用Java做项目。我使用高斯-乔丹算法来找出矩阵的哪些行和列是线性独立的,哪些是独立的行和列的线性组合。我可以按行和列查找排名。
但我真正需要的,也是不知道如何做的,是找到系数,以独立行和列的线性组合的形式生成依赖行和列。
我猜答案是修改高斯·乔丹和/或跟踪所有乘除系数,但我的大脑锁定在如何做到这一点。
基本的功能是减少到排梯队的形式,然后我在它上面建立其他。
public static void toRREF(double[][] M) {
int rowCount = M.length;
if (rowCount == 0)
re
我试着比较libsvm的the预测和原始权向量w上的数据投影生成的决策值(我正在考虑线性情况)。为了调试目的,我使用相同的数据进行培训和测试。
W是根据libsvm常见问题计算的。然后我用z=X*w+b计算决策值。
当数据是可分离的(n=300,p=1000)时,这两种方法产生的决策值是不同比例的、相关的,但不完全相同(预测的标签也不完全相同):
当数据不可分离(n=300,p=10)时,值之间的关系非常弱:
我想我错过了一些最基本的东西。有什么想法吗?Matlab的fitcsvm对象不会产生这种差异。
代码:
%% generate some random data
n=300;