matlab实现的计算但标签分类聚类准确率的计算代码。
函数包含两个参数groundtruth以及分类/聚类模型给出的预测标签向量
函数包含两个参数groundtruth以及分类/聚类模型给出的预测标签向量
2024/4/26 2:26:01
643B
1
一般的空间模式(CSP)是一种在脑-机接口(BCIs)背景下对脑电图(EEG)信号进行分类的流行算法。
本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。
常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。
因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。
为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP(R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。
为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。
提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。
实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。
本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。
常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。
因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。
为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP(R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。
为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。
提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。
实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。
2024/4/24 0:29:52
1.73MB
1
故障根因分析告警数据。
无线侧故障根因分析，针对现网告警、工单数量大，故障原因定位困难的痛点，将现网历史告警数据和工单中的故障原因定位标注数据相关联，训练分类出停电、软件故障、硬件故障、误告警、传输故障等原因，从而减少实际派单数量并进行优化策略派单。
无线侧故障根因分析，针对现网告警、工单数量大，故障原因定位困难的痛点，将现网历史告警数据和工单中的故障原因定位标注数据相关联，训练分类出停电、软件故障、硬件故障、误告警、传输故障等原因，从而减少实际派单数量并进行优化策略派单。
2024/4/23 19:05:36
643KB
1
文档包括：1、GA408.1_2006_道路交通违法管理信息代码第1部分：交通违法行为分类与代码2、GA408.2-2006_道路交通违法管理信息代码_第2部分_交通违法编号3、GA408.3-2006_道路交通违法管理信息代码_第3部分_交通违法地点编码规则4、GA408.4-2006_道路交通违法管理信息代码_第4部分_交通违法处罚种类代码5、GA408.5-2006_道路交通违法管理信息代码_第5部分_强制措施代码6、GA408.6-2006_道路交通违法管理信息代码_第6部分_扣留物品代码7、GA408.8-2006_道路交通违法管理信息代码_第8部分_驾驶证吊销原因代码8、GA408.9-2006_道路交通违法管理信息代码_第9部分_文书类别代码9、GA408.10-2006_道路交通违法管理信息代码_第10部分_交通违法缴款方式代码10、GA408.11-2003_道路交通违章管理信息代码_第11部分_驾驶证撤销原因代码11、GA408.12-2003_道路交通违章管理信息代码_第12部分_机动车牌证撤销原因代码12、GA408.14-2003_道路交通违章管理信息代码_第14部分_扣证类型代码暂时缺少第7和第13部分
2024/4/22 21:27:01
1020KB
1
adaboost算法是一个由多个弱分类器生成一个强分类器的算法，可以提高分类的正确率，这里利用adaboost算法的原理，结合matlab做了一个简单的实例里面h1-h8为八个弱分类器，adaboost为训练的主函数，test调用了训练函数，对一个样本进行测试，calerr计算每次循环后的错误频率
2024/4/22 10:57:32
4KB
1
人脸检测训练好的分类器文件haarcascade_frontalface_alt.xml，配合opencv进行人脸检测，
2024/4/22 9:36:21
661KB
1
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