你的程序基本上没有什么大问题梁戚亩，[I,map]=imread('worldmap1.jpg'橡森) 1.中间用了一个中文的小引号 2.是J（K）=255，我运行了一次后出现白色加上淡黄色的原图像，你做的就是灰度级的处

您好，un为目标函数，它可用前面的方法定义；x0为初始值；A、b满足线性不等式约束 ，若没有不等式约束，则取A=[ ]，b=[ ]；Aeq、beq满足等式约束 ，若没有，则取Aeq=[ ]，beq=[ ]；lb、ub满足 ，若没有界，可设l

function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) %GRADIENTDESCENT Performs gradient descent

%读取训练数据 [f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150) %特征值归一化 [input,minI,maxI]

matlab中的归一化处理有三种方法大悄罩1. premnmx、postmnmx、tramnmx2. restd、poststd、trastd3. 自己编程(1)线性函数转换，表达式如下：y=(x-MinValue)(MaxValue-M

X和Y就是你要拟合的数据，上面的是MATLAB工具箱中的regress命令，为［b，bint，r，rint，stats］＝regress（y，x，alpha）．你这里alpha是缺省的此时默认是0．05输出b为β的估计值，bint为b的置让

在MATLAB中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数y=conv(x,h)计算卷积。（1）即y=filter(p,d,x)用来实现差分方程，d表示差分方程输出y的系数，p表示输入x的系数，而x表示输入序

根据策略梯度方法，参数更新方程式为：在策略梯度方法中，合适的步长对于参数更新至关重要，当步长不合适时，更新的参数所对应的策略是一个更不好的策略，当利用这个更不好的策略进行采样学习时，再次更新的参数会更差，因此很容易导致越学越差，最后崩溃

image_1=imread('E:ebooklena.bmp')%读入图片 image_1=rgb2gray(image_1)%灰度化[m,n]=size(image_1)%计算图片的像素点个数,行列,n是列数

#include&ltiostream&gt#include&ltcmath&gt#include&ltctime&gtusing namespace stddouble f(double 

1、首先把头文件，main函数写好#include&ltstdio.h&gt main()，如下图所示。2、之后需要定义几个誉消蔽变量，一个存放和，一个从1开始到100，如下图所示。3、之后书写for循环，首先给i赋值为1，

它是使用最广泛的非线性最小二乘算法，中文为列文伯格-马夸尔特法。它是利用梯度求最大（小）值的算法，形象的说，属于“爬拿键唤山”法的一种。它同时具有梯度法和牛顿法的优点。当λ很小时，步长等于牛顿法步长，当λ很大时，步长约等于梯度下降法的步长。

姓名：高强     学号：17011210057 【嵌牛导读】：本文主要介绍Canny图像边缘检测算法的步骤和对各个步骤的理解【嵌牛鼻子】：边缘检测，Canny，步骤 【嵌牛提问】：canny边缘检测算法的步骤是怎样？

你这问题属于数字图像中手写数字识别的实现的问题可以归类为数字图像处理（Digital Image Processing）我见到过很饥枣多文章介绍这个的烂陵拆有一篇标题叫做手写数字识别系统研究与实现的硕士论文你看看用的汪腊是BP算法http:

（一）opencv里面摄像机标定计算内参数矩阵用的是张正友标定法，非常经典，MATLAB标定工具箱也是用的该方法。具体的标定过程可以参见张正友的原文： http:research.microsoft.comen-usumpeo

数学中最优化问题的一般表述是求取，使，其中是n维向量，是的可行域，是上的实值函数。凸优化问题是指是闭合的凸集且是上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非凸的最优化问题。其中，是凸集是指对集合中的任意两点，有，即任意两点的连

二次函数公式法的公式是：［－b±√（b2-4ac)](2a)。推导过程：ax^2+bx+c=0的解。移项，ax^2+bx=-c两边除a，然后再配方。x^2+(ba)x+(b2a)^2=-ca+(b2a)^2^2=(2a)^2两边

应该是：y=x^2中在点(3,9)上的梯度就是为（6，-1）。在二元函数的情形，设函数z=f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对于每一点P(x,y)∈D，都可以定出一个向量(δfx)i+(δfy)j，这向量称为函数z=f(x

梯度的本意是一个向量，所以梯度符号是向量。梯度表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度