简介朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。[1]这里简单使用两张温州大学黄海广老师课件的截图来简要表示朴素贝叶斯的基本原理X可以理解为可观测的参数，而Y则是我们所需预测的参数，利用统计学即某个确定Y的X属性占比分布来作为模型判断的基础。打个比方
简介朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。[1]这里简单使用两张温州大学黄海广老师课件的截图来简要表示朴素贝叶斯的基本原理X可以理解为可观测的参数，而Y则是我们所需预测的参数，利用统计学即某个确定Y的X属性占比分布来作为模型判断的基础。打个比方
先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。原文在这里：点一下白鲸优化(BWO)算法：白鲸优化(BelugaWhaleOptimization,BWO)算法是2022年提出的一种新的群智能优化算法，由大连理工大学运载工程与力学学部工程力学系的李刚教授团队设计并提出，发表在KBS上。它的原始参考文献如下：“ZhongC,LiG,MengZ.Belugawhaleoptimization:Anovelnature-inspiredmetaheuristicalgorithm[J].Knowledge-Based
先做一个声明：文章是由我的个人公众号中的推送直接复制粘贴而来，因此对智能优化算法感兴趣的朋友，可关注我的个人公众号：启发式算法讨论。原文在这里：点一下白鲸优化(BWO)算法：白鲸优化(BelugaWhaleOptimization,BWO)算法是2022年提出的一种新的群智能优化算法，由大连理工大学运载工程与力学学部工程力学系的李刚教授团队设计并提出，发表在KBS上。它的原始参考文献如下：“ZhongC,LiG,MengZ.Belugawhaleoptimization:Anovelnature-inspiredmetaheuristicalgorithm[J].Knowledge-Based
线性MPCMPC概念简介MPC简单公式推导系统方程推导约束推导MPC实例与Matlab代码mainmpcgainQPhild输出参考文献MPC概念简介Medelpredictivecontrol(MPC)是一种预测控制，可以依据未来的信息来控制当下的输入，本文主要介绍一种线性MPC（系统和约束都是线性）的实现方法，大致思路是将控制问题进行数学建模，整理成二次规划（quadraticprogramming，QP）的形式，而后求解。总体MPC的实现包括以下三步：估计系统的初始状态通过优化，计算得到未来NpN_pNp个点的输入序列只输入第一个控制序列，而后将新状态视作初始状态，循环执行MPC简单公
线性MPCMPC概念简介MPC简单公式推导系统方程推导约束推导MPC实例与Matlab代码mainmpcgainQPhild输出参考文献MPC概念简介Medelpredictivecontrol(MPC)是一种预测控制，可以依据未来的信息来控制当下的输入，本文主要介绍一种线性MPC（系统和约束都是线性）的实现方法，大致思路是将控制问题进行数学建模，整理成二次规划（quadraticprogramming，QP）的形式，而后求解。总体MPC的实现包括以下三步：估计系统的初始状态通过优化，计算得到未来NpN_pNp个点的输入序列只输入第一个控制序列，而后将新状态视作初始状态，循环执行MPC简单公
这个问题每次遇到都需要查找博客，还是matlab运用不熟练，特此记录。问题背景：克雷格先生的机器人学导论课后7.15题，当t1！=t2时求解参数，由于许多问题中都需要这种求解符号解的情况，因此希望我下次写的时候就能不再查博客了）。首先能求出3个简单的参数，剩下的是一个五参数五方程的方程组。首先声明符号变量，第一排是待解的未知数，第二排是参数，也可以写成一排symsa1a2a3a4a5symst1t2theta1theta2theta3%定义符号变量其次是写出方程组fun1=t1^2*a1+t1^3*a2-(theta2-theta1);fun2=t2*a3+t2^2*a4+t2^3*a5-(t
这个问题每次遇到都需要查找博客，还是matlab运用不熟练，特此记录。问题背景：克雷格先生的机器人学导论课后7.15题，当t1！=t2时求解参数，由于许多问题中都需要这种求解符号解的情况，因此希望我下次写的时候就能不再查博客了）。首先能求出3个简单的参数，剩下的是一个五参数五方程的方程组。首先声明符号变量，第一排是待解的未知数，第二排是参数，也可以写成一排symsa1a2a3a4a5symst1t2theta1theta2theta3%定义符号变量其次是写出方程组fun1=t1^2*a1+t1^3*a2-(theta2-theta1);fun2=t2*a3+t2^2*a4+t2^3*a5-(t
1.图片的读取（下左）I=imread('可爱猫咪.jpg');%图像读取，这里''内为'路径\名称',如：'E:\examples\可爱猫咪.jpg'figure,imshow(I);%图像显示title('原图') 2.转为灰度图像（上右）I_gray=rgb2gray(I);figure,imshow(I_gray);title('灰度图像')查看是否是灰度图像的一个方法：disp('输出字符串')%输出字符串；ndims（）%输出矩阵维度，这里灰度图像或二值图像矩阵维度都为2，彩色图像为3。所以无法判断是灰度图像还是二值图像。之前matlab有函数isgray()，现在被移除了，就用如
1.图片的读取（下左）I=imread('可爱猫咪.jpg');%图像读取，这里''内为'路径\名称',如：'E:\examples\可爱猫咪.jpg'figure,imshow(I);%图像显示title('原图') 2.转为灰度图像（上右）I_gray=rgb2gray(I);figure,imshow(I_gray);title('灰度图像')查看是否是灰度图像的一个方法：disp('输出字符串')%输出字符串；ndims（）%输出矩阵维度，这里灰度图像或二值图像矩阵维度都为2，彩色图像为3。所以无法判断是灰度图像还是二值图像。之前matlab有函数isgray()，现在被移除了，就用如
