做数据量化推理的大作业，考虑了几种回归模型，由于网上的资料并不多，只能借鉴部分信息，再加上自己的尝试，算是学会了matlab中regress、stepwise、lasso三个函数的一些用法，分享出来。先分享下有关regress函数的内容>> x=xlsread('数据清洗.xlsx','Sheet1','B2:M1001');
>> y=xlsread('数据清洗.xlsx
转载
2024-03-26 10:08:16
687阅读
常用函数fscanf(fid, '%c', inf) -> 直接读取整个文件, 因为inf表示无穷strtrimchar(num): 将num转为ASCII字符strtok(content, delimiters)regexprep(content, pattern, replacement): 正则表达式匹配并替换成指定的字符lower: 小写字符cumsum: 求紧邻累加和序列eval:
本篇文章是逻辑回归系列的第二篇，是深入讲解了逻辑回归，主要从三个方面介绍：（1）对假设函数的再理解；（2）Decision Boundary;(3)多类问题。
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@） 上一篇讲解了Logistic Regression的基础知识，感觉有很多知识没说清
转载
2024-03-15 15:36:40
70阅读
Neural Network 该部分展示了神经网络的结构，从结构图中可以看出该网络有三个隐含层，神经元个数分别为9个、8个、7个Algorithms 该部分展示了该网络所使用的训练算法，可以看出Data Division：该网络采用随机划分的方法将数据集划分为training set、validation set、test setTraining：该网络采用Levenberg–Marquardt算
转载
2023-09-06 21:29:14
1382阅读
Matlab具有强大的数据绘图功能，可以通过 Figure 绘制 BP 神经网络图，并保存矢量图，具体代码如下1. codefigure("name","BP figure")
x1 = ones(1, 5);
x2 = 2 * ones(1, 11);
x3 = 3 * ones(1, 8);
y1 = 4:8;
y2 = 1:11;
y3 = 2.5:9.5;
for i = 1:5
转载
2023-07-09 16:00:56
172阅读
MATLAB基础学习笔记基础命令help xxx在帮助文档里查找xxx命令的使用方式lookfor xxx查找有xxx的关键字的命令clc清屏clear清除变量inf表示正无穷，可以加上负号表示负无穷exp(xxx)表示数学中的e的xxx次方pi表示数学符号Π计算阶乘factorial(5)矩阵的使用为创建一个矩阵，可以使用A = [1 2 3 4]的命令，即创建一个一行四列的矩阵。其中空格作用和
转载
2024-09-28 21:49:09
61阅读
設[P,T]是訓練樣本，[X,Y]是測試樣本；net=newrb(P,T,err_goal,spread); %建立網絡
q=sim(net,p);
e=q-T;
plot(p,q); %畫訓練誤差曲線
q=sim(net,X);
e=q-Y;
plot(X,q); %畫測試誤差曲線訓練前饋網絡的第一步是建立網絡對象。函數newff建立一個可訓練的前饋網絡。這需要4個輸入參數。第一個參數是一個Rx
转载
2024-09-19 14:27:41
30阅读
本文的主要内容来自Mathworks官网的相关示例，body-fat-estimation。此示例说明神经网络如何基于多个身体测量值来估计体脂率，实现函数逼近和非线性回归。问题：估计体脂率在此示例中，尝试构建一个神经网络，该网络可以通过下面的 13 个身体属性来估计一个人的体脂率： 这是输入数据与相关输出目标进行匹配的拟合问题，我们希望所创建的神经网络不仅可以根据已知输入估计已知目标，还能泛化成针
转载
2023-09-20 16:54:53
237阅读
MATLAB数值计算MATLAB中文论坛基础板块常见问题归纳(出处: MATLAB中文论坛)登录http:www.mathworks.com/moler 获取NCM文件，注册账户，下载Toolbox格式，点击安装——在MATLAB中输入ncmgui出现图案即为success！(pathtool添加默认路径)开始学习：format 表示格式 help format 可以查询format帮助forma
/ 导读 /近日，图森未来“完成全球首次无人驾驶重卡公开道路全无人化测试”，之前智加科技6月份“完成全球首个智慧高速公路重卡全无人驾驶测试”，下面介绍两家的测试具体情况。图森未来完成全球首次无人驾驶重卡公开道路全无人化测试2021年12月22日，图森未来（TuSimple）成功完成全球首次无人驾驶重卡在公开道路的全无人化测试，全程无安全员值守和任何人为干预，车内没有安全驾驶员，
