如题: function X = IsStrictDiagMatrix(A) % input: A matrix % output: The matrix after transformation % if the matrix is not a square matrix, return error if size(A, 1) ~= size(A, 2) error('It is not a square matrix'); end % get the size of A and set th

一.混淆矩阵 (一).简介 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵.在图像精度评价中,主要用于比较分类结果和实际测得值,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面.混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的. 混淆矩阵(confusion matrix)刻画一个分类器的分类准确程度.“混淆”一词也形象地表达了分类器面对多个分类时可能造成的混淆. (二).混淆矩阵(Confusio

众所周知,对一个$n$阶方阵求取特征值需要解一个一元$n$次方程,当$n$很大时,这是很难实现的.但是,在有些涉及矩阵的实际问题中,我们并不需要知道矩阵特征值的准确值,而只需要知道其大概范围就行了,例如判定一个线性系统最终是否会趋于稳定时,只需要看其特征方程的所有特征根是否均有负实部,即所有的特征根是否均落在$x$轴负半轴上就行了:判定一个$n$阶方阵是否半正定,只需要考察其所有特征值是否均非负,类似的例子还有很多,就不一一赘述了.那么对于这类问题,我们迫切地需要这样一个工具,相比于解$n$次的

CMU凸优化笔记--凸集和凸函数 结束了一段时间的学习任务,于是打算做个总结.主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记.这里只摘了部分内容做了笔记,很感谢Ryan Tibshirani在官网中所作的课程内容开源.也很感谢韩龙飞在CMU凸优化课程中的中文笔记,我在其基础上做了大量的内容参考.才疏学浅,忘不吝赐教. 1.凸集合 1.1 基本概念 定义:给定一个集合$C \subseteq \mathbb{R}^n $,满足下列条件

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

数组运算:数与数组加减:k+/-A %k加或减A的每个元素数组乘数组: A.*B %对应元素相乘数组乘方: A.^k %A的每个元素k次方:k.^A,分别以k为底A的各元素为指数求幂值数除以数组: k./A和A./k %k分别被A的元素除数组除法: 左除A.\B,右除B./A %对应元素相除矩阵运算:数与矩阵加减:k+/-A %等价于k*ones(size(A))+/-A矩阵乘法: A*B %按数学定义的矩阵乘法规则矩阵乘方: A^k %k个矩阵A相乘矩阵除法: 左除A\B右除B/A %分别为A

需要掌握 MATLAB语言中特殊矩阵 MATLAB语言中矩阵的变幻 MATLAB语言矩阵如何求值 MATLAB语言中特征值与特征向量 MATLAB语言中稀疏矩阵 2.1  特殊矩阵 如何建立矩阵? 逐个按行的顺序,输入矩阵的各个元素,全部元素用中括号括起来,同一行的元素用,或者空格分隔,不同行的元素之间用分号(:)分隔. l  通用性的特殊矩阵——0矩阵,1矩阵,单位矩阵等等 l  用于专门学科的特殊矩阵——范德蒙矩阵,魔方矩阵等等 1．通用的特殊矩阵  zeros函数:产生全0矩阵,即零矩阵

原文地址:http://developer.51cto.com/art/201104/255128_all.htm MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通过一些手段,我们也能让MATLAB语言快起来,甚至和C差不多了! MATLAB语言是一种被称为是"演算纸"式的语言,因此追求的是方便性.灵活性以及交互性.在快速性上要比C语言这种性能强劲著称的稍逊一筹.然而,通

[kate总结]Matlab坐标轴问题 总结而言 行óYó高ó垂直 列óXó宽ó水平 Maplab中存有2张图片 1．JPG 宽(列):320    高(行):482 在matlab中显示 2．JPG 宽(列):480      高(行):360 首先要弄清楚两个概念:处理对象是图片还是对应的矩阵(真彩色图像返回3维矩阵,灰度值图像返回二维矩阵) 如果处理的对象是图片,涉及如下概念 1)坐标原点:左上角 2)X:水平方向 3)Y:垂直方向 4)图像大小: Width:水平方向的宽度  Heigh

bsxfun(fun,A,B) 偶然间发现了这个函数,强大得不得了呀,它的作用是:对两个矩阵A和B之间的每一个元素进行指定的计算(函数fun指定):并且具有自动扩维的作用 例如,A是一个4*3的矩阵,B是一个4*1的列向量,如果想要矩阵A的每一列都对向量B进行一些操作,比如,A的每一列的相应元素都要除以向量B中的相应元素,那么,比较原始的方法就是利用repmat命令,将向量B进行平铺,对它的每一列进行复制,生成一个新的矩阵C,该矩阵C的每一列都是向量B,然后,利用点除,令A点除B,就实现了矩阵A

