面圆方程系数。 根据...

说明：该程序能够计算出二维稳态传热的温度分布，主要是采用各种迭代，如SOR迭代、高斯赛德尔迭代算法等等。程序有详细的注释，运行结束后能够自动绘图。

模型 计算 传热 二维

说明：mulStablePoint用不动点迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewton用牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulDiscNewton用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根 mulMix用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根 mulNewtonSOR用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一...

数值延拓法 非线性求微分 高斯牛顿算法 拟牛顿法 求方程组的解

说明：Matlab在分形模拟上的一些应用！根据程序中迭代的选取，将分形模拟分为确定迭代法和随机迭代法。

分形模拟

说明：应用背景你得到的分类器函数求值函数- -非常重要--其他代码是瞎扯淡* T，这是真正的交易，我已经用过很多次股票交易，债券，期货，等参数（对于分类侧）：一个包含每个类的特征值的单元格数组。即，F { 1 }是第一 矩阵的大小numofdimensions X numofsamples；类，等。测试：...

matlab 神经网络 函数 knnclassify knnevaluate

说明：采用matlab对WSN问题进行求解，算法为PSO算法，采用传感器节点的概率感知模型，迭代150次后能够找到最优解没对区域的覆盖率可达95%以上。代码可直接运行，结果为初始化、覆盖率随迭代次数的变化、最终结果。代码简单易懂，注释详细，适合新手入门