調用過程 CM = Confusion_matrix(train_predicts, train_targets) [combining_predicts, errorrate] = combining_NB(DP, test_targets, CM) DP，三維數組，(i,j,k)為第k個樣本的DP矩陣 targets 為 0 1 2
標簽： combining_predicts Confusion_matrix train_predicts train_targets
上傳時間： 2015-04-04
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算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見，主要應用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算，嚴重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時，矩陣求逆的優化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法（全選主元）求逆的步驟如下： 首先，對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步： 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素，并記住次元素所在的行號和列號，在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k 最后，根據在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進行恢復，恢復的原則如下：在全選主元過程中，先交換的行（列）后進行恢復；原來的行（列）交換用列（行）交換來恢復。
上傳時間： 2015-04-09
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一個簡單的類似鋼琴的游戲，能夠發出3個8度音， 低音：1~7； 中音：Q~U或q~u； 高音：A~J或a~j；
標簽： 鋼琴
上傳時間： 2015-06-09
上傳用戶：784533221
用龍格－庫塔法直接解算微分方程，程序中的例子是求解10個線性微分方程組
上傳時間： 2014-01-06
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數值分析中的歐拉算法 本文建立在數值分析的理論基礎上，能夠在Matlab環境中運行，給出了理論分析、程序清單以及計算結果。更重要的是，還有詳細的對算法的框圖說明。首先運用Romberg積分方法對給出定積分進行積分，然後對得到的結果用插值方法，分別求出Lagrange插值多項式和Newton插值多項式，再運用最小二乘法的思想求出擬合多項式，最後對這些不同類型多項式進行比較，找出它們各自的優劣。
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：yoleeson
遺傳算法程序 主要程序 ga.m 遺傳算法核心程序 BinaryExample.m 二進制編碼應用程序 FloatExample.m 浮點編碼的應用程序 相關算子及函數 initializega.m 種群初始化函數 simpleXover.m 用于二進制編碼的簡單交叉算子 arithXover.m 用于浮點編碼的算術交叉算子 binaryMutation 用于二進制編碼的變異算子 nonMutation.m 用于浮點編碼的非均勻變異算子 roulette.m 輪盤選擇算子 normGeomSelect.m 標準化幾何分布排序選擇算子 maxGenTerm.m 以最大進化代數為判別條件的進化終止函數 calcbits.m 計算二進制編碼染色體串長度的函數 f2b.m 由浮點表達到二進制表達的轉換函數 b2f.m 由二進制表達到浮點表達的轉換函數 parse.m 字符串識別函數 delta.m 非均勻變異的變異量計算函數 exampleFn 一個二元函數 startup.m 進行路徑設置
標簽： BinaryExample FloatExample 程序 算法
上傳時間： 2014-01-20
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這是一本經典數值算法書，包含多種算法的理論，為編程者具有一定參考意義
標簽： 數值算法
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：caixiaoxu26
國內關于storm的資料很少額 Delphi的相關資料更是到處都找不到甚至Google都找不到 我就寫了個分享啦 里面有很詳細的注釋 使用Storm.dll解壓MPQ文件的演示 只是一個簡單的演示 更強大的MPQ工具和其他源碼請看Http://Www.WuHansen.Com/soft 雖然很簡單 但是我也是研究了一定時間的 公布出來讓想研究的朋友少走彎路 程序使用很簡單 假設程序名MPQ.exe 有個mpq文件demo.w3m包含war3map.j要把它解壓出來 輸入mpq demo.w3m war3map.j 即可 Storm.dll在暴雪的游戲下一般都有(MPQ1格式的 MPQ2格式現在研究得比較少)
上傳時間： 2013-12-21
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Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結：此算法簡單有效，由于三重循環結構緊湊，對于稠密圖，效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間： 2013-12-01
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實現高斯坐標的正反算，及換帶計算的evb程序。
上傳時間： 2014-01-24
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