随机森林降维matlab代码

盛言·和说

大家终于发现：免疫力，才是一个人最大的竞争力，才是可以摧毁一切商业逻辑的降维打击。
7a2fd9d0d024·2024-01-09 23:04

效果极好，不容错过，独家原创：一种新型改进白鲸优化算法(KABWO)

它的迭代精度更深，效果更好，但是改进的难度也稍微略大，本人针对白鲸优化算法BWO，做出了一些改进得到一个算法KABWO：效果如下：测试集：cec2005,matlab：2023a改进点在说明文档里，matlab
莹莹苏莹·2024-01-09 20:30

奇异值分解（SVD）的推导和应用简介

奇异值分解在机器学习中的用途非常广泛，例如图像去噪，降维，另外还有推荐算法等。假设有一个普通的矩阵A（m*n），我们
图学习小组·2024-01-09 20:27

PCA和NMF

主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。
一只怂货小脑斧·2024-01-09 18:50

创业与产品要笨一点

1.最成功的创业一定是降维攻击，你不能按照老的游戏规则玩。对方都是比你强大100倍的，你手里什么都没有，要人没人，要钱没钱，所以一定要降维攻击。我们内容产品的核心，就是碎片化、高品质。
d1698df63db8·2024-01-09 18:55

【sklearn练习】preprocessing的使用

这些工具可以帮助您处理数据中的缺失值、标准化特征、编码分类变量、降维等。
我感觉。·2024-01-09 18:51

Spark中的二分类与多分类问题的解决

在Spark中，可以使用不同的机器学习算法来解决二分类问题，例如逻辑回归、随机森林和支持向量
晓之以理的喵~~·2024-01-09 11:00

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p4GoogLeNet网络

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二
失舵之舟-·2024-01-09 09:33

奇异值分解

https://blog.csdn.net/Jayphone17/article/details/113106887降维与压缩——奇异值分解（SVD）奇异值分解（SingularValueDecomposition
闪闪发亮的小星星·2024-01-09 06:47

决策树与随机森林

决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗说就是决策树。它的每一个叶节点对应着一个分类，非叶节点对应着在某个属性上的划分。决策树的标准好坏可以用一个标准定义：基尼系数当下标准的不确定程度就是所有
爱静的龙猫·2024-01-08 22:17

葡萄酒的评价matlab代码,MATLAB·设计论文葡萄酒质量评价的数学建模

葡萄酒质量评价的数学建模摘要：关于葡萄酒质量的评价，通常是通过评酒员的打分来确定的。本论文通过对酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相关关系和评酒员打分进行了深入系统地分析，给出了葡萄酒质量评价的量化研究。基于相关数据，利用配对的t(α=0.05)检验、克隆巴赫系数信度分析、主成分分析、模糊C均值聚类、多元回归等方法，对酿酒葡萄质量评级模型，酿酒葡萄与葡萄酒之间的典型性相关分析关系模型等，并通过图像与
应轶群·2024-01-08 21:22

python pca/svd原理及应用

它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。
资料加载中·2024-01-08 20:43

粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现

一、粒子群算法PSO（代码获取：评论区或者私信获取）粒子群优化算法（Particleswarmoptimization，PSO）是由Kennedy等人于1995年提出的一种经典的启发式算法。PSO受启发于对鸟群捕食行为的研究，是通过群体中的个体之间的协作和信息共享，使得群体位置在解空间中从无序到有序，群体成员通过学习自己和其他成员的经验，不断改变搜索模式，从而寻得最优解。PSO由于具有调整参数少、
Matlab神经网络深度学习·2024-01-08 19:51

拆解了200篇公众号文章，eva终于找到了文章粘性的一个关键点。

昨晚她就给我说了一次，我没有在意，我认为这是套路——降降维别人能听懂就是所谓的用心——也就是用户视角。今天恰好三节课刷屏，EVA又郑重其事的告诉我，写文章像老黄那样，就会觉得很真诚，包括辉哥奇谈。
铁匠826·2024-01-08 14:13

2022年互联网时代，那什么是互联网思维？

2.互联网思维是降维的，让互联网产业低姿态主动去融合实体产业。3.互联网思维是一种做事的方法论，即好的产品自己会说话，让产品说服用户，用户帮产
逍遥小书生7·2024-01-08 11:14

大数据分析案例-基于LinearRegression回归算法构建房屋价格预测模型

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例
艾派森·2024-01-08 07:45

随机森林（Random Forest）

随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高模型的性能和鲁棒性。随机森林在每个决策树的训练过程中引入了随机性，包括对样本和特征的随机选择，以提高模型的泛化能力。
草明·2024-01-08 03:02

