机器学习基础知识与应用概览 一、引言 1.1 欢迎 欢迎来到斯坦福大学2014年的机器学习课程笔记。这是一份由黄海广同学整理的详尽笔记，他是一位中国海洋大学的2014级博士生。通过这份笔记，读者可以了解机器学习的基本概念、核心技术和实际应用场景。 1.2 机器学习是什么？ 机器学习是一种人工智能领域的研究分支，探索如何让计算机具备自主学习的能力。通过分析数据集，机器学习算法能够自动改进其性能，无需显式编程即可实现任务。其应用包括自动驾驶、语音识别、搜索引擎等。 1.3 监督学习 监督学习是机器学习的一种类型，其中训练数据包含输入特征和对应的输出标签。常见算法包括：- 线性回归：用于预测连续值输出。- 逻辑回归：用于分类问题。- 支持向量机：适用于高维空间中的分类和回归问题。 1.4 无监督学习 与监督学习不同，无监督学习处理的数据没有明确标签，目标是发现数据中的结构或模式。常见任务包括：- 聚类：将样本分成簇。- 降维：减少数据维度。- 推荐系统：为用户提供个性化推荐。 二、单变量线性回归 2.1 模型表示 单变量线性回归是最简单的回归形式，模型表示为：[ h_{\theta}(x) = \theta_0 + \theta_1 x ] 其中 ( h_{\theta}(x) ) 表示假设函数，

该存储库包含MATLAB脚本和样本数据，用于应用以下方法中的去噪技术：Mousavi, SM, 和 CA Langston (2016) 提出的自适应噪声估计与抑制方法，改进微震事件检测。文中使用的方法包括最小控制递归平均法进行噪声级估计，并在短时傅立叶变换(STFT) 域内应用Stein的无偏风格估计。更多细节请参见《Journal of Applied Geophysics》期刊中的论文：Adaptive noise estimation and suppression for improving microseismic event detection。 BibTeX引用格式：@article{mousavi2016adaptive,title={Adaptive noise estimation and suppression for improving microseismic event detection},author={Mousavi, S Mostafa and Langston, Charles A},journal={Journal of Applied Geophysics},volume={132},pages={116-124},year={2016},doi={10.1016/j.jappgeo.2016.008}}

本项目是一个TortoiseSVN的简单包装，用于在Matlab环境下方便地操作TortoiseSVN。通过该工具，用户可以直接在Matlab中执行SVN操作，简化开发过程。

本项目是自己做的设计，具有GUI界面，并且完美运行。该项目适合小白以及有能力的同学进行进阶学习，大家可以下载并使用。项目整体具有非常高的借鉴价值，适合计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。对于基础能力强的同学，可以在此基础上进行修改调整，实现不同功能。

免责声明：本存储库提供了官方的Faster R-CNN代码（使用MATLAB编写）。如果您的目标是复现NIPS 2015论文中的结果，请使用此代码。该存储库还包含了对MATLAB代码的Python重新实现，基于某些分支构建，二者之间有细微差别。特别是，Python实现的测试速度比MATLAB实现慢约10%，因为某些操作在CPU上的Python层执行（例如，220ms/图像，而VGG16为200ms/图像）。这种差异导致与MATLAB版本相比，mAP表现不完全相同，但仍然较为接近。使用MATLAB代码训练的模型与此Python实现可能不兼容。此Python实现源自Sean Bell（康奈尔大学）在MSR实习期间所写的内容。有关更详细的说明，请联系官方支持。Faster R-CNN首次在《实时目标检测：通过区域提议网络实现》中被介绍，并在NIPS 2015上发布。

二、M文件的创建 M文件的类型是普通的文件，我们可以使用系统认可的文件编辑器来建立M文件。如DOS下的edit，Windows的记事本和Word等。具体的创建方法：在MATLAB命令窗口点击File菜单→New→M-file

在Matlab开发中，函数qnormmatProbabilitiesdblMeanmatSigmasboolUseApproximation用于根据输入的概率计算标准偏差数。该函数通过以下参数： Probabilities: 输入的概率值数组。 Mean: 数据集的均值。 Sigmas: 数据集的标准差。 UseApproximation: 布尔值，决定是否使用近似计算方法。 该函数可帮助用户在统计学或数据分析中通过已知的概率、均值和标准差快速计算标准偏差数。选择是否使用近似方法将影响计算速度和精度，适用于不同的应用场景。

MATLAB遗传算法工具箱核心函数与实例讲解 核心函数介绍 function [pop] = initializega(num, bounds, eevalFN, eevalOps, options)——初始种群生成函数 输出参数： pop：生成的初始种群 输入参数： num：种群中的个体数目 bounds：变量上下界的矩阵 eevalFN：适应度函数 eevalOps：传递给适应度函数的参数 options：选择编码形式（浮点编码或二进制编码） precision：指定变量的二进制编码精度 F_or_B：编码选择，1为浮点编码，其他为二进制编码 实例讲解 结合该函数的不同参数，可以轻松实现适应度评价、种群初始化、编码选择等操作，使得遗传算法在数学建模竞赛中的应用更加便捷。示例代码详见以下部分……

使用WuHanDataAnalysis预测未来N天发展情况 你可以使用WuHanDataAnalysisFun(dataDir, N)函数，通过已经公布的数据，预测未来N天的预期发展情况。请注意，这些结果纯属娱乐，具有有限的参考价值。 环境要求：- 操作系统：Win10- 软件版本：Matlab 2015b或更高版 使用步骤：1. 克隆文件到本地2. 进入文件夹，用Matlab打开文件WuHanDataAnalysis.m3. 运行文件，点击右上角“RUN”按钮。如果出现类似提示，选择“Change Folder”4. 函数的第一个参数是xlsx文件路径，可使用相对路径或绝对路径。确保表格文件与代码文件在同一文件夹内。第二个参数为预测天数。请注意，预测天数越多，结果的鲁棒性越差。修改天数后再次运行即可得到预测图像。5. 如果图像中文本出现错乱，打开WuHanDataAnalysisFun.m文件，手动调整文本标注位置。 提示： 预测天数越长，结果的可靠性会下降，请谨慎使用。 图像显示：运行代码后会自动显示预测图像，可以根据实际需求调整天数。

在MATLAB中，cellmatrix2str 函数可以将一个单元格数组转换为字符串，例如： cellmatrix2str({'测试', '我'}) 结果为 'test me'。该函数将所有单元格内容合并为一个字符串。 反过来，str2cellmatrix 函数则可以将一个字符串转换为一个单元格矩阵，每个单词被分配到单独的单元格中。例如： str2cellmatrix('这是一个测试') 将产生一个 1x4 的单元格矩阵，每个单词作为一个独立的单元格内容。 这两种函数提供了便捷的字符串与单元格矩阵之间的转换，帮助开发者在处理文本时更高效地组织数据。