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...
说明:Compressive Sampling是最近讨论非常热烈的数据处理方法。用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得到的高维信号投影到一个低维空间上,然后通过优化求解从这些少量的投影中以高概率重构出原信号。
说明:backstepping方法设计例子,对于初学者为不错的样例,我本人就是通过这些练习起来的。
说明:backstepping方法设计例子,对于初学者为不错的样例,我本人就是通过这些练习起来的。很有效
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