Advertisement

Lark算法的C++源码，用于局部自适应回归。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过对局部自适应回归核Lark算法进行C++的实现，该方案涵盖了核计算、PCA降维技术以及频域相关分析。相较于传统的算法实现，它采用频域相关性替代时域相关性，显著提升了整体的计算效率。该算法在Linux环境下，以320x320的分辨率运行，平均时间约为120毫秒。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C++源码实现的局部自适应回归核LARK算法
    优质
    简介：LARK算法是一种基于C++源码实现的先进机器学习技术，通过局部自适应回归核方法提升预测准确性与模型效率，在多种数据集上展现出卓越性能。 局部自适应回归核（LARK）算法的C++实现包括了核计算、PCA以及频域相关操作。相较于原始算法，该实现通过利用频域相关的技术替代传统的时域相关方法，显著提升了计算效率。在Linux环境下运行320*320分辨率的数据时，处理时间约为120毫秒左右。
     
  • 低ess算法的纯C++实现_用于数据平滑的局部加权多项式回归
    优质
    本项目提供了一种用纯C++编写的局部加权多项式回归方法（LowESS）的高效实现，旨在对各类数据集进行有效平滑处理。 该算法在二维空间内执行局部加权多项式回归以平滑数据，在处理含有噪声的数据时尤为有用。通过使用x周围最近点的加权回归来预测位置x处的y值，从而实现这一目标。为了提高计算效率，仅对部分选定的点集进行回归运算。 构建和运行测试的具体步骤如下：下载文件后，请依次执行以下命令： ``` cmake . make ./testLowess ```
     
  • LMS算法的自适应线性预测_LMS算法自适应线性预测_lms算法预测_lms_回归_预测_
    优质
    LMS（最小均方）算法是一种用于信号处理与通信领域的自适应滤波技术，通过迭代优化实现线性系统的参数估计和预测。此方法在无需先验知识的情况下有效减少误差，广泛应用于系统识别、噪声消除及数据预测等领域。 LMS算法自适应线性预测通过一个二阶自回归过程来研究实时数据集对LSM算法的影响。
     
  • LWPR：局部加权投影回归（开源）
    优质
    LWPR是一种非线性自适应学习算法，通过局部加权技术实现高维数据的有效映射。它适用于实时系统中的增量学习问题，并已开放源代码供研究者使用和改进。 局部加权投影回归（LWPR）是一种完全增量的在线算法，在高维空间中用于非线性函数逼近，并能处理冗余及不相关的输入维度。其核心在于使用局部线性模型，该模型由输入空间中的选定方向上的少量单变量回归构成。通过偏最小二乘法（PLS）的局部加权变体来进行降维。 参考文献： [1] Sethu Vijayakumar, Aaron DSouza 和 Stefan Schaal，《高维增量在线学习》，《神经计算》第 17 卷，第 2602-2634 页（2005）。 [2] Stefan Klanke, Sethu Vijayakumar 和 Stefan Schaal，《局部加权投影回归的图书馆》，《机器学习研究》（JMLR），第 9 卷，第 623--626 页（2008）。
     
  • DMP-LWR：基于Matlab的动态运动原语应用，采用局部加权回归方法。
    优质
    DMP-LWR是一款基于Matlab开发的应用程序，利用动态运动原语和局部加权回归技术，为机器人运动规划提供高效解决方案。 DMP-轻水堆是使用Matlab编写的动态运动原语（Dynamic Movement Primitives）实现的程序。在回归任务上采用了局部加权回归方法，在人体动作识别方面取得了很好的效果。其中，蓝色表示原始数据，红色则代表由训练包含40个高斯分布的DMP模型生成的数据重放结果。
     
  • MATLAB中的自适应信号处理序贯回归SER算法仿真
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下实现自适应信号处理中序贯回归（SER）算法的仿真过程，深入分析其性能和应用潜力。 在MATLAB中仿真自适应信号处理的序贯回归SER算法，并成功运行程序，代码包含详细注解。
     
  • 局部自适应直方图均衡化方法
    优质
    局部自适应直方图均衡化方法是一种图像处理技术，通过调整图像不同区域的对比度来增强视觉效果，特别适用于改善光照不均或细节丰富的图片。 自适应直方图均衡化（Adaptive Histogram Equalization, AHE）是一种先进的图像增强技术，在局部处理方面表现尤为出色。在数字图像领域中，它能有效提升对比度，从而显著改善图像质量，并使细节更加清晰。 标题“自适应直方图均衡化方法_局部”中的重点在于“局部”，这意味着该技术不是对整个图像进行全局调整，而是针对不同区域执行独立处理。 传统的直方图均衡化通过重新分布像素的灰度级来扩展动态范围并增强对比度。然而，这种方法可能导致噪声区过度突出的问题，从而影响整体视觉效果。为解决这一难题，自适应直方图均衡化技术应运而生。 在该方法中，图像被分割成若干小块或邻域，并分别计算每个区域的灰度值分布（即局部直方图）。然后对这些局部直方图进行独立处理以生成新的灰度级映射。这种方法允许根据各部分的具体特性调整对比度，在保持整体平衡的同时突出细节。 实现自适应直方图均衡化的C代码通常包括以下步骤： 1. 图像分割：将原始图像划分为多个小块。 2. 计算局部直方图：为每个区域生成灰度值分布数据。 3. 局部直方图均衡化：利用传统的累积分布函数（CDF）算法对各区块的直方图进行处理，以获得新的灰度级映射关系。 4. 应用新映射：将得到的新灰度级分配给对应的图像区域，并整合回原图中。 5. 边缘平滑处理：为了避免相邻块间的对比度过大差异而引入视觉干扰，可能需要执行边缘平滑操作。 实现时可能会使用到的函数包括`calcHistogram`（计算直方图）、`equalizeHist`（均衡化）和`applyMapping`（应用映射）。此外，图像处理库如OpenCV可以提供许多有用的工具来简化这些步骤的操作过程。 通过局部调整的方式，自适应直方图均衡能够更好地应对复杂光照变化或噪声影响的场景。这使得它在医学成像、遥感分析及机器视觉等领域具有重要的实际应用价值，并有助于提高细节识别和图像处理的效果。
     
  • MATLAB开发——局部线性回归
    优质
    本项目利用MATLAB实现局部线性回归算法，适用于数据挖掘和统计分析中预测建模。通过动态调整模型参数优化预测精度。 在MATLAB开发环境中实现局部线性回归，并编写高斯核回归的局部线性估计函数。
     
  • 自适应遗传算法源码
    优质
    本项目提供了一个高度灵活且可定制的自适应遗传算法框架的源代码，旨在解决各种优化问题。代码设计简洁高效，支持用户轻松调整参数以应对不同应用场景的需求。 在基本遗传算法的基础上进行改进的主要方法是根据相异率自适应调节变异率，以避免早熟现象，并且这项工作是在VC6.0环境下实现的。
     
  • MAR多变量自适应样条回归
    优质
    MAR多变量自适应样条回归是一种统计建模技术，用于处理复杂数据关系。它结合了样条函数的灵活性和回归分析的能力，能够捕捉非线性和交互效应，适用于多个预测变量的情形。 MARS是一种全新的高度自动化的回归分析工具，由斯坦福大学统计系的Jerome H. Friedman开发。1991年他在《Annals of Statistics》上发表了一篇长达65页的数学论文，该论文的部分灵感来源于CART®。与CART生成阶梯函数不同，MARS能够生成光滑的曲线和曲面。对于连续型的目标变量，它在二元自变量上的表现同样出色。