模型和算法

这本关于数据挖掘的书籍深入探讨了该领域的核心理论和实践。全书共分为 13 章和 2 个附录，涵盖了数据挖掘的基本概念、完整流程、常用工具以及典型应用领域。本书内容严谨权威，结构合理，表述清晰流畅，非常适合作为高等院校数据挖掘课程的教材，也适合相关领域研究人员参考。

这本经典教材涵盖了数据挖掘的多个重要主题，包括决策树、计算机神经网络和数据库仓库。

在这个项目中，我们计划使用EM算法来训练针对孤立词数据的HMM模型，同时考虑Viterbi算法在测试阶段的应用。我们的实验结果显示，通过Matlab编程实现的性能与HTK相当。尽管尚未准备数据文件（.mfcc文件），但您可以根据自己的数据进行处理。如果需要，您可能需要修改“generate_trainingfile_list.m”和“generate_testingfile_list.m”中的代码以匹配数据文件的路径。请运行“EM_HMM_isolated_digit_main.m”来开始您的实验。如需更多信息，请在评论中留言。此外，您可以通过指定的链接免费获取数据文件：选择“隔离的TI数字培

数据挖掘：概念、模型、方法和算法。这本书是一本优秀的数据挖掘入门指南。

MATLAB 的初等基础模型对学习算法重要，尤其是对新手来说，它了构建更复杂算法的基础。你可以通过它学习基本的线性代数运算、数值积分、微分，以及如何使用 MATLAB 的内置函数来进行数据可视化。比如，想做线性方程组求解？直接用mldivide()，它超简单。另外，ode45()函数也挺实用，尤其适合常微分方程，速度蛮快的。你还可以用fminunc()来优化你的算法，最小化问题。要是你需要并行计算，MATLAB 的 Parallel Computing Toolbox 能帮你把计算速度提升不少。，熟练掌握这些基础功能，能你在后续的科研、工程项目中游刃有余。如果你能多做练习，将它们灵活运用，MA

模型拟合情况分为两种： 过拟合：模型在训练集上的表现过于理想，泛化能力较差。 拟合不足：模型在训练集上表现不佳，无法捕捉数据的规律。 理想模型应同时具有较低的训练误差和泛化误差。

79 页的运输问题脚本，内容量大到离谱，脚本写得还挺有条理，尤其适合搞优化算法或者物流建模的朋友。你要是正在用 MATLAB 搞运输模型，那这份脚本拿来改一改，直接能用，省不少事。 运输模型的求解流程写得比较细，像西北角法、最小成本法、MODI 法这些常见算法都有脚本实现，而且变量命名还挺规范的，看起来不会脑壳疼。 文件分成几个模块，有读入数据、初始化、算法主循环，还有结果输出这些，结构清晰，不是那种堆一坨的大杂烩。比如你可以直接用xlsread读取运输矩阵，后面再用逻辑判断分配货物，响应也快。 脚本还考虑了一些边界情况，比如供需不平衡的，补零也写好了，适配性还不错。如果你平时要跑多组数据建模

基于 GVF 的 snake 算法模型是图像里的一个老牌好用的利器，适合做轮廓提取、边缘检测这些活儿。原始的 snake 模型其实挺聪明，靠能量最小化去找边缘，但对噪声和初始位置有点挑。GVF（引导场）就是给它加了个“智能导航”，能让曲线更稳更准地贴着边缘走，尤其在细节多或边缘模糊的图像上表现更亮眼。 在 MATLAB 里搞这个还挺顺手的，梯度计算可以用imgradient，GVF 场构建+高斯滤波用gradient和imgaussfilt就行，整体思路也比较清晰。初始化 snake 的时候，手动点点或者写点逻辑自动生成都能行，之后就是能量函数和迭代收敛了。 资源包gvf_v5_1611730

Python 代码： 在线屏蔽代码：- cartpole_test.py- cartpole_test_bl.py- bicycle_test.py- bicycle_test_bl.py MATLAB 代码： 用于 LQR 验证。依赖项：- SOSTOOLS 3.03- SeDuMi 优化器 基线代码： 依赖项：- Z3 定理证明器

狼群算法的优化思路挺有意思的，它其实是模仿狼群狩猎时候的行为，像是怎么围攻猎物、怎么协作搜索啥的。用来全局优化问题还挺合适，尤其多峰、多变量的场景比较吃香。你如果之前玩过 PSO、遗传算法，那这个你会觉得挺熟悉，但逻辑上更灵活一些。