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邹博机器学习PPT及代码

于 2021-05-06 发布
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代码说明:

邹博机器学习课程上的PPT及相关代码(完整版)。

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  • 克里金插值matlab
    【实例简介】克里金插值matlab程序 克里金(Kriging)插值法又称空间自协方差最佳插值法,它是以南非矿业工程师D.G.Krige的名字命名的一种最优内插法。克里金法广泛地应用于地下水模拟、土壤制图等领域,是一种很有用的地质统计格网化方法。它首先考虑的是空间属性在空间位置上的变异分布.确定对一个待插点值有影响的距离范围,然后用此范围内的采样点来估计待插点的属性值。该方法在数学上可对所研究的对象提供一种最佳线性无偏估计(某点处的确定值)的方法。它是考虑了信息样品的形状、大小及与待估计块段相互间的空间位置等几何特征以及品位的空间结构之后,为达到线性、无偏和最小估计方差的估计,而对每一个样品赋与一定的系数,最后 进行加权平均来估计块段品位的方法。但它仍是一种光滑的内插方法 在数据点多时,其内插的结果可信度较高 。
    2021-11-08 00:32:38下载
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  • 基于multisim单相桥式整流
    对单相桥式整流进行multisim仿真,通过仿真可以观察到与书上理论相仿的结论
    2021-05-06下载
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  • STM32F103C8T6电路原理图及PCB图
    内含STM32F103C8T6电路原理图及PCB图
    2020-06-27下载
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  • HumanDet(公交车系统模式识别)
    公交车系统模式识别,能够自动识别人头部位,统计某个座位的人数。
    2020-01-13下载
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  • 基于RS232接口的电机状态上位机监控界面设计
    基于RS232接口的电机状态上位机监控界面设计基于RS232接口的电机状态上位机监控界面设计基于RS232接口的电机状态上位机监控界面设计基于RS232接口的电机状态上位机监控界面设计
    2020-11-03下载
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  • 采用db4小波实现维信号的分解与重建(mallat):
    课堂作业,采用db4小波实现一维信号的分解与重建(mallat):
    2020-12-06下载
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  • 高级专家系统:原理、设计及应用
    仅供学习交流使用
    2020-12-10下载
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  • 2020深圳建模论文.pdf(时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险)
    本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准,并结合深圳市的现状及当代国情,对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述,接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因,运用多元线性回归方法,综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素,分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标,最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一,本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先,在对深圳市未来养老保障进行预测时,本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素,对医疗保障进行预测时,本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次,通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据,将深圳近几年数据与之相比较,分析出差距及发展前景;最后,本文分别建立医疗和养老保险数据集,并对数据预处理,将影响因素作为自变量,将医疗和养老保障作为因变量,使用 SPSS 建立时间序列模型,整理养老与医疗床位数,实现目标的量化描述。  针对问题二,在预测未来十年深圳常住人口时,本文运用了 Matlab 多元线性回归,对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较,得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化,预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势,以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三,首先对医疗保险方案进行分析,本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点,得出未来医疗保险方案应结合计算机技术,完善信息系统,改善医疗保险监控手段,合理控制医疗费用的增长,进而保障医疗保险基金高效运行,以实现目标;其次对养老保险进行分析,养老保险会对患者和老人造成影响,且深圳未来老龄化正在加速,因此在未来养老保险方案制定上,需要考虑两点:第一、养老保险能够调节供求匹配度,第二、从深圳市政府利益的角度,要尽可能使得保险金额少,所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词:时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险
    2020-12-06下载
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  • 基于CycleGAN的艺术风格迁移
    我们使用了循环一致性生成对抗网络( CycleConsistent Generative Adversarial Networks, CycleGAN)实现了将绘画中的艺术风格迁移到摄影照片中的效果。这种方法从图像数据集中学习整体风格,进行风格转换时只要将目标图片输入网络一次,不需要迭代的过程,因此速度较快。我们使用了一些自己制作的数据集训练了 CycleGAN 风格迁移模型,并分析了这种方法的优点和局限性。为了使风格转换后的图片保留原来的色彩分布,我们实现并分析对比了多种颜色匹配的方法。我们还利用了 Mask R-CNN 模型生成的掩膜图像来做图像运算而实现了局部风格转换和混合风格转换等效果
    2020-11-29下载
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  • 隐马尔可夫模型与异常检测的论文附加HMM最基础代码
    一些关于HMM模型的期刊论文,都是比较好的期刊的,主要内容是与HMM有关的一些识别和异常检测的论文,附加一个HMM最基础算法的代码(C++)。
    2020-12-01下载
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