基于MATLAB的均值，方差，变量的矩（附完整代码与例题）

目录一.数学期望与方差二.样本的均值与方差三.MATLAB代码四.例题与代码4.1正态分布4.2Rayleigh分布五.随机变量的矩5.1原点矩与中心距5.2例题35.3样本向量的原点矩与中心矩一.数学期望与方差将某连续随机变量
唠嗑！·2024-01-08 01:41

【路径规划】基于人工蜂群和进化算法的移动机器人路径规划附matlab代码

1简介研究机器人路径规划优化问题,机器人工作环境复杂,运动路径上存在许多障碍物.针对提高机器人安全导航性能问题,传统群智能算法存在早熟,搜索效率低等难题,难以获得全局最优路径.为了获得最优机器人运动路径,避免碰撞的发生,提出了一种人工蜂群算法的机器人路径规划方法.首先采用栅格法对机器人工作环境进行建模,然后机器人路径规划目标点作为蜜源,最后蜂群之间信息交换,协作搜索最优机器人运动路径.结果表明,人
matlab科研助手·2024-01-07 21:02

geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）

GEE中的监督分类方法主要是包括以下几种，包括决策树、随机森林(RF)、贝叶斯、支持向量机(SVM)等。监督分类主要是包括以下几个步骤：(1)收集数据，包括待分类的影像数据以
静观云起·2024-01-07 19:22

人会因为读了一本书而变得高尚吗？

一旦觉得势力单薄了就要把自己喜欢的作者拉出来挡在身前，来证明自己与作者站在一起，然后去贬低别人无法达到它和作者能够达到的高度，也许这就是所谓的降维打击吧，作者可能也不会明
沾衣·2024-01-07 19:28

[Python] 如何使用scikit-learn库进行线性回归训练和预测

它提供了各种监督和无监督学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。Scikit-learn易于使用且功能强大，可以处理大型数据集，并且具有很好的可扩展性。
老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

【Python机器学习】基于随机森林全球经济危机预测

随机森林作为一种强大的集成学
Zouia Gail(修行中)·2024-01-07 16:20

基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

附代码文章目录基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立4.基于松鼠优化的Elman网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab
智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:57

基于JAYA算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

JAYA算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立4.基于JAYA优化的Elman网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab
智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:56

基于热交换算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

附代码文章目录基于热交换算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立4.基于热交换优化的Elman网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab
智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:26

基于天牛须算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

附代码文章目录基于天牛须算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立4.基于天牛须优化的Elman网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab
智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:52

目标检测part1

1*1卷积GoogleNet/Inception可看作全连接1、增加非线性2、特征降维空洞卷积在相同的感受野的情况下，使用空洞卷积得到更大的特征图，获得更密集的数据，而更大的特征图有助于目标检测和目标分割任务中对小物体的识别分割效果转置卷积不是真正意义上的反卷积
草莓味的狮子座leo·2024-01-07 11:53

如何把Scilab当成MATLAB来用

Scilab源代码之后发现只要把Scilab的文法文件(ll扩展名的文件)改掉，就是一些正则表达式，没什么了不起的，改成和MATLAB的代码解析规则、关键字和符号一样，另外将内置的Scilab模块函数代码转换为MATLAB
weixin_30777913·2024-01-07 10:42

【Python百宝箱】数据清洗艺术：Python库助力打磨完美数据

本文深入探讨了一系列强大的Python库，它们在处理重复数据、字符串匹配、数据整理以及降维等方面发挥着重要作用。通过学习这些库，数据科学家们能够更高效地提升数据质量，为深入分析和建模打下坚实基础。
friklogff·2024-01-07 10:56

机器学习系列 - 9. 主成分分析法 PCA

1.主成分分析法思想及原理1.1什么是主成分分析法PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。
小蘑菇1962·2024-01-07 07:20

SVD如何分解矩阵？

奇异值分解（SingularValueDecomposition，简称SVD）是一种将矩阵分解为三个矩阵乘积的方法，其用途广泛，包括矩阵压缩、降维、最小二乘问题等。
机器人那些事儿·2024-01-07 06:43

【误码率仿真】基于QPSK+16QAM调制仿真（含误码率含Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍调制方式：QPSK和16QAM是两种常见的调制方式，您需要确定您要使用的调制方式。信道模型：通信信道的选择对误码率有很大影响，
机器学习之芯·2024-01-07 05:26

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数
王小葱鸭·2024-01-07 03:04

PCL 基于PCA算法的点云平面拟合

平面拟合一、算法原理1、平面拟合2、参考文献二、代码实现三、结果展示一、算法原理1、平面拟合  PCA是一种数学变换的方法，利用降维的思想在变换中保持变量的总方差不变，将给定的一组变量线性变换为另一组不相关的变量
点云侠·2024-01-06 23:31

