💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞…

JEPG图片/图标下载方法 目标功能：能够更新指定大小的图片到屏幕上的指定位置。 目前迪文T5UID1（D3）的屏幕是支持区域图片（.JPEG格式）通过串口下载进行更新到指定的坐标位置，通过给系统变量接口0xA6（JPEG_Download）下发指令。 但目前T5UID2的产品不支持此功能。（D1、D…

💥💥💞💞欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家💞💞💥💥 ✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 &…

一.实验原理 JEPG编码原理 1.预处理 8x8块编码 零偏置 对于灰度级是2n的像素，通过减去2n-1，将无符号的整数值变成有符号数 对于n=8，即将0~255的值域，通过减去128，转换为值域在-128~127之间的值 目的：使像素的绝对值出现3位10进制的概率大大减少 2.DCT DCT性质：能…

JPEG文件简介 JPEG的全称是JointPhotographicExpertsGroup（联合图像专家小组），它是一种常用的图像存储格式， jpg/jpeg是24位的图像文件格式，也是一种高效率的压缩格式，文件格式是JPEG（联合图像…

JPEG： JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛使用的有损压缩图像文件格式，它是由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合组成的联合摄影专家组（Joint…

目录 2 概率分布 2.1 二元变量 2.1.1 Beta分布 2.2 多项式变量 2.2.1 狄利克雷分布 2.3 高斯分布 2.3.1 条件高斯分布 2.3.2 边缘高斯分布 2.3.3 高斯变量的贝叶斯定理 2.3.4 高斯分布的最大似然估计 2.3.5 顺序估计 2.3.6 高斯分布的贝叶斯推断 2.3.7 学生t分布 …

模式识别与机器学习中英文版本PRML.zip 【下载地址】模式识别与机器学习中英文版本PRML.zip 模式识别与机器学习中英文版本PRML.zip 项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/9a1d0 资源介绍 本仓库提供了一个名为“模式识别与机器学习中英文版本PRML.zip”…

前言 本文的原文连接是: https://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/84847904 未经博主允许不得转载。 博主地址是：http://blog.csdn.net/freewebsys 1，关于PRML 《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文译名《模式识别与…

1. 绪论 1.1. Example: Polynomial Curve Fitting # sample data def create_toy_data(func, sample_size, std):x np.linspace(0, 1, sample_size)t func(x) np.random.normal(scalestd, sizex.shape)return x, tdef func(x):return np.sin(2 * np.pi * x)x_train, y_tra…

1 Introduction 本章主要讲解的是三大理论的一些基本概念知识，这三大理论分别为：probability theory，decision theory 以及 information theory。 1.1 Example: Polynomial Curve Fitting 本章刚开始便引入了一个“polynomial curve fitting”的regression problem。在这…

3 回归的线性模型 1.之前说的是无监督学习：密度估计聚类。这里讨论监督学习：回归。 2.回归就是维变量对应目标变量的问题。第一章由多项式曲线拟合。最简单就是线性回归。但如果将输入变量进行非线性函数变化后进行线性组合，可以得到基函数…

图1 书籍《Pattern Recognition and Machine Learning》 只要学人工智能的人，必然学机器学习。 只要学机器学习的人，必然看PRML。 PRML为何物？ PRML全名《Pattern Recognition and Machine Learning》，一部机器学习领域的内功…

PRML Chapter01 练习题Exercise 1.1 我们要证明我们可以根据这个式子得到我们的 w w w的最优解，其实也就是最小化我们的平方损失函数 将1.1的多项式函数代入1.2的平方损失函数中，然后再对我们的 w w w求导，最小化我们的函数，可得…

证据近似 在前面章节已经讲到在处理线性基函数的贝叶斯方法中，通过引入超参α、β的先验分布，通过对超参以及w求积分做预测。这种方法只能对ω的积分或对超参积分，但对所有变量的求积分是没有解析解的。这里提出证据近似的方法。 这种方法：首先为ω求积分，得到边缘似然函…

Python微信订餐小程序课程视频 https://edu.csdn.net/course/detail/36074 Python实战量化交易理财系统 https://edu.csdn.net/course/detail/35475 ​ ​ ​ 线性模型最简单的形式就是输入变量的线性模型，但是，将一组输入变量的非线性函数进行线性组合，我们可以得到一类…

PRML学习笔记—线性回归模型 说句题外话，做笔记是个好习惯(快则慢，慢则无，尤其在今下这个快餐式的社会，真的越浮躁越不能沉淀下来)。这本书在手里已经两年多了，这一次才是真真地好好读了，好好推了公式&…

偏置-方差分解 前面讨论的情况是假定了基函数的数量和形式，如果使用有限的数据集训练模型，使用最大似然或者最小平方，将会导致过拟合问题。但是通过限制基函数的数量避免过拟合，则会限制模型描述数据中的规律。如何选择合适的λ的值通过正则化来避免过拟合。 由第一章，我…

PRML库安装步骤 环境：Anacondapython3.8 1、在github上下载PRML压缩包 2、在Anaconda Prompt或者cmd中切换路径到PRML包的存放路径 这里以D盘为例，激活环境，安装PRML 3、如果想新建环境，输入下列命令 conda env create -f …

PRML项目常见问题解决方案 PRML PRMLのアルゴリズムをPythonで実装したサンプルプログラム 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/prml2/PRML 1. 项目基础介绍及主要编程语言 PRML项目是基于Pattern Recognition and Machine Learning（模式识别与机器学…