189 8069 5689
C语言中的random函数可以产生均匀分布的随机变量分布区间为（0，1），假设x1,x2是由random产生的随机变量，
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则y=sqrt(-2*ln(x1))为瑞利分布
theta=2*pi*x2为（0，2*pi）的均匀分布
n1=y*cos(theta),n2=y*sin(theta)为两个独立的正太分布
z=sqrt((a+n1)^2+(b+n2)^2)，为莱斯分布，a ,b为常数
1、你是怎样调用的？照理说，如果是正常的调用，例如
yanyan(1.5,1:10,.1)
应该会出现Matrix must be square的提示，而不会是too many input。
2、vectorize不是这样用的，它只能把一个char类型的表达式或sym、inline对象给替换成点运算，而对于一个double类型的数值，会强制转换为char类型，可能导致丢失精度（因为char的表示范围有限，即使在中文环境下，范围也只是0-65535，而且只能是整数）。
3、表达式写错了，把2h^2给放到指数函数外面了，也就是说
exp(-(x-y)^2)/(2*z^2)
应为
exp(-(x-y)^2/(2*z^2))
4、可以简单修改如下：
function c=yanyan(x,y,z)
n=length(y);
zz=sum(exp(-(x-y).^2/(2*z^2)));
yux=n*z*(2*pi)^0.5;
c=zz/yux;
但这样的写法不支持x为向量的情况，可以考虑改成
function c=yanyan(x,y,z)
n=length(y);
yux=n*z*(2*pi)^0.5;
c=arrayfun(@(x)sum(exp(-(x-y).^2/(2*z^2))),x)/yux;
5-11、高斯核函数RBF
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from matplotlib.colors import ListedColormap
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x, y = datasets.make_moons(n_samples=1000, noise=0.25, random_state=2020) # 生成1000个数据样本
plt.figure()
plt.scatter(x[y == 0, 0], x[y == 0, 1], color="r")
plt.scatter(x[y == 1, 0], x[y == 1, 1], color="g")
plt.title('散点图')
plt.show()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=2020)
# 绘制边界曲线
def plot_decision_boundary(model, axis):
x0, x1 = np.meshgrid(
np.linspace(axis[0], axis[1], int((axis[1] - axis[0]) * 100)).reshape(-1, 1),
np.linspace(axis[2], axis[3], int((axis[3] - axis[2]) * 100)).reshape(-1, 1)
)
x_new = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]
y_pre = model.predict(x_new)
zz = y_pre.reshape(x0.shape)
# 设置颜色
cus = ListedColormap(["#BA55D3", "#FF69B4", "#FFE4C4"])
plt.contourf(x0, x1, zz, cmap=cus)
def RBFkernelSVC(gamma):#高斯核函数RBF
return Pipeline([
("std", StandardScaler()),
("svc", SVC(kernel="rbf", gamma=gamma))
])
sv = RBFkernelSVC(gamma=1)
sv.fit(x_train, y_train)
plot_decision_boundary(sv, axis=([-1.8, 2.5, -1.4, 1.8]))
plt.scatter(x[y == 0, 0], x[y == 0, 1], color="r")
plt.scatter(x[y == 1, 0], x[y == 1, 1], color="g")
plt.title('高斯核函数RBF')
plt.show()
# 打印出分数
print(sv.score(x_test, y_test))
d = datasets.load_iris()
x = d.data
y = d.target
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=2020)
sv = RBFkernelSVC(gamma=10)
sv.fit(x_train, y_train)
# 打印出分数
print(sv.score(x_test, y_test))