动态选择模型

DMC动态选择模型是由Michael Wilson维护的Matlab代码仓库分支。请参阅下面的注释以获取作者信息、用法和项目历史记录。此分支包括来自Andrew Heathcote编写的R函数和相关教程，还涵盖了Brandon Turner、Scott Brown编写的DE-MCMC代码以及Dora贡献的停止信号材料。DMC的主要目的是支持研究人员使用贝叶斯方法拟合传统的动态选择模型，简化复杂的计算过程并提供实用的功能。

在数据分析中，选择合适的模型是至关重要的。WEKA提供了丰富的选择，但如何挑选最适合的模型呢？本指南将为您提供详细的选择策略和建议，帮助您在应用WEKA时做出明智的决定。无论您是新手还是有经验的数据科学家，都将为您提供有价值的信息。

信息论的 MDLM 模型，在 MATLAB 里用起来其实还挺顺手的。mdl.m文件就是它的核心，里面封装了根据最小长度原则来做模型选择的逻辑，兼顾拟合度和模型复杂度，蛮适合搞信号或者控制系统的朋友试一试。马蒂·里桑宁提的最小长度原则听起来有点学术，但意思其实实用——选个能用最少信息数据的模型，不就意味着效率高嘛？尤其在多模型对比的时候，MDL 思路挺靠谱的，不容易过拟合。对编码理论也有点要求，像哈夫曼编码、香农熵这些都得多少懂点，毕竟比的是编码长度。你可以通过对比不同模型的编码开销，来判断哪个更合适。如果你是 Simulink 用户，那就更有意思了。这个 MDLM 方法也可以嵌在Simulin

这份资源介绍了如何使用Tableau的动作功能来创建动态选择日期区间的工作簿，供用户自行下载使用。视频讲解可在西瓜视频和哔哩哔哩查看。

运动可视化SimMechanics支持MATLAB自定义图像处理窗口，以透视图显示机器运动。刚体可以用椭圆体或坐标中的封闭曲面表示。利用这些方式演示单摆模型的可视化，仿真前后展示单摆的动态过程。

OptiPt 可用于拟合和测试多属性概率选择模型，支持 Bradley-Terry-Luce (BTL) 模型、按方面消除 (EBA) 模型和偏好树 (Pretree) 模型。OptiPt 主要功能包括： 简洁的模型设定方式 高精度参数估计 拟合优度检验 参数估计的协方差矩阵 参考文献 Wickelmaier, F. & Schmid, C. (2004). 一个 MATLAB 函数，用于从配对比较数据中估计选择模型参数。行为研究方法，仪器和计算机，36（1），29-40。 https://doi.org/10.3758/BF03195547 http://www.mathpsy.uni

选择模型评估方法，这个教程涵盖了几种经典的模型评估方法，给了比较实用的选择指南。你可以通过使用训练集作为测试集、外部测试集、交叉验证等方法来评估模型的表现。每种方法都有各自的优缺点，所以选择最合适的评估方式对提高模型的准确性重要。教程还了如何设置折数、保持方法、训练实例的百分比等设置，帮你更精细地调节模型的性能。还有代价矩阵的设置，这个是许多开发者会忽略的细节，但是它对结果的影响也挺大的。其实这些方法挺基础，但能你有效提升模型的鲁棒性，适合那些想深入理解机器学习评估过程的开发者。如果你有兴趣进一步探索，可以看看相关的文章，它们能帮你更好地理解和应用这些方法。

模型选择的思维导图整理得蛮清晰的，基本上从评估方法、工具选择到实际案例全都覆盖了，像是用 Weka 做多模型比较的流程、用 MATLAB 跑信任模型、甚至还有评估用的损失函数，通俗好懂，挺适合刚入门或者想做细致对比的你看看。 Weka 的模型评估方法分得挺细，不只是准确率，像 Kappa 系数、AUC、混淆矩阵这些也都有解释，比较适合做模型对比或者调参的时候用，尤其你想对比几个算法哪个更稳，就挺方便。 Matlab 的信任模型代码和动态选择模型也有一套，直接可以跑，代码比较规整，结构也清晰，适合直接嵌进项目里。如果你项目里用到信任度评估或动态推荐，这块可以重点看看。 还有一个OptiPt工具箱

动态加权综合评价模型的代码，蛮适合做数据评价的。如果你对空气污染这种多因素综合评价感兴趣，这段代码可以帮你节省不少时间。代码注释详细，逻辑也清晰，完全可以拿来直接用。是用到动态加权和 Borda 排序这块，挺实用的。对了，代码跑的案例是某城市的空气污染情况，换成你自己的数据也没问题。学习这种评价模型，对研究城市治理或环境保护的小伙伴来说，还是有的。

描述了用于SimMechanics模型的条形仪表和千分表，用于显示Simulink信号。用户可以定义信号的满量程和滤波带宽，并调整量规的比例以适应模型。还提供了示例，展示了它们在静态位置和对象附加中的应用。