SMOTE的Matlab代码实验室中的随机森林应用

这份报告展示了一个数字实验室报告的样本，作为readme.md文件的最佳选择。本实验探讨了牛顿后向差分法在预测地理数据未知值中的应用。通过MATLAB软件版本16.01，利用给定数据点x=[1921 1931 1941 1951 1961 1971 1981]和相应的函数值fx=[35 42 58 84 120 165 220]，我们创建了牛顿后向差分表，并分析了其插值公式的实际应用。此外，实验结果展示了如何使用差分表精确计算目标数据点的方法。

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经过验证的matlab随机森林代码，确保有效性。今年的内部文档详细解释了其操作步骤及应用场景。

印度理工学院哈拉格布尔数字信号处理实验室（IIT Kharagpur）在2019年春季发布了该存储库，包含所有在MATLAB上执行的实验室实验代码。实验包括采样加窗法设计低通滤波器、DTMF编码器解码器、功率谱估计和自适应线增强器。PDF文件和其他输入文件与实验报告一同添加到文件夹中。

MOxUnit是Matlab和GNU Octave的轻量级单元测试框架，支持跨平台运行。它提供了TestCase、TestSuite和TestResult类，允许用户定义和扩展测试。MOxUnit可与持续集成服务集成，支持JUnit风格的XML输出，并兼容Shippable和其他测试结果可视化工具。使用MIT许可证发布，安装简便，适用于Unix类操作系统。详细安装步骤请参考官方文档：git clone https://github.com/MOxUnit.git; cd MOxUnit; make install。

ParticleDiscoveryLab提供基于MATLAB的项目，用于下载登录代码。该实验室的目标是通过使用CMSOpenData提供的数据资源，为本科中级实验室练习提供补充。学生和教师可以使用MATLAB和Python解决方案进行学习，无需ROOT或开放数据虚拟机。实验涵盖从未知粒子X的初始状态到其2μs衰变的重构，并包括使用直方图计算其质量，学习拟合技术及背景贡献的消除。通过数据分析和不确定性传播概念，学生可确定其发现的粒子特性（质量和宽度），并与已知特性进行对比。DoubleMuParked数据集提供了基于Web的事件交互式研究工具，以便学生在笔记本电脑上进行快速操作。

Matlab学习指南以5为基础，从数组操作入手，详解M文件的编写方法，并介绍各种工具箱的应用。

MATLAB水域分割代码在MERS实验室的研究中被用来处理土壤水分数据。

这份指南介绍了如何通过Matlab代码实现去偏的Sinkhorn重心的随机森林图像重现结果。所有实验都支持在CPU或GPU上运行。报告的结果包括定理图和收敛图（CPU：几秒钟，省略号：3分钟；GPU：15秒），以及在GPU上进行的OT重心嵌入（1小时）和随机森林CPU训练（5分钟）。所有图形保存在fig/文件夹中。具体依赖项包括matplotlib、scikit-learn、torch和pandas。另外，为了重现Ellipse实验，需要安装otbar文件夹中的支持重心代码和Matlab 2019b版本以及Python的Matlab引擎API。