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相关向量机-稀疏贝叶斯学习源码

于 2023-03-14 发布 文件大小:154.76 kB
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代码说明:

相关向量机回归的实现,主要是对Tipping的这篇文章的算法进行实现:Tipping, M. E. and A. C. Faul (2003). "Fast marginal likelihood    maximisation for sparse Bayesian models." In C. M. Bishop and    B. J. Frey (Eds.), Proceedings of the Ninth International Workshop    on Artificial Intelligence and Statistics, Key West, FL, Jan 3-6.做SBL的时候可以用上,通过适当的修改也可以用在classification上。

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  • 视频读取程序
    应用背景基于openCV的视频读入程序。CvCapture 是一个结构体,用来保存图像捕获所需要的信息。  opencv 提供两种方式从外部捕获图像,一种是从摄像头中,一种是通过解码视频得到图像。两种方式 都必须从第一帧开始一帧一帧的按顺序获取,因此每获取一帧后都要保存相应的状态和参数。比如从视频文件中获取,需要保存视频文件的文件名,相应的解码器类型,下一次如果要获取将需要解码哪一帧等。这些信息都保存在CvCapture 结构中,每获取一帧后,这些信息都将被更新,获取下一帧需要将新信息 传给获取的API 接关键技术基于基于openCV的视频读入程序。可用于视频拼接、视频压缩等等。
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  • 遗传实现最短路径优化
    %初始化参数 %注:popsize=200,MaxGeneration=100,约跑2分钟。若不要求太精确,可减少循环次数。pointnumber=11;                            %节点个数Popsize=200;                               %种群规模,只能取偶数(因67行的循环)MaxGeneration=100;                         %最大代数Pc=0.8;Pm=0.3;                             %交叉概率和变异概率A=[0 2 8 1 50 50 50 50 50 50 50    2 0 6 50 1 50 50 50 50 50 50    8 6 0 7 50 1 50 50 50 50 50    1 50 7 0 50 50 9 50 50 50 50    50 1 50 50 0 3 50 2 50 50 50    50 50 1 50 3 0 4 50 6 50 50    50 50 50 9 50 4 0 50 50 1 50    50 50 50 50 2 50 50 0 7 50 9    50 50 50 50 50 6 50 7 0 1
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