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原创 [Matlab] 还原处理后随机数的原始顺序
%% m是源数据，n是随机数，k为打乱后的矩阵，p即为所求。m = randperm(100);n = randperm(100);k = m(n);p(n) = k;
2019-04-02 15:16:26
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原创 [Matlab] xlswrite函数输出多个文件时，如何自动更改文件名？
for i = 1:45 Final = i+1; xlswrite([num2str(a),'_(10-43).xlsx'],Final);end核心思想：利用num2str将数值转换成字符串写入xlswrite函数里面。关于num2str不懂的可以看另一篇博客：[Matlab] num2str函数用法...
2019-04-02 15:09:45
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原创 [Matlab] 把输入数据随机分为训练和测试样本
function [train, test] = split2train_test( input,proportion )%% 把输入数据随机分为训练和测试样本% 输入参数：% input : 原始矩阵,默认使用行作为一个样本% proportion: 训练样本比重% 输出参数：% train:训练数据% test：测试数据rows=size(input,1);%spli...
2019-03-14 12:56:47
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原创 [算法] 如何感性的理解EM算法
如何感性地理解EM算法？EM算法 实例讲解机器学习系列之EM算法001、一个非常简单的例子假设现在有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下：硬币 结果 统计 1 正正反正反 3正-2反 2 反反正正反 2正-3反 1 正反反反反 ...
2019-03-13 18:44:13
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原创 [Matlab] Matlab中rand，randn，rands和randi函数使用
rand(m,n) 生成m行n列均匀分布在（0~1）之间的伪随机数randn (m,n) 生成m行n列标准正态分布的伪随机数（均值为0，方差为1）rands(m,n) 生成m行n列均匀分布在（-1~1）之间的伪随机数randi 生成均匀分布的伪随机整数matlab中的rand ，randn，和randi函数具体例子可以参照以上博主写的很好，但是少个rands函数，就简单在这里填...
2019-03-06 16:46:25
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原创 [Matlab] Matlab如何随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本
首先我们需要生成1-2000的随机序列[Matlab] Matlab如何生成1到2000的随机序列当我们得到了n矩阵（1*2000）的1到2000 的随机序列，才能利用已有的随机数排序生成相应的随机样本。input_train=input(n(1:1500),:)';output_train=output(n(1:1500),:)';input_test=input(n(1501...
2019-03-06 16:21:43
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原创 [Matlab] Matlab如何生成1到2000的随机序列
Matlab中生成随机序列k=rand(1,2000);%k是1*2000的向量，里面是0-1的随机均匀分布的数[m,n]=sort(k);%sort默认按升序进行排列，m是排序后的矩阵，n是索引最终得到的n（索引）就是我们所需要的随机序列（1-2000随机排序）。m（k的值）是按从小到大的顺序排列。matlab中用到的randperm函数随机打乱一个数字序列>...
2019-03-06 16:11:03
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原创 [Excal] Excal如何给筛选后的数据加标签
step1：首先我们需要给已有的数据排个顺序，防止不知道已有的数据排序。如下所示setp2：筛选后数据，假设我们给第一列含有"08:00:00"的数据进行标记setp3：然后全选数据（按住CRTL+A），然后定位数据（CRTL+G），按下定位条件step4：选择可见单元格，然后点击确定。step5：然后复制数据，就是仅将筛选后的数据复制出来，然后我们把它粘贴到新建的...
2019-03-04 20:48:57
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原创 [算法] 局部加权回归算法（Lowess）
【算法】局部加权回归（Lowess）文章讲的十分透彻，推荐学习。该博主还写了线性回归，加权回归的推导过程。线性回归，加权回归，推导过程
2019-02-28 15:45:57
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转载 [Matlab] smooth函数用法
MATLAB smooth函数1) yy = smooth(y) 利用移动平均滤波器对列向量y进行平滑处理,返回与y等长的列向量yy。移动平均滤波器的默认窗宽为5,yy中元素的计算方法如下:yy(1) = y(1)yy(2)=(y(1) + y(2) + y(3))/3yy(3) = (y(1) 十y(2) 十y(3) + y(4)十y(5))/5yy(4) = (y(2) +...