题目描述 输入

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 辛苦原创所得,转载请注明出处 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% start -- 摄像机标定 ----------------------------------------------> 摄像机标定的数学过程如下 详细的数学解析可以看如下网址 http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/53216767 标定事

常用命令 dir:列出当前目录下的所有文件 clc:清除命令窗 clear all:清除环境(从内存中清除所有变量) who:将内存中的当前变量以简单形式列出 close all: 关闭所有的 Figure 窗口 变量设置 (1).变量命名 MATLAB 的变量名以字母打头,后最多可跟 19 个字母或数字,如 x,y,ae3 和  d3er45  等都是合法的变量名,不能使用内部函数或命令名作为变量名. MATLAB 中的变量名区分大小,ab 与  Ab 表示两个不同的变量. (2).变量赋值

size(a)表示矩阵每个维度的长度比如size([1 2 3;4 5 6])等于[2 3]表示他有2行3列size([1 2 3])等于[1 3]表示他有1行3列另外size(a,n)表示矩阵a在第n个维度下的长度.比如size([1 2 3;4 5 6],1)等于2,表示有2行size([1 2 3;4 5 6],2)等于3,表示有3列 length(a)表示矩阵a的最大的长度,即max(size(a))比如length([1 2 3;4 5 6])等于3,因为2和3中最大是3当a是向量时,

title: Matlab Learning Record date: 2020-05-23 20:11:26 author: liudongdong1 img: https://gitee.com/github-25970295/blogImage/raw/master/img/voice-recognition-speech-detect-deep-260nw-694633963.webp reprintPolicy: cc_by cover: false categories: 语言框架

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记

将学习到什么 好多.   Gersgorin 圆盘定理   对任何 \(A \in M_n\),我们总可以记 \(A=D+B\),其中 \(D=\mathrm{diag}(a_{11},\cdots,a_{nn})\) 集中展现了 \(A\) 的主对角线,而 \(B=A-D\) 的主对角线为零. 如果我们令 \(A_{\varepsilon} = D+\varepsilon B\),那么 \(A_0=D\) 且 \(A_1=A\). \(A_0=D\) 的特征值容易确定. 我们知道,如果 \(\

一,要解决的问题 选用合适的算法,求解三种线性方程组:一般线性方程组,对称正定方程组,三对角线性方程组. 方程略. 二,数值方法 1,使用Guass列主元消去法求解一般线性方程组. Guass列主元是为了防止Guass消去法中大数吃掉小数而引出的一种线性方程组求解方法,消元时选用一列中绝对值最大的元素作为列主元素. 算法伪代码: 消元过程 回代过程 2,使用平方根法求解对称正定方程组 平方根法.它把系数矩阵(对称正定矩阵)表示成一个下三角矩阵L和其转置的乘积的分解.这样的分解又称为Cholesk

大纲: 算法分类有监督学习与无监督学习分类问题与回归问题生成模型与判别模型强化学习评价指标准确率与回归误差ROC曲线交叉验证模型选择过拟合与欠拟合偏差与方差正则化 半监督学习归类到有监督学习中去. 有监督学习大部分问题都是分类问题,有监督中的分类问题分为生成式模型和判别模型. 分类问题常用的评价指标是准确率,对于回归问题常用的评价指标是回归误差均方误差. 二分类问题中常为它做ROC曲线. 过拟合通用的解决手段是正则化. 算法分类: 监督信号,就是样本的标签值,根据知否有标签值将机器学习分类为有监

我个人对基于物理的动画很感兴趣,最近在尝试阅读<Fluid Engine Development>,由于内容涉及太多的数学问题,而单纯学习数学又过于枯燥,难以坚持学习(我中途放弃好多次了),打算尝试通过编写博客总结知识的学习方法来学习. 在计算数值问题时,我们经常遇到线性方程,比如基于网格的流体模拟在求解扩散和压强,需要求解线性方程组. 线性方程组 线性方程组 \(\left\{ \begin{matrix} 2 * x - y =3 \\ -x + 2 * y = 6 \end{matrix