数据建模25：离散随机变量的正则分解本讲导读我们在高中学习了离散随机变量，其中最简单的离散随机变量莫过于两点分布——即可能的结果只有0和1两种状态的分布。两点分布是在决策时最常见的分布。有些时候，更复杂的离散随机变量可以看作是由若干两点分布组合而成。例如我们去食堂打饭，可以分成两步：首先给出一个选择各个窗口的概率分布，选定某个窗口时，该窗口只存在两种情况，就是打饭还是不打饭。于是选择打饭这件事就等...

R语言转移概率矩阵介绍一、R语言概述R语言是一种高级编程语言，主要用于统计计算和数据可视化。它具有丰富的统计函数库和灵活的数据处理能力，使得数据分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究者广泛使用R语言。二、转移概率矩阵转移概率矩阵是描述系统状态转移的矩阵，其中每个元素表示从某一状态转移到另一状态的概率。在R语言中，可以使用多种方法创建和操作转移概率矩阵。三、创建转移概率矩阵在R语言中，可以使用`mat...

r语言 混淆矩阵准确率及置信区间求解在R语言中，可以使用`caret`包或`MLmetrics`包计算混淆矩阵的准确率及置信区间。1. 使用`caret`包计算混淆矩阵准确率及置信区间：# 安装和加载caret包install.packages("caret")library(caret)# 假设你已经有一个预测结果向量pred和实际标签向量actual# 创建混淆矩阵confusionMatri...

随机矩阵理论的计算复杂性随机矩阵理论是研究随机矩阵的性质和行为的数学分支。它在诸多领域中有广泛的应用，包括统计物理、金融数学、通信工程等。本文将重点讨论随机矩阵理论中的计算复杂性问题。一、简介随机矩阵是由随机变量构成的矩阵，其元素的取值具有随机性。随机矩阵理论的计算复杂性主要关注以下几个方面：1. 期望值的计算对于一个随机矩阵，往往需要计算其期望值，即所有可能取值的加权平均值。而计算期望值通常需要...

随机数矩阵转置讲解对象：随机数矩阵转置作者：融水公子 rsgz#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>int main(){int i,j;int a[5][3],b[3][5];srand(time(0));printf("生成矩阵:\n");//srand(time(NULL));for(i=0;...

数模实验报告计算n阶矩阵的随机一致性指标RI实验内容：用matlab或C++编写程序分别计算n=3-30时的n阶矩阵的随机一致性检验指标的值RI。>> RI=zeros(1,30);for n=3:30    %n=20;    times=10000;    enum=[9 8 7 6 5 4 3 2 1 1/2 1/3 1...

合肥工业大学计算机与信息学院课    程： 密码学实验专业班级： 学    号： 姓    名： 实验一一、实验题目祖冲之加密解密二、实验要求使用java实现祖冲之算法，根据对祖冲之算法的介绍，自己创建明文信息，编写祖冲之算法的实现程序    三、算法描述祖冲之算法逻辑上分为上中下三层，见图1。上层是16级线性反馈移位...

变分自编码器聚类matlab代码一、什么是变分自编码器聚类？变分自编码器聚类（Variational Autoencoder Clustering）是一种基于深度学习的无监督聚类方法，其主要思想是将数据通过一个编码器映射到潜在空间中，并通过一个解码器将潜在空间中的向量还原为原始数据。同时，为了使得生成的数据更加真实，该方法引入了一个隐变量来表示潜在空间中的噪声。二、Matlab代码实现以下是变分自...

python 稀疏矩阵qr分解    什么是稀疏矩阵 QR 分解？    稀疏矩阵 QR 分解是一种针对稀疏矩阵（元素大部分为零）开发的矩阵分解算法。它将稀疏矩阵分解为两个矩阵：正交矩阵 Q 和上三角矩阵 R。    QR 分解的步骤    QR 分解过程涉及以下步骤：    选择支点元素：从矩阵...

卷积神经网络（CNN）一、简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络[1]（Convolutional Neural Networ...