2019-02-27 15:39:10
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转载 [Matlab] var函数和std函数用法
MATLAB函数var、std浅析https://blog.csdn.net/qinze5857/article/details/79156555std (x, flag,dim)y=std(x) 算出x的标准偏差。 x可以是vector或者一个matrix矩阵。若x是vector，则y是算x的标准偏差。若x是matrix，则y是个vector，存放的是算每一列/行的标准偏差。 ...
2019-02-27 15:35:14
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转载 [C#] Application.EnableVisualStyles()的作用及用法
1、publicstaticvoidEnableVisualStyles():此方法为应用程序启用可视样式。2、Application.SetCompatibleTextRenderingDefault(false)3、Application.Run()函数1、publicstaticvoidEnableVisualStyles():此方法为应用程序启用可视样式。是激活应用程序的显...
2019-01-24 21:08:25
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原创 [C#问题解决] VS2012安装后导入程序与setup.isproj文件不兼容
首次安装完VS2012之后，当我们导入一个现有的系统or程序，会发现.isproj相关文件不兼容。所以我们需要手动安装InstallShield Limited Edition for Visual Studio之后就可以导入带.isproj相关文件。操作步骤如下：1.点击文件，添加项里面点击新建项目2.如下窗口3.点击到“已安装-》模版-》其他项目类型-》安装和部署”，我...
2019-01-22 10:40:59
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原创 [Matlab] num2str函数用法
功能：把数值转换成字符串， 转换后可以使用fprintf或disp函数进行输出。T = num2str(X)T = num2str(X,N)T = num2str(X,FORMAT)T = num2str(X)>> A = [1, 2, 3];B = num2str(A);disp(B)1 2 3功能：把数组X中的数转换成字符串表示形式。T = ...
2019-01-20 20:41:27
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原创 [Matlab] strcmp函数应用
比较字符串或字符向量TF = strcmp(S1,S2)TF = strcmp(S,A)TF = strcmp(A1,A2)TF = strcmp(S1,S2)>> s1='hello';s2='hello';s3='matlab';TF1=strcmp(s1,s2)TF1 = logical 1功能：比较S1和S2，返回逻辑1 (tr...
2019-01-20 20:27:03
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原创 [Matlab] bsxfun函数用法
c = bsxfun(FUNC,A,B)功能：对两个矩阵A和B之间的每一个元素进行指定的计算（函数fun指定）>> A = [1,2;3,4]B = [4,3;2,1]x = bsxfun(@plus,A,B)A = 1 2 3 4B = 4 3 2 1x = 5 ...
2019-01-20 20:14:40
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原创 [Matlab] mean函数求均值用法
mean用于求数组的平均数或者均值。M = mean(A)如果A是一个向量，mean(A)返回A中元素的平均值。如果A是一个矩阵，mean(A)将其中的各列视为向量，把矩阵中的每列看成一个向量，返回一个包含每一列所有元素的平均值的行向量。如果A是一个多元数组，mean(A)将数组中第一个非单一维的值看成一个向量，返回每个向量的平均值。M1 = mean(A)M2 = mean(A...
2019-01-20 19:58:15
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原创 [Matlab] norm函数用法（用于RMSE和R2）
rmse = norm(y_train-y_pred)/sqrt(l_train)R2 = 1 - norm(y_train-y_pred)^2/norm(y_train - mean(y_train))^2在读代码的时候，看到norm的用法，自己尝试用矩阵A = [1, 1]来试一下 norm(A)是多少，还有norm(A,1)，norm(A,2)，norm(A,3)试一下结果是多少如下...
2019-01-17 16:34:36
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原创 [Matlab] repmat函数用法
B = repmat(A,M,N) or B = repmat(A,[M,N]) creates a large matrix B consisting of an M-by-N tiling of copies of A. If A is a matrix, the size of B is [size(A,1)*M, size(A,2)*N]. B = repmat(A,N) creates...
2019-01-15 15:37:15
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原创 [Matlab] for循环学习 for i = (n - 1) : -1 : 2
主要说明for i = x : y : z 后面有三个项的时候的循环结果，自己在网上没有查到相关资料，所以通过不断的调试数据得到相应的结果。y为正数时：y为负数时：y为正数时：>> for i = 1 : 2 : 10 a = iend输出结果为a = 1a = 3a = 5a = 7a = ...
