MATLAB精度检验代码-DNB改写优化

此存储库包含检索练习项目的主要脚本。这些脚本经过MATLAB 2016a测试，需要ExampleData文件夹中的数据。运行脚本前，需将Dependencies文件夹添加到MATLAB中。

该项目基于 James Hays 教授在 2013 年秋季“场景识别”课程中的演讲内容，利用多种特征提取技术，对包含 15 个类别、每类 100 张图像（共计 1500 张图像）进行分类。项目运行步骤：1. 从 CS143 页面获取框架项目，并将数据文件夹复制到该项目的工作目录中。2. 项目需要 VLFeat 和 Matlab 图像工具箱，安装 VLFeat 后，需将 proj3.m 文件中的 run('~/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.19/toolbox/vl_setup') 行替换为实际路径。3. 运行 proj3.m 文件，项目将对 data/test 目录中的图像进行分类。空间金字塔匹配构建金字塔匹配描述符的第一步是找到图像的筛选描述符，这可以通过 VLFeat 实现。

音乐分类涉及主观流派，随着互联网和多媒体系统的发展，音乐信息检索应用需求增加。本Web应用基于Django框架和Python开发，使用Poly Kernel SVM进行音乐流派分类。安装要求包括Django（1.11）、Scikit-Learn（0.18.1）、Scipy（0.19.0）等。

基于Chen等人的论文“用于域自适应的边缘化堆叠降噪自动编码器”，提供了MATLAB精度检验代码，实现和评估边缘化堆叠降噪自动编码器（mSDA）。代码同时提供了MATLAB和Python实现，后者是对MATLAB版本的严格翻译，并对变量名和注释进行了优化。此外，为了加速高维数据的处理，项目还包含了对该算法的快速近似实现。示例应用展示了mSDA在文档分类中的应用，使用了20个新闻组数据集进行演示。数据预处理过程包括停用词处理和特征选择，详细代码在process_data.py中实现。

该存储库扩展并更新了Kevin Lin完成的工作，介绍了Caffe-SSDH经过的咖啡因。中国科学院模式识别国家实验室（NLPR）现已更新Caffe版本，支持最新的批处理归一化。我们使用SSDH方法对阿里巴巴大规模图像搜索挑战赛数据集进行了测试，该数据集包含500万张产品图像。尽管性能不及Kevin在CIFAR-10数据集上的实验，理论上应该有更好的表现。未来的工作将集中在对原始SSDH的改进和更新。阿里巴巴大规模图像搜索挑战数据集包括10个高级概念和676个子概念，涵盖上衣裙子、裤子和短裤、箱包、鞋子、配件、零食、化妆、饮料和家具等领域。欢迎随时联系Zexi Han（）提供建议或意见。

这个项目是基于Xifeng Guo的入门代码构建的，训练多种神经网络模型。我使用Google Cloud上的P100 GPU实例，尝试了不同的模型组合，并实施了早期停止以防止过拟合。通过该项目，我开始探索Google Cloud Compute和Tensorflow、Pytorch、Keras等深度学习工具的应用。项目不仅超越了我在研究生院计算机视觉课程中的图像分类经验，还展示了构建数据管道的挑战。从面向对象的数据结构中，我也学到了许多，并在最近的项目中应用了这些知识。总的来说，这个项目加深了我对机器学习概念如过拟合、K折交叉验证、rmsle、rmse、卷积、辍学、泛化和聚类的理解。

这是一个包含AMDCN（聚合的多列膨胀卷积网络）实现的存储库，专用于图像中对象的计数任务。AMDCN的架构由五个平行的列组成，每列通过扩张卷积和一个最终的聚合器生成特征，输出最终的密度图。网络在UCSD、UCF50和TRANCOS数据集上的输出示例展示了其在人群和交通数据集上的应用。

MATLAB代码ZetaTrap3D：在3D表面上进行Laplace和Helmholtz层电势的局部校正梯形法则。本手稿附带的MATLAB代码由B. Wu和PG Martinsson提供，修正了三维积分边界方程的梯形规则（2020）。它适用于将Laplace或Helmholtz层电势从光滑表面高精度地近似到同一表面上的目标位置。该代码适用于参数化良好的表面，如环形表面，并且支持修改自Alex Barnett软件包的功能。如果使用R2017b之前的MATLAB版本，请注意重命名Vecnorm.m为小写的vecnorm.m。

MK趋势检验MATLAB代码详解####一、MK趋势检验简介Mann-Kendall (MK)检验是一种非参数统计检验方法，用于检测时间序列数据中的趋势变化。它不仅可以判断时间序列是否存在单调上升或下降的趋势，还可以确定趋势变化的显著性。在环境科学、水文学、气象学等多个领域有着广泛的应用。 ####二、MATLAB代码详解##### 1.数据准备我们需要从Excel文件中读取数据。在这个例子中，数据存储在一个名为A的变量中，并将其分为两个向量x和y，分别代表时间序列的时间戳和观测值。 matlab A = b;t%假设b是从Excel文件读取的数据x = A(:,1); %第一列为时间戳y = A(:,2); %第二列为观测值 ##### 2.计算统计量接下来，我们计算MK检验所需的统计量。 - N:观测值的数量。 - Sk:前k个数据点的累积和。 - UFk:正向统计量。 - UBk:反向统计量。 matlab N = length(y); n = N; Sk = zeros(N, 1); UFk = zeros(N, 1); s = 0; for i = 2:n for j = 1:i if y(i) > y(j) s = s + 1; end; Sk(i) = s; E = i * (i - 1) / 4; Var = i * (i - 1) * (2*i + 5) / 72; UFk(i) = (Sk(i) - E) / sqrt(Var); end;这里，Sk表示前k个数据点中后一个数据点大于前面所有数据点的数量之和。UFk是标准化后的累积差值，用于正向趋势检测。对于反向趋势检测，我们还需要计算UBk： ```matlab y2 = zeros(N, 1); Sk2 = zeros(N, 1); UBk = zeros(N, 1); s = 0; for i = 1:n y2(i) = y(n - i + 1); end; for i = 2:n for j = 1:i if y2(i) > y2(j) s = s + 1; end; Sk2(i) = s; E = i * (i - 1) / 4; Var = i * (i - 1) * (2*i + 5) /