x=input('输入');a=mod(x,10);b=mod(fix(x/10),10);c=mod(fix(x/100),10);d=mod(fix(x/1000),10);abcdnum=mod(((a-7)+10),10)+mod(((b-7)+10),10)*10+mod(((c-7)+10),10)*100+mod(((d-7)+10),10)*1000;disp(...
原创
2022-03-02 10:09:56
104阅读
问题：生成一个10×10的随机数矩阵，并求解该矩阵的秩>> A=rand(10)A = 0.8147 0.1576 0.6557 0.7060 0.4387 0.2760 ...
转载
2013-10-06 00:15:00
70阅读
2评论
x=input('输入');a=mod(x,10);b=mod(fix(x/10),10);c=mod(fix(x/100),10);d=mod(fix(x/1000),10);abcdnum=mod(((a-7)+10),10)+mod(((b-7)+10),10)*10+mod(((c-7)+10),10)*100+mod(((d-7)+10),10)*1000;disp(...
原创
2021-06-10 18:12:59
201阅读
图像分割是将一幅数字图像分割成不同区域，在同一区域内具有在一定的准测下可认为是相同的性质，如灰度、颜色、纹理等，而任何相邻区域之间其性质具有明显的区别，主要包括边缘分割技术、阈值分割技术和区域分割技术边缘分割技术利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。图像中的线段将图像点x(x,y)某个领域中的每个像素值都与模板中对应的系数相乘，然后将结果进行累加，从而得到该点的新像素值。如果邻域的大小为m
转载
2024-03-01 15:59:17
133阅读
❤️遗传优化随机森林(GA-RF)是一种用于数据分类的有效方法。随机森林是一种集成学习算法，它由多个决策树组成。每个决策树都对数据进行随机抽样，并基于特征的随机子集进行训练。最后，通过投票或平均预测结果来确定最终分类。然而，传统的随机森林在构建过程中可能会遇到一些问题，例如过拟合和不稳定性。为了解决这些问题，研究人员提出了遗传优化算法来改进随机森林的性能。遗传优化算法是一种模拟自然选择和遗传机制的
文章目录Matlab 初步进行机器学习实时脚本的介绍导入数据用导出模型进行预测导出代码进行预测决策树预测和可视化交叉验证的测试集和随机数种子计算F1分数和AUC，绘制ROC曲线多分类问题F1分数计算Matlab计算F1分数ROC曲线与AUC曲线网格搜索调参关于调参调参的定义调参的目的Matlab机器学习可以调的参数调参的方法网格搜索随机搜索贝叶斯调参网格搜索调参演示阶段性总结：模型选择的一般步骤
转载
2024-05-28 13:05:02
330阅读
1、分号（;）>> %sin(2)+cos(2)>> x = sin(2) + cos(2); >> y = sin(1) + cos(1);>> x + yans = 1.87492、逗号（,）>> %s...
转载
2013-10-05 00:29:00
326阅读
2评论
一 语法： load(filename) load(filename,variables) load(filename,'-ascii') load(filename,'-mat') load(filename,'-mat',variables) S = load(___) load filenam
转载
2021-02-25 13:59:00
1842阅读
2评论
%% 1.数值常量转换为符号变量%% 2.符号表达
原创
2023-05-21 22:52:01
450阅读
https://www.pi
原创
2023-01-23 09:25:29
221阅读
1、什么是支持向量？距离超平面最近的数据点。 2、什么是核函数？从低维映射到高维，实现线性可分。 3、回归型支持向量机：寻找一个最优分类面使得所有训练样本离该最优分类面的误差最小。4、kernel methodKernel的基本思想是将低维空间不可分数据映射到高纬度的空间实现区分。4.1 kernel function2维空间映射到3维空间后，内积可以用K函数表示。而内积可以用来计算高维
转载
2024-02-25 14:10:23
49阅读
文章目录1 前言2 绘画效果3 颜色选择4 图片的储存5 后续更新6 完整代码7 更新日志8 作品展示 1 前言比较难过的是MALAB GUI功能将要被移除，很多很好用的功能和函数MATLAB APP都还没有实现方式，这里尝试使用编程的方式调用APP控件制作像素画绘制APP。2 绘画效果 像素画绘制效果： 图中的左侧是画板部分，只需要对网格中的空隙进行点击，便可填充颜色，可以选择增强网格或弱化网
转载
2024-04-05 12:23:21
51阅读
一般有两个命令可以用来创建稀疏矩阵：1. sparse（较常用） 2. spdiags（主要用于非零元素都是对角线元素的情况）sparse。使用格式如下A = sparse( i,j,,s,m,n,nzmax )其实matlab函数sparse的文档中说的比较明白：S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) uses vectors i, j, and s to
转载
精选
2015-01-09 20:37:04
3360阅读
%多点同期平均 close all; clear all; pi = 3.14159; Samp2=input('您需要几组信号做同期平均？') Samp1=1000 %设置采样精度 t = linspace(0,4*pi,Samp1); %创建向量 g=zeros(Samp2,Samp1); A=
转载
2016-03-29 13:13:00
90阅读
2评论
MATLAB数字信号处理作业，把自己写的程序发上来..欢迎交流~ QQ 五幺九七九零六四 首先是任意点移动平均： 主程序：mov_average_main.m （运行） 函数：mov_average.m （多点移动平均） 主程序：mov_average_main.m （运行） 函数：mov_aver
转载
2016-03-29 13:11:00
368阅读
2评论
## 实现 MATLAB BP 神经网络实例的步骤
### 1. 导入数据
在实现 BP 神经网络之前，我们首先需要导入数据。假设我们的数据集包含 n 个特征和 m 个样本。首先，我们需要将数据集分为输入特征 X 和输出标签 Y 两部分。
```matlab
% 导入数据
data = load('data.mat'); % 导入数据集，假设数据集保存在 data.mat 文件中
X = da
原创
2023-08-01 21:35:39
102阅读
该软件首先通过经典的ARIMA模型得出初步的预测数值，生成绝对误差序列，然后输入GRNN模型得出预测的绝对误差数值，最后通过反算生成最终预测数值。第一步、Matlab支持插件的安装1. 双击MCRInstaller.exe安装2. 自动解压：3. 无脑点击下一步4. 安装完成。第二步、构建ARIMA模型一、构建ARIMA模型 进入AR
转载
2023-12-11 01:28:48
297阅读
atlab双y轴柱状图...
原创
2022-08-01 08:06:02
101阅读
1.背景介绍机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机程序自主地从数据中学习，并利用所学知识来做
原创
2023-12-27 10:14:43
230阅读
文章目录第九章 深度强化学习-Double DQN9.1 回顾9.2 过高估计9.3 Double DQNReferences 第九章 深度强化学习-Double DQN 目前流行的Q-learning算法会过高的估计在特定条件下的动作值。实际上，在实践中，这种过高的估计是否常见，是否会损害性能，以及是否可以预防，这些以前都不知道。于是Hado van Hasselt在2015年发表论文《De
