05 2020 档案
摘要：[Type Sheet Format]=xlsfinfo('现状OD数据及其他数据.xls'); OD=xlsread('现状OD数据及其他数据.xls',Sheet{1}); center_area=xlsread('现状OD数据及其他数据.xls',Sheet{2}); x_pos=center
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摘要：3.分别从{Y,yn,procol,X}角度对学习算法进行分类 3.1 根据输出的标签Y可以将学习算法分为二分类，多分类，回归，结构化学习四种类型。 {binary classification;multiclassification;regression;structured learning}，
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摘要：% 已知圆心和半径画圆：参考：https://blog.csdn.net/ZLK961543260/article/details/70216089 % 对比三种画圆方法，运算时长对比如下 % viscircle:0.22;比较快 % rectangle:0.21;比较快 % function:0.
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摘要：2.learning to answer yes/no【{-1，1}二分类】 示例：如何构造一个二分类的线性分类器。 内容如下： 2.1 感知机的假设集H（hypothesis set） 假设集中存在非常多个预测函数，“perceptron”预测函数是其中的一种，我们选择“perceptron” 函
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摘要：第一部分课程：foundation oriented：主要讲解机器学习的基础知识 1.课程内容 该课程主要阐述关于机器学习（ML）的四个问题： 1.1什么时候用ML？ 【明确用ML解决某一问题的可行性；看该问题是否能抽象成具体的ML常规问题（分类/回归之类）】 1.2为什么要用ML？【机器学习作为解
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摘要：一、matlab导入并处理xml文件数据 xmlDoc = xmlread('position_sen2_mod1.xml'); %position_sen2_mod1.xml为删除了network.dtd这一行的文件 NodeArray = xmlDoc.getElementsByTagName(
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摘要：%%场景二 %%节点数据预处理 function [X,Y]=nodedata_pro() %导入班节点数据 [num_2ban1,~,raw_2ban1]=xlsread('sen2ban1.xlsx'); [num_2ban2,~,raw_2ban2]=xlsread('sen2ban2.xls
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摘要：1 什么时候用机器学习? 1.1 什么是机器学习（机器学习概念，机器学习相关名词概念） 人的学习过程是通过观察（observation），然后进行学习（learning），最后得到习得技能（skill）;机器的学习是通过获取数据（data）,进行一定的规则/算法推演(ML)，最后习得技能（skill
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摘要：fitcecoc函数属于statistic&machine learning toolbox，用于训练多分类ECOC（error-correcting output code）模型 参考资料： 1.matlab10行代码完成多分类功能（SVM，softmax，fitcecoc）：https://bl
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摘要：一、简单划分：数据集：测试集=7：3 问题： 1）.没有充分的利用数据集； 2）.回归问题中的MSE（mean square error）受到划分比例的影响，导致最终模型的最优参数选择也受到划分比例的影响。 【图来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24825503?ref
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摘要：0.分类模型评价指标在数据挖掘中的位置： 一、混淆矩阵（Confusion Matrix）： 1.混淆矩阵其实就是一张表格，可以用来评判分类模型的精度，形式如下： 2.混淆矩阵延伸出的指标有二级指标有 i）准确率（accuracy）： ii）精确率 （precision）： iii）召回率 （rec
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摘要：一、模式识别神经网络 在matlab命令窗口输入：nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI 二、鸢尾花数据集iris示例 1.输入数据集，划分训练集、测试集 load fisheriris; [m,n]=size(meas); data=zeros(m,n+1); d
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摘要：1.KNN简介： KNN：(K nearest neighbor)也叫K近邻算法，主要用于处理机器学习中的分类问题。 2.算法思想：统计得到距离目标点最近的K个点中个数最多的某个标签，作为目标点的类标签。 即假设给定k=8，计算每个样本点对测试点的距离，并从小到大排序，选出前8个样本点，统计得出前8
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摘要：1.数据集：采用 matlab2016b 自带数据集：iris鸢尾花、ionosphere电离层数据 2.采用函数 fitcecoc 进行SVM多分类模型训练；【fitcecoc：ecoc：error-correcting output code】 3.采用10折交叉验证对数据集进行划分，将Mdl转
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摘要：1.简介 随机森林和GBDT都属于集成学习。 集成学习可分为两大类：bagging和boosting； 随机森林（RF） ∈ bagging GBDT ∈ boosting 2.随机森林：由多个决策树组成的一个集成学习算法，可用于分类和回归（分类效果好于回归），最终结果采用投票制得出。 数据集处理：
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摘要：%% 读取年数据 function [XXnum,YYnum]=dataRead() [numXX,txtXX,rawXX]=xlsread('XXyear.xlsx'); [numYY,txtYY,rawYY]=xlsread('YYyear.xlsx'); [m,n]=size(numXX);
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摘要：%基于主成分分析的特征提取代码 %读取原始数据，调用三个子函数，输出主成分分析结果 %command %[fid,vector,v1,result]=cwprint('data.txt',145,55) function [fid,vector,v1,result]=cwprint(filename
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摘要：1.matlab多元回归示例如下： 解决问题：油价预测 方法：多元线性回归 实现：matlab regress()函数 技巧：通过增加X1^2，X2^2，或者X1*X2等构造的特征项，可以提高回归模型的拟合准确度；但计算代价增大。 function result=reg_new_month(XX1_
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摘要：1.输入nftool;点击next 2.输入特征X 和目标值Y如下：【注意按行/按列】 3.设置训练集/验证集/测试机比例：【一般默认为0.7：0.15：0.15】 4.设置隐藏层个数：【需要调的参数之一】 5.选择优化算法：默认如图；点击train进行训练 6.生成图像：【如图plots】 6.1
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摘要：1.从感知学习算法到深度学习演化时间轴 2.非线性问题的三种解决方法： 参考资料： 1.https://www.bilibili.com/video/BV1Tt411s7fK?from=search&seid=14161509480958797618，B站白板推导，作者：shuhuai008 2.白
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