matlab函数_连通区域1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。算法：(1)Determine the connected components. L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of
转载
2024-05-31 13:21:22
45阅读
1 . 适用条件[直线过焦点]，必有ecosA=(x-1)/(x+1)，其中A为直线与焦点所在轴夹角，是锐角。x为分离比，必须大于1。注：上述公式适合一切圆锥曲线。如果焦点内分(指的是焦点在所截线段上)，用该公式;如果外分(焦点在所截线段延长线上)，右边为(x+1)/(x-1)，其他不变。2 . 函数的周期性问题(记忆三个)(1)若f(x)=-f(x+k)，则T=2k;(2)若f(x)=
学习视频：【零基础教程】老哥：数学建模算法、编程、写作和获奖指南全流程培训！ 文章目录1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络数据处理：数据分析：1.2 RBF神经网络1.3 GRNN神经网络2. 决策树和随机森林3. 随机森林 神经网络的特点是非线性拟合能力超强，如果你的问题非常非线性，而且有足够的数据，可以考虑一下神经网络。 1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络
转载
2023-07-31 23:43:27
133阅读
1、找到衡量误差的函数costFunction2、拟合参数theta，使costFunction最小。用梯度下降，迭代n次，迭代更新theta，让costFunction减小3、
转载
2013-04-21 12:41:00
135阅读
2评论
1 regress命令 help regress 调用格式：B = regress(Y,X)[B,BINT] = regress(Y,X)[B,BINT,R] = regress(Y,X)[B,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)[...] = regress(Y,
转载
2024-02-29 19:02:13
148阅读
1. 概述使用Xbar控制图可以在子组中拥有连续数据的情况下监视过程的均值。使用此控制图可以监视过程在一段时间内的稳定性，以便可以标识和更正过程中的不稳定性。例如：塑料制造商想确定新塑料产品的生产过程是否受控制。分析员抽样20小时，每小时5个部件作为一个子组，并评估塑料的强度。注意：过程变异必须受控制，才能使用Xbar控制图评估过程中心，这是因为Xbar控制图的控制限是使用子组内变异计算的。如果过
转载
2024-02-27 18:09:54
47阅读
目录前言Regression举例Classification举例总结 前言由于之前对于Regression(回归)和Classification(分类)认识并不准确，混淆了很长时间，那么现在就稍微总结一下。Regression回归，类比于数学中的回归直线，它在神经网络中作为输出往往是通过前者的运算而得出一个确定的值/向量。这个值/向量依赖于输入数据的整体分布，最终给出一个或因周期，或因总体趋势，
转载
2024-04-01 10:40:34
29阅读
00.Machine Learning机器学习就是让机器找函式的能力。 01.Different types of Functions机器学习三大任务：regression：我们找的函式输出的是数值。classification：让机器做选择题，如侦测垃圾邮件structured learning：让机器学会创造，产生有结构的东西02.Case Study （预测
Ridge Regression岭回归这些日子搞机器学习的相关知识，在阅读《Kernel Methods for Pattern Analysis》时不懂为什么要进行“岭回归”，查到了下面这篇文章，转载之。 数值计算方法的“稳定性”是指在计算过程中舍入误差是可以控制的。对于有些矩阵，矩阵中某个元素的一个很小的变动，会引起最后计算结果误差很大，这种矩阵称为“病态矩阵”。有些时候不正确的计算
regression：直译似乎是回归，觉得更直接一种说法应该是预测，通过找出拟合历史数据的函数，预测未来数据。半监督学习：有一点标记数据，大部分未标记数据。监督学习：所以数据都已标记。 gradient 是列向量，值为loss function的偏微分regression的一种简单model是 y = wx+b, 跟高中学的线性回归几乎一样。不过这里的w、b、x不是一个数，而是矩阵。复杂一点的模型
转载
2024-05-16 21:06:04
37阅读
