4 Latex 삽입 코드
\documentclass[UTF8]{ctexart}
\usepackage{color}
\usepackage{listings}
\lstset{ %
language=Matlab, % the language of the code
basicstyle=\footnotesize, % the size of the fonts that are used for the code
numbers=left, % where to put the line-numbers
numberstyle=\tiny\color{gray}, % the style that is used for the line-numbers
stepnumber=1, % the step between two line-numbers. If it's 1, each line
% will be numbered
numbersep=5pt, % how far the line-numbers are from the code
backgroundcolor=\color{white}, % choose the background color. You must add \usepackage{color}
showspaces=false, % show spaces adding particular underscores
showstringspaces=false, % underline spaces within strings
showtabs=false, % show tabs within strings adding particular underscores
frame=single, % adds a frame around the code
rulecolor=\color{black}, % if not set, the frame-color may be changed on line-breaks within not-black text (e.g. commens (green here))
tabsize=2, % sets default tabsize to 2 spaces
captionpos=b, % sets the caption-position to bottom
breaklines=true, % sets automatic line breaking
breakatwhitespace=false, % sets if automatic breaks should only happen at whitespace
title=\lstname, % show the filename of files included with \lstinputlisting;
% also try caption instead of title
keywordstyle=\color{blackred}, % keyword style
commentstyle=\color{dkgreen}, % comment style
stringstyle=\color{MidnightBlue}, % string literal style
escapeinside={\%*}{*)}, % if you want to add LaTeX within your code
morekeywords={*,...}, % if you want to add more keywords to the set
escapechar=` %
}
\title{ }
\date{}
\definecolor{dkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
\definecolor{gray}{rgb}{0.5,0.5,0.5}
\definecolor{MidnightBlue}{RGB}{25,25,112}
\definecolor{blackred}{RGB}{199,21,133} %
\begin{document}
\maketitle
\begin{lstlisting}[language = Matlab]
function [W, Z, mu, mse] = pcaEm(X, m)
% Perform EM-like algorithm for PCA (by Sam Roweis).
% Input:
% X: d x n data matrix
% m: dimension of target space
% Output:
% W: d x m weight matrix
% Z: m x n projected data matrix
% mu: d x 1 mean vector
% mse: mean square error
% Reference:
% Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher M. Bishop
% EM algorithms for PCA and SPCA by Sam Roweis
% Written by Mo Chen ([email protected]).
d = size(X,1);
mu = mean(X,2);
X = bsxfun(@minus,X,mu);
W = rand(d,m);
tol = 1e-6;
mse = inf;
maxIter = 200;
for iter = 1:maxIter
Z = (W'*W)\(W'*X); % 12.58
W = (X*Z')/(Z*Z'); % 12.59
last = mse;
E = X-W*Z;
mse = mean(dot(E(:),E(:)));
if abs(last-mse)
참고 자료
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
다양한 언어의 JSON
JSON은 Javascript 표기법을 사용하여 데이터 구조를 레이아웃하는 데이터 형식입니다.
그러나 Javascript가 코드에서 이러한 구조를 나타낼 수 있는 유일한 언어는 아닙니다.
저는 일반적으로 '객체'{}...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
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다양한 언어의 JSONJSON은 Javascript 표기법을 사용하여 데이터 구조를 레이아웃하는 데이터 형식입니다. 그러나 Javascript가 코드에서 이러한 구조를 나타낼 수 있는 유일한 언어는 아닙니다. 저는 일반적으로 '객체'{}...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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