No.1《平面国》：什么是降维打击？这本书真的神了！

科幻大作《星际穿越》，如今依旧是很多人N刷的神剧。主人公库珀在五维空间中用物化的时间，跨越时空，拯救濒临灭绝的人类。中国作家刘慈欣在《三体》中也对维度展开过很多的想象。“维度”也成为很多科幻谜们探索的热词。电影《星际穿越》插图可乐今天要推荐的书不是《三体》，而是由英国作家埃德温·A·艾勃特写于1884年的《平面国》。科幻大师艾萨克·阿西莫夫曾说，“要想理解维度没有比平面国更好的入门作品了”，这本书
可乐真读传·2024-01-06 20:29

MATLAB仿真绘制四种基本基带信号——双极性不归零码（DNRZ）、双极性归零码（DRZ）、单极性不归零码（SNRZ）、单极性归零码（SRZ）的时域波形及其功率谱

单极性不归零码（SNRZ）、单极性归零码（SRZ）的时域波形及其功率谱目录一、双极性不归零码二、双极性归零码三、单极性不归零码四、单极性归零码五、四种基本波形的功率谱六、MATLAB绘制四种基本波形及其功率谱七、MATLAB
迎风打盹儿·2024-01-06 19:44

基于PCA-WA（Principal Component Analysis-weight average）的图像融合方法 Matlab代码及示例

本文主要展示利用PCA降维结合weight-average的图像融合方法。
foddcusL·2024-01-06 19:21

西瓜书读书笔记整理（八） —— 第八章 集成学习

集成不同类型的个体学习器8.1.4集成学习的分类（根据生成过程分类）8.2Boosting8.2.1算法概述8.2.2算法总体过程8.2.3AdaBoost算法8.3Bagging与随机森8.3.1Bagging8.3.2随机森林
smile-yan·2024-01-06 18:25

即使是乘风破浪的姐姐们，也逃不出这个困局？！

反而是这样一个把“降维打击”做到极致的综艺节目，再次带火了这些姐姐们。更有意思的是，作为专业歌手的丁当，一曲相当完美的演绎。却被杜华评价为可能和未来的女团不和谐，反而给了75的低分。
财富流学院·2024-01-06 15:18

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。
python风控模型·2024-01-06 14:06

机器学习大作业

文章目录这是机器学习的一个大作业，主要用到了逻辑斯蒂算法、KNN算法、随机森林算法。数据集是糖尿病的数据集。
浪漫的诗人·2024-01-06 10:46

李宏毅机器学习-PCA

无监督学习做什么无监督学习主要做两件事情：聚类&降维：比如说下图的树木，只有输入图片，没有标签，我们希望通过一个函数抽象的表达他们，于是抽出一个更抽象的表述生成器：也就是无中生有，我们有很多图片，但不知道是怎么生成的
Zhuanshan_·2024-01-06 09:43

机器学习——特征工程之K均值降维

机器学习——特征工程之K均值降维前言一、K-均值聚类（K-means）1、算法推导2、举例二、降维前言1、先直观解释什么是平面（线性子空间）和流形（非线性子空间）：答：如果线性子空间是一张平展的纸，那么非线性流形的一个简单例子就是卷起来的纸
macan_dct·2024-01-06 09:11

机器学习中的流形学习算法 Manifold Learning

1.流形学习概述流形学习manifoldlearning，于2000年在Science杂志上首次提出，是一大类基于流形的框架，是机器学习、模式识别中的一种方法，在维数约简（降维）方面具有广泛的应用。
scott198512·2024-01-06 09:11

主成分分析

实验目的继续学习无监督学习中的降维算法，最经典的降维算法为主成分分析实验原理PCA的几何解释平移（去中心化）、旋转坐标轴，找到主成分pc1和pc2。
ykzcs2000·2024-01-06 06:02

Sklearn之随机森林

一：定义随机森林是一个包含多棵决策树的分类器，其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。在Sklearn库中，随机森林包含：随机森林分类、随机森林回归两种。
steven_moyu·2024-01-06 05:07

利用自编码器(AutoEncoder, AE)，对图像或信号进行降维和聚类，并将隐空间在2D空间中可视化，通过Matlab编程实现

自编码器（AutoEncoder）是一种无监督学习方法，用于对数据进行降维和聚类。它通过学习输入数据的低维表示来重构输入数据，同时保持数据的分布不变。
学兔兔VIP·2024-01-06 04:04

基于萤火虫算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

附代码文章目录基于萤火虫算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立4.基于萤火虫优化的Elman网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab
智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-06 02:15

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程
学了忘了学·2024-01-06 01:40
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