切线向量

% [circFun, rad, C, n] = circleArc3d(A,B,T) % ％在3D空间中构造一个弧线，该弧线穿过点A和B，并且在A点处通过T指定的切线向量。 % %输入： % A =起点% B =终点% T = A处的切向量% %输出： % circFun = @(t) =当t从0到1时从A插入到B % rad =弧线的半径% C =弧线的中心% n =弧线所在平面的法线单位% %注释： %如果不带参数运行，那么这个函数会自动%调用一个测试程序，将随机数据集的结果可视化。

参数1(1)曲面混合时第一个边界切线向量长度值参数2(2)曲面混合时第二个边界切线向量长度值■工具操作步骤请打开blend1.dgn档做练习 选择混合曲面工具设定参数连续性(C)=曲度(C)、参数1(1)=参数2(2)=30%在窗口二内以鼠标抓取键抓取上端圆弧曲面左侧中点再按鼠标左键选择上圆弧曲面底部抓取下圆弧曲面左侧中点再按鼠标左键选择下圆弧顶端再按鼠标左键

在图像处理中，编写函数代码以计算散点的切线角度。

利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数，可以分别计算向量的范数。

SVM，挺牛的一个机器学习算法。简单来说，它通过寻找一个超平面来划分数据，目标是让两类数据的间隔最大化，最终提升模型的泛化能力。对于小样本数据集有用，常见于文本分类、图像识别这些领域。最有意思的部分是它的核技巧，能把非线性问题变成线性问题，这样就能更好地复杂的数据集。 SVM 有个核心原则叫做最大间隔，就是通过选取一个间隔最大的超平面来进行分类，这样能有效降低过拟合的风险。而且，支持向量离决策边界越近，它对分类结果的影响越大。所以，训练时找到合适的支持向量尤为重要。 说到核技巧，SVM 用得挺多的。最常用的包括线性核、多项式核和径向基函数核（RBF），每种核函数适应不同的数据情况，比如 RBF

李航老师的《统计学习方法》里的支持向量机部分，笔记整理得还蛮清楚的，适合你刚入门 SVM 或者想快速回顾重点的时候看看。内容不啰嗦，图示也挺直观，看起来不会头大。支持向量机（SVM）这种算法吧，虽然看着数学味儿挺浓，其实搞懂了核函数的核心逻辑，多分类任务都能用得上，比如文本分类、人脸识别这些场景就挺常见的。笔记作者整理了不少实用资源，比如Matlab的代码示例、粒子群优化（PSO）调参数的案例，还有经典的鸢尾花数据集实验，比较全也蛮接地气，配合起来看学习效率更高。哦对了，如果你平时用Python，虽然这些代码是 Matlab 写的，但思路是一通百通的，逻辑和参数选择都能参考。你要是准备搞个毕业

支持向量机（SVM）二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上，并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化，可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。

支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！

快速相关算法在C语言中高效、稳定地计算两个向量之间的相关性。将其编译为fastcorr.dll后可供Matlab调用。另提供备用函数SLOWCORRELATION，仅供参考，实际计算中效率较低。

档详细探讨了支持向量机的基本原理，并对其进行了简要分析。支持向量机是一种强大的机器学习算法，被广泛应用于数据分类和回归分析中。它通过寻找最佳超平面来实现分类，具有良好的泛化能力和高效的计算性能。