2019-01-15 15:14:21
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原创 [Matlab] rand('state',0)和rand('state',sum(clock))学习
rand()函数是产生随机数但state是状态的意思，所以随机数也存在状态问题，当我们不给定义随机数状态的时候，每次产生的随机数就会不一样。当我们提前输入rand('state',0)就会给当前产生随机数定义初始状态为0状态。>> rand('state',0)>> rand(3,1)ans = 0.9501 0.2311 ...
2019-01-11 19:42:47
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原创 [论文学习]5—— Ensemble Just‐in‐time Learning(集成JITL框架)
《Multi‐similarity measurement driven ensemble just‐in‐time learning for soft sensing of industrial processes》‘’论文地址：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/cem.3040 3 集成JITL框架如前所述，样本之间...
2018-12-13 22:14:45
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原创 数据驱动？什么是数据驱动？？
前几天和一个博士师兄聊天，师兄说：“你毕设做什么题目？”，我把毕设题目给师兄看了，师兄说：“数据驱动啊”。我突然有点懵，我做的不是深度学习吗？怎么变成了数据驱动。可能是因为我知道的太少了吧！目前个人的理解是：深度学习是机器学习的子集，数据驱动是大数据？可能各有各的说法，但是都是属于人工智能的领域。让我们通过一个小例子来简单理解一下什么是数据驱动假设有A和B两家订票网站：A公司将从网...
2018-12-09 20:57:44
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原创 [论文学习]4——Just‐in‐time learning(即时学习)和 Locally weighted partial least squares(局部偏最小二乘法)的介绍
《Multi‐similarity measurement driven ensemble just‐in‐time learning for soft sensing of industrial processes》‘’论文地址：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/cem.3040继续学习老师给我的论文，学习优秀的方法！这篇...
2018-11-23 09:03:24
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原创 [论文学习]3——在工业炼油中应用VM-SAE的案例分析
《Deep Learning-Based Feature Representation and Its Application for Soft Sensor Modeling With Variable-Wise Weighted SAE》论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8302941一周多的时间终于将这篇论文翻译完了。其中包括三科学校的...
2018-11-20 14:40:50
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原创 [论文学习]2——Variable-Wise Weighted SAE (VW-SAE) 可变量加权堆栈自编码器
《Deep Learning-Based Feature Representation and Its Application for Soft Sensor Modeling With Variable-Wise Weighted SAE》论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8302941本文将论文的第二部分 II.DEEP LEARN...
2018-11-18 10:24:39
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原创 《机器学习实战》学习总结4——Logistic回归
什么是回归？用一条线对数据进行拟合，这个过程叫做回归。logistic回归与sigmoid函数sigmoid范围是0~1，对线的结果进行计算引入梯度上升Logistic回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据。（2）准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。（有限）另外，结构化数据格式则最佳。（3）分析数据： 采用任意方法对数据进行分析。（4）训练算法：...
2018-11-08 21:26:58
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转载 《机器学习实战》学习总结3——朴素贝叶斯
朴素贝叶斯p(xy)=p(x|y)p(y)=p(y|x)p(x)so:p(x|y)=p(y|x)p(x)/p(y)优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。缺点：对于输入数据的准备方式比较敏感。适用数据类型：标称型数据（有限）。注释：“朴素”，这里指整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。本文中大量注释来源于Machelearning学习的Submission整理得到，方...
2018-11-07 21:03:53
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原创 《机器学习实战》学习总结2——决策树构造
决策树一种依托于策略抉择而建立起来的树。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习。数据形式：决策过程只有：是/否适用数据类型：数值型和标称型标称型：其实就是离散型数据，变量的结果只在有限目标集中取值。信息增益信息熵：表示信息的混乱程度，也就是说：信息越有序，信息熵越低。信息增益：划分数据集的最大原则是：将无序的数据变得更加有序。from math import logi...
2018-11-07 18:41:16
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原创 《机器学习实战》学习总结1——K-近邻算法
新手入门学习机器学习，根据ApacheCN的视频学习代码，视频可以在bilibili在线播放。有需要资料的可以在GitHub下载：https://github.com/RedstoneWill/MachineLearning本文最主要的是分析代码的功能与实现，相应的原理大家拿看就好了。import numpy as npimport operatorfrom os import list...
2018-11-06 20:25:25
209
空空如也
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