泰坦尼克号的沉没是历史上最臭名昭著的海难之一,发生在1912年4月15日。这艘标志性的客轮在处女航中与冰山相撞后沉没,造成了2224名乘客和机组人员中的1502人死亡。由于船上救生艇不足,导致了这一悲剧的发生。尽管有些幸存者能够侥幸获救,但某些人似乎比其他人更容易生存。面对这一挑战,我们要求您建立一个预测模型,以数据驱动的方式回答以下问题:什么样的人更可能在泰坦尼克号沉船事故中生还?我们将使用旅客的个人数据(例如姓名、年龄、性别、社会经济舱等级等),通过深入进行特征工程和多管道模型集成,达到86.35%的预测准确度,揭示谁能够幸存下来。
用Matlab编写文件要素提取代码-Kyle_protofolioYunpengLiu'sPersonalHomepage
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NeRVEclustering: Matlab 代码解析
这段代码实现了 NguyenJP, LinderAN, PlummerGS, ShaevitzJW, L 等人提出的 NeRVEclustering 算法,用于从文件中提取关键要素。
核心功能:
数据读取: 从指定格式的文件中读取数据。
特征提取: 应用 NeRVEclustering 算法,识别并提取文件中的重要特征。
结果输出: 将提取的要素以特定格式进行保存或展示。
代码结构:
代码可能包含以下部分:
数据预处理: 对读取的数据进行清洗和转换,使其符合算法输入要求。
NeRVEclustering 算法实现: 包含算法的
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基于Matlab的人脸图像特征提取代码
人脸图像特征提取
项目概述
该项目由Bishal Roy开发,他是印度古瓦哈提GIMT的一年级CSE本科生,也是Cosmic Skills的机器学习暑期实习生。
由于代码文件转换为.rar格式时遇到问题,项目代码将以链接形式分享。
项目清单
字符识别项目
项目内容与详情
字符识别项目
项目目标
开发一个工具,将图像作为输入,并从中提取字符(字母、数字、符号)。
应用场景
手写文档识别
打印文档识别
打印记录数据输入
开发工具
Matlab或Octave(推荐使用Octave,因为它开源且易于使用)
工作原理
该项目基于机器学习。通过提供大量数据集作为输入,软件工具可以识别并学习相似
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