Matlab_TLAB_SVM_Regression_Integration

使用回归树算法和 ANFIS 训练生成模糊推理系统 (FIS)。

MATLAB作业，关于OLS的回归，是二元一次方程的回归。

pso_lssvm回归预测MATLAB代码

问题 1：逻辑回归 实验结果表明，随着进入 Logistic 回归分类器 的样本数量增加，测试准确性也逐步提高。这是合理的，因为数据集中的模式在样本量增多时变得更加代表性。随着更多样本的引入，模型的泛化能力也变得更强。下图展示了模型的测试准确性与训练时使用的样本数之间的关系，随着样本数量的增加，测试准确性呈明显的上升趋势。 问题 2：稀疏Logistic回归 根据实验结果，理想的正则化参数为 0.1。当正则化参数过大时， AUC 值会降低，正则化参数为 0 或 1 时，模型的性能较差。当正则化参数为 1 时，模型的测试准确度恰好为 50%。这是因为测试数据包含了74个阳性样本和74个阴性样本，因此，模型始终预测为0时，正好能够正确分类一半的样本。下图显示了精度与 L1 正则化参数 的关系。实验还揭示了一个有趣的模式，数据集中的相关特征数量约为 15-20 个。

matlab开发-在TLAB中的最新图书馆。从赤道（Ra，Dec）到球面（Th，Ph）坐标（包括RDPlan）的精确地图工具。

该包装器以类似于Mathematica的OpenCLLink的方式提供了MATLAB和OpenCL之间的接口。控制环境中的一切，来回复制数据，以直观的方式启动线程，所有这些都组织在一个类中，并通过简单的函数接口完成。编译内核、复制缓冲区、启动线程和读回数据只需要2次调用。课程包括： obj = OpenCLInterface：查询所有可用设备的构造函数。 obj.PrintDevices：打印所有可用设备。 obj.GetGPUDevices：获取所有GPU设备的ID。 obj.GetCPUDevices：获取所有CPU设备的ID。 obj.CreateFunction：从文件或字符串中读取内核代码，编译并缓存它。 obj.Run：使用指定的本地和全局工作负载、标量和缓冲区及其内存标志启动内核。指定为输出的缓冲区将包含执行后的数据。

该项目提供了基于梯度下降的softmax回归实现，专注于MNIST数据分类。此外，还包含多个领域的Matlab仿真代码，涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理等应用。

这是一个经典SVM算法的Matlab程序，适用于各种利用Matlab进行数据SVM仿真的实验。

这是高斯核平滑估计函数的局部线性版本： http : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do? objectId=19195&objectType= FILE局部线性估计器改进了在数据收集过程中处理区域边缘的回归表现。