第1篇为MATLAB常用算法应用设计,包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。
第2篇为MATLAB高级算法应用设计,包括人脸检测识别、改进的多算子融合图像识别系统设计、罚函数的粒子群算法的函数寻优、车载自组织网络中路边功能及防碰撞算法研究、免疫算法的数值逼近优化分析、启发式算法的函数优化分析、一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究、蚁群算法的函数优化分析、引力搜索算法的函数优化分析、细菌觅食算法的函数优化分析、匈牙利算法的指派问题优化分析、人工蜂群算法的函数优化分析、改进的遗传算法的城市交通信号优化分析、差分进化算法的函数优化分析和鱼群算法的函数优化分析。
2023/2/13 17:50:16 9.07MB MATLAB
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本文通过在几个基准数据集上进行实验,研究了旋转森林集成方法在提高基本预测变量解决回归问题的泛化能力方面的功能,并与Bagging,RandomForest,Adaboost.R2和a单一回归树。
还研究了轮作林对其所含参数选择的敏感性。
在考虑的回归数据集上,可以看到Adaboost.R2通常胜过RotationForest,并且两者都优于RandomForest和一棵树。
关于袋装和轮换林,似乎他们之间没有明显的赢家。
此外,修剪树似乎对所有考虑的方法的功能都有一些不良影响。
2023/2/12 9:46:37 423KB Rotation Forest; Adaboost.R2; Bagging;
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基于matlab的各种多元统计分析模型源代码-空调负荷神经网络预测airconditionforcasting.rar本人为了获得更多资源共享的权限,只好吐血奉献自己一年来收集和改写的matlab源程序,部分为原创;
里面包含有主成分分析、岭回归分析、因子分析、判别分析、聚类分析、回归分析等;
绝对可用哦,不过,还是得提醒一下,由于不断是自己使用,里面没有更多注释,希望没有这方面知识基础的朋友慎重下载哪,免得浪费精力撒。
    希望大家多多支持,给予评论。
2023/2/12 3:19:30 447B matlab
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Preparedbythemultipleregressionofcross-validationprocedure
2023/2/11 23:24:48 671B 多元回归
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讲了回归分析回归诊断虚拟变量回归多元回归中交互作用
2023/2/11 17:10:53 51.05MB 统计 回归
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在科学研究和生产中,经常需要做许多试验,并通过对试验数据的分析,来寻求问题的处理办法。
如此,就存在着如何安排试验和如何分析试验结果的问题,也就是如何进行试验设计和数据处理的问题。
全书共分为10章,第1章介绍了试验设计与数据处理的一些基本概念;
第2章介绍单因素优选法;
第3章介绍了试验数据的方差分析法;
第4章介绍了如何利用正交表进行正交试验设计及正交试验设计的优点;
第5章介绍了对单指标及多指标正交试验设计及其结果的直观分析法;
第6章介绍了正交试验设计结果方差分析法的基本原理;
第7章介绍了正交表的并列法、拟水平法、部分追加法及直积法;
第8章介绍了试验数据的回归分析;
第9章介绍了均匀试验设计;
第10章介绍了Excel在试验数据处理中的应用。
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由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题,而且权值要采用实数编码,所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。
贴出的代码是为一个19输入变量,1个输出变量情况下的非线性回归而设计的,如果要使用于其它情况,只需改动编解码函数即可。
2023/2/4 21:16:34 25KB 遗传算法 BP神经网络 MATLAB
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随机森林randomforest模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型随机森林的运算速度很快在处理大数据时表现优良随机森林不需要顾虑一般回归分析面临的多元共线性的问题不用做变量选择现有的随机森林软件包给出了所有变量的重要性另外随机森林便于计算变量的非线性作用而且可以体现变量间的交互作用interaction它对离群值也不敏感本文通过3个案例分别介绍了随机森林在昆虫种类的判别分析有无数据的分析取代逻辑斯蒂回归和回归分析上的应用案例的数据格式和R语言代码可为研究随机森林在分类与回归分析中的应用提供参考">随机森林randomforest模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型随机森林的运算速度很快在处理大数[更多]
2023/2/3 14:01:57 1.86MB 随机森林模型
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多输出支持向量回归对于一般的回归问题,给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€R,我们希望学习到一个f(x)使得其与y尽可能的接近,w,b是待确定的参数。
在这个模型中,只要当f(x)与y完全相同时,损失才为零,而支持向量回归假设我们能容忍的f(x)与y之间最多有ε的偏差,当且仅当f(x)与y的差别绝对值大于ε时,才计算损失,此时相当于以f(x)为中心,构建一个宽度为2ε的间隔带,若训练样本落入此间隔带,则认为是被预测正确的。
(间隔带两侧的松弛程度可有所不同)------
2023/1/27 12:33:31 5KB Matlab
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机器学习,非参数学习算法,局部加权线性回归,c++完成
2023/1/27 2:20:41 5KB 局部线性回归
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