MLforSHM结构健康监测中的机器学习算法精确性验证Matlab代码

这是我们对SPD矩阵非线性学习提出的轻量级联SPD歧管深度学习网络的Matlab实现。如果您发现这篇文章对您的研究有帮助，请引用以下内容：R. Wang, X.-J. Wu, 和 J. Kittler的“SymNet: A Simple Symmetric Positive Definite Manifold Deep Learning Method for Image Set Classification”，发表于2020年IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。SymNet-v1文件夹包含三个.m文件：(1) de

MATLAB精确性检验代码服务器提供了随机优化的鲁棒元算法的MATLAB实现。项目运行前需要安装以下软件包：文件过滤（filters目录）。主要包括不同方法的过滤点：baselineGradient.m，用于删除具有最大梯度的点；baselineLosses.m，删除损失最大点的基线；baselineOracleL2.m，除去具有最大L2范数的点。filterSimple.m是我们的方法，它将渐变投影到顶部的主成分上，并根据其结果大小去除点。SVM部分（svm目录）包括我们的SVM评估的代码和数据，分为Enron数据集和综合数据集两个文件夹。攻击集合保存在diaries目录下，每个数据集根据损

机器学习算法Python实现目录一、1、代价函数其中：下面就是要求出theta，使代价最小，即代表我们拟合出来的方程距离真实值最近共有m条数据，其中代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消前面有系数2的原因是下面求梯度是对每个变量求偏导，2可以消去实现代码： #计算代价函数def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(Xtheta-y))(Xtheta-y)/(2m) #计算代价J return J注意这里的X是真实数据前加了一列1，因为有theta(0) 2、梯度下

MATLAB精度验证代码Aero_ML：这个机器学习项目从Cal State Fullerton的无声风洞获取原始音频数据，并使用2个麦克风输入训练机器学习模型，评估7个波束成形麦克风的性能。该项目在MATLAB中依赖音频工具箱、深度学习工具箱、并行计算工具箱和信号处理工具箱。未来计划包括将代码转移到Python并使用Tensorflow后端的Keras，并进一步提高模型准确性。总体而言，这个研究生项目集成了3个主要方面：测试部分的翻新与永久性基准的添加、消声设置的增强，以及验证测试数据的收集和LSTM或BiLSTM模型的训练。

这个代码库收录了机器学习中常用的方法，包括手写SVM算法的MATLAB实现。该库将持续更新，用户可以从源代码中获取详细的用法信息。每个文件夹包含的主要工作如下：1. Gan：通过TensorFlow生成手写数字图像。2. Cnn：通过TensorFlow识别数字验证码，可用于解决验证码对自动爬虫的障碍。请注意，我使用网络上的Python代码作为训练/测试数据集来生成验证码。

传统的电机能耗测试方法在变频调速时代面临挑战。如何准确评估变频电机的能耗和效率成为亟待解决的问题。

对于此存储库的Octave/MatLab版本，请检查项目。该存储库包含用Python实现的流行机器学习算法的示例，并在后面解释了数学原理。每种算法都有交互式的Jupyter Notebook演示，使您可以使用训练数据、算法配置并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。在大多数情况下，解释是基于Andrew Ng的。这个仓库的目的不是为了实现机器使用第三方库“单行”，而是练从头开始执行这些算法和获得更好的每种算法背后的数学理解学习算法。这就是为什么所有算法实现都称为“自制”而不是用于生产的原因。

该存储库包含MATLAB函数和脚本，用于通过完全正向且保留迹象的投影，在量子过程层析成像中生成图像。某些基准测试求解器通过调用实现。为了运行这些代码，需在父目录中安装CVX。此代码已通过MATLAB R2017a和CVX v2.1的测试。具体包括图1c的fig1c.m、ROBUSTNESS_investigation.m、LI_typical_distance_to_CP.m和how_often_cvx_fails.m，以及使用do_paper_plots.m生成的图2、5、8。

算法实战：探索机器学习核心 本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，并结合实际案例，助您快速上手算法应用。 ### 监督学习 线性回归: 预测连续目标变量，例如房价预测。 逻辑回归: 解决二分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件。 决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测，例如客户流失预警。 ### 无监督学习 聚类分析: 将数据分组到不同的簇中，例如客户细分。 主成分分析: 降低数据维度，提取主要特征，例如图像压缩。 ### 强化学习 Q-learning: 通过试错学习最优策略，例如游戏 AI。 SARSA: 基于当前策略