tr_res=zeros(str(1),1); for j=1:T for i=1:str(1) v=zeros(11,1); for t=1:j

这段代码是一个三重循环，循环变量分别是i、j和t，其中i的范围是1到str(1)，j的范围是1到T，t的范围是1到j。

循环中的变量v是一个11维的向量，每次循环都被重新赋值为全零向量。

在内层循环中，变量t从1到j，所以内层循环的执行次数会逐渐增加。在每次内层循环中，向量v的第t个元素被赋值为零。

最外层循环中，变量j从1到T，所以整个循环的执行次数为str(1) * T次。在每次最外层循环中，变量tr_res的第i个元素被赋值为0。

总之，这段代码的作用是初始化一个矩阵tr_res，矩阵的行数为str(1)，列数为1，每个元素的初始值为0。

相关问题

tr_res=zeros(str(1),1); for j=1:T for i=1:str(1) v=zeros(11,1); for t=1:j if(mis_tr_all(i,:,t)==0) v(cpre_tr_all(i,:,t),1)=v(cpre_tr_all(i,:,t),1)+log10(1/b(t)); end

这段代码是在一个嵌套循环中进行一些计算操作。让我来解释一下代码的含义：

tr_res=zeros(str(1),1);
for j=1:T
    for i=1:str(1)
        v=zeros(11,1);
        for t=1:j
            if(mis_tr_all(i,:,t)==0)
                v(cpre_tr_all(i,:,t),1)=v(cpre_tr_all(i,:,t),1)+log10(1/b(t));
            end

首先，`tr_res=zeros(str(1),1);` 这行代码创建了一个大小为 `str(1)×1` 的全零列向量 `tr_res`，用于保存一些结果。

然后，通过两个嵌套的循环来遍历训练集中的样本和弱分类器。

在内层循环中，`v=zeros(11,1);` 这行代码创建了一个大小为 `11×1` 的全零列向量 `v`，用于保存一些中间结果。

然后，在一个 `t` 的循环中，根据条件 `mis_tr_all(i,:,t)==0` 判断是否执行下面的代码块。

如果条件成立，即 `mis_tr_all(i,:,t)==0`，则执行 `v(cpre_tr_all(i,:,t),1)=v(cpre_tr_all(i,:,t),1)+log10(1/b(t));` 这行代码。这行代码根据 `cpre_tr_all(i,:,t)` 的值，更新 `v` 向量中对应位置的值。具体操作是将 `b(t)` 的对数加到 `v(cpre_tr_all(i,:,t),1)` 上。

以上是对代码的解释，希望能对您有所帮助。如果您有任何其他问题，请随时提问！

tr_res=zeros(str(1),1); for j=1:T for i=1:str(1) v=zeros(11,1); for t=1:j if(mis_tr_all(i,:,t)==0) v(cpre_tr_all(i,:,t),1)=v(cpre_tr_all(i,:,t),1)+log10(1/b(t)); end

这段代码是在计算训练数据集（Train Set）上的加权投票（Weighted Voting）结果。具体来说，它使用了之前保存下来的训练集的预测结果 `cpre_tr_all` 和误差 `mis_tr_all`，以及之前训练得到的权重系数 `b`。

首先，代码定义了一个名为 `tr_res` 的全零向量，用于保存最终的投票结果。向量的长度等于训练集中样本的数量。

然后，代码使用两层循环遍历每个训练样本和每个训练次数。对于每个样本 `i` 和每个训练次数 `j`，代码定义了一个全零向量 `v`，长度为11，用于保存每个类别的得票数（这里假设一共有11个类别）。

接着，代码使用第三层循环遍历之前的每次训练结果。对于每次训练结果，如果第`i`个样本在第`t`次训练中的误差为0（即预测结果和真实标签相同），则将第`cpre_tr_all(i,:,t)`个类别的得票数加上`log10(1/b(t))`，其中`cpre_tr_all(i,:,t)`表示第`t`次训练中第`i`个样本的预测结果。这里使用了 MATLAB 中的索引操作 `:`，表示取整个向量。

最后，代码使用 `max` 函数找到每个样本得票数最高的类别，并将这个类别作为最终的投票结果 `tr_res(i)`。如果有多个类别得票数相同，则取其中编号最小的类别。

总的来说，这段代码的作用是对训练集中的每个样本进行加权投票，得到最终的预测结果。这里使用之前训练得到的权重系数进行加权，更加重视误差小的训练结果。