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:
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
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2024-05-31 13:21:22
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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
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2024-03-26 10:08:16
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看了一半左右的stanford的machine learning公开课视频，做了一下练习题，重新搜了一下matlab的语法，看了附带的讲义，终于在Octave下实现了梯度下降法的线性回归 . 线性回归假设特征和目标值满足线性关系。//y=ax+b 例如：房间的面积和房间价格成正比。 其实线性关系的表达能力非常强大，每个特征对结果的影响强弱可以由权重参数体现，而且每个特征变量可以先转换到一
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)=
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
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2024-09-28 21:49:09
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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
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2024-09-19 14:27:41
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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
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
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2023-07-31 23:43:27
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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、
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2013-04-21 12:41:00
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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,
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2024-02-29 19:02:13
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1. 基本原理Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程：（1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程时非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函数的
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2024-09-24 22:49:01
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吴恩达机器学习作业 python 实现：Logistic Regression1.检查加载数据，进行可视化定义函数对数据可视化def plotdata(path):
data1 = np.loadtxt(path, delimiter=',')
pos_index = np.where(data1[:, 2] == 1)
neg_index = np.where(data
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2024-08-12 09:34:32
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Logistic函数与Logistic回归Logistic函数的表示形式如下：它的函数图像如下，由于函数图像很像一个“S”型，所以该函数又叫 sigmoid 函数。 满足的性质：1.对称性，关于(0,0.5)中心对称 2.逻辑斯谛方程即微分方程 最早logistic函数是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线可以模仿一些情况人口增长
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
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2023-07-09 16:00:56
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线性回归 liner regression模型描述 回归分析 线性回归部分预备知识假设函数（hypothesis）损失函数/代价函数（cost/loss function）等高线图（contour figure）批量梯度下降（Batch Gradient Descent)随机梯度下降（Stochastic Graident Descent)正规方程（Nomal Equation）特征缩放多项式回
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2024-03-26 13:42:25
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为了更好的学习内容，请访问原创版本：Ps：初次访问由于js文件较大，请耐心等候（8s左右）本节课中，我们将学习如何利用Python的来Logistic。这是第一节Python代码内容，接下来我们将从一些基本的Python编程开始讲述。 本文中的代码经过作者改进，修改bug，已经提交到github。地址为：https://github.com/Lite-Java/missshi_deepl
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
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2024-05-16 21:06:04
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Regression1. 什么是Regression（回归）？2. 实现Regression的步骤 step1：Model（建立一个模型）——线性模型 step2： Goodness of function（确定评价函数）——损失函数 step3：Best function ——梯度下降法3. 方法优化（从step1,model入手） 方法1
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2024-03-07 20:42:15
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目录 1.“成功-失败”法，又称进退法2.黄金分割法，又称0.618法3.二分法4.Newton法5.二次插值法通过五种方法实现全局极小值点的求解。其中，“成功-失败法”是试探法；区间收缩法，包括二分法、0.618法；函数逼近法，包括Newton法、二次插值法。1.“成功-失败”法，又称进退法function [k,interval
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2024-04-08 13:24